分布式计算原理与应用(DistributedComputing)第十二章课件(MessageSystem)
分布式计算原理与应用(Distributed_Computing).
2
Message Passing versus Distributed Objects
The message-passing paradigm is a natural model for distributed computing, in the sense that it mimics interhuman communications. It is an appropriate paradigm for network services where processes interact with each other through the exchanges of messages.
Compared to the message-passing paradigm, which is data-oriented, the distributed objects paradigm is actionoriented: the focus is on the invocation of the operations, while the data passed takes on a secondary role. Although less intuitive to human-beings, the distributedobject paradigm is more natural to objectoriented software development.
Host A
Host B
client process
method call
object state data item object operation a distributed object
6/17/2019
分布式OS12-3PPT教学课件
在设计server程序时，一般要求： 1.server应能响应多个并发的请求； 2.server在给client发“应答”消息时，不应该被阻塞； 3.某个client故障不应影响server的操作。
2020/12/10
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远程过程调用（RPC）
远程过程调用（Remote Procedure Call）: 指非本地站点间的过程调 用，即调用者和被调用者不在同一站点上
OSI的高层协议已成为计算机网络中的重要研究课题， 它也直接关系到分布式系统中通信机制的设计
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分布式os的通信机制
分布式OS的通信机制以消息传递为基础，其基本通信机制主 要分为两大类：“消息传递”和“远程过程调用”
1.消息传递（message passing） 消息：一条消息是进程间相互通信所传递的一个信息单位，它 可以是定长的、变长的，也可以组织成报文、信件、消息包 或帧的形式。
1）sender和receiver在完成消息交换后，彼此基本知道 对方的当前状态；
2）无需大的缓冲区存放消息（可以没有）； 3）实现容易，但效率较低。
2020/12/10
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同步消息传递机制特别适合于解决client-server类问题（例 子）
2020/12/109来自Client方：提出服务请求，然后等待“服务完成”的消息， 收到“服务完成”后，才继续执行下去
Server方：可设计成下面的程序段 while true do waiting receive (msg) process (msg) reply (ans) end {of while}
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Client / server的同步表现在
stk12 分布式计算
stk12 分布式计算分布式计算是一种通过将计算任务分配给多个计算机节点来提高计算效率和处理能力的计算模型。
在分布式计算中，各个节点之间通过网络进行通信和协调，共同完成任务。
分布式计算在各个领域都有着广泛的应用，包括科学计算、大数据处理、人工智能等。
分布式计算的核心思想是将大规模的计算任务分解成多个小任务，然后分配给多个计算机节点并行处理。
这样可以充分利用多台计算机的计算资源，提高计算速度和处理能力。
与传统的集中式计算相比，分布式计算具有以下优势：1.提高计算效率：通过并行处理多个任务，可以大大缩短计算时间。
在大规模科学计算、大数据处理等场景下，分布式计算可以将原本需要几天甚至几个月才能完成的任务缩短到几小时甚至几分钟。
2.提高计算可靠性：分布式计算具有高度的容错性。
当某个节点发生故障或者宕机时，系统可以自动将任务重新分配给其他节点，保证整个计算过程的连续性和可靠性。
3.提高计算扩展性：分布式计算可以根据需求动态扩展计算资源。
当计算任务变得更加复杂或者规模更大时，可以通过增加计算节点来满足需求，而不需要更换硬件或者重新部署软件。
4.降低成本：分布式计算可以充分利用现有的计算资源，避免了单个计算机资源的浪费。
同时，通过共享计算资源，可以降低硬件和软件的采购成本。
分布式计算的实现需要解决多个关键问题，包括任务分配和调度、数据传输和同步、节点间的通信和协调等。
其中，任务分配和调度是一个关键的问题。
如何将任务合理地分配给各个节点，使得每个节点的计算负载均衡，是一个需要考虑的关键因素。
另外，数据传输和同步也是一个重要的问题。
在分布式计算中，数据的传输和同步需要保证高效和可靠，以避免数据丢失或者传输延迟过高。
目前，有许多成熟的分布式计算框架可供选择，例如Hadoop、Spark、MPI等。
这些框架提供了一系列的工具和接口，帮助用户快速搭建分布式计算环境，并提供高效的任务调度和数据处理能力。
总的来说，分布式计算是一种利用多台计算机共同完成计算任务的计算模型，可以提高计算效率、可靠性和扩展性。
《分布式算法》课件
负载均衡
总结词
在分布式系统中，负载均衡是确保各个节点能够均匀地承担处理任务，避免部 分节点过载的关键问题。
详细描述
负载均衡涉及到如何将任务分配给多个节点，以便每个节点都能以最小的负担 完成工作。这需要考虑到任务的性质、节点的性能和网络状况等多个因素，以 确保系统的整体性能和稳定性。
数据同步
总结词
特点包括：节点自治性、通信能力、任务并行性、系统可扩展性等。
分布式系统的通信协议
01
通信机制与规则
02
通信协议是分布式系统中节点间进行信息 交互的规则和标准。
03
常见的通信协议包括TCP/IP、HTTP、FTP 等。
04
协议中规定了数据传输的格式、数据交换 的规则、数据传输的路由等。
分布式系统的数据一致性
大数据处理
在大数据处理中，数据被分散到 多个节点上进行处理，分布式算 法用于协调各个节点的计算任务 ，提高数据处理效率。
物联网
在物联网中，各种设备需要相互 通信和协作以实现智能化，分布 式算法用于实现设备的协同工作 。
02
分布式系统基础
分布式系统的定义与特点
核心定义与特性
分布式系统是一种由多个独立节点通过网络互连，协同完成共同任务的计算机系统 。
系统中节点可能随时失效，需 要算法具备容错性。
数据一致性与完整性
在分布式环境中保持数据一致 性和完整性是重要挑战。
分布式算法的未来发展方算，处 理海量数据。
人工智能与机器学习
利用分布式算法加速AI和机器学习模型的训 练和应用。
物联网
结合物联网设备，实现更广泛的分布式系统 应用。
Paxos算法
适用场景
适用于需要强一致性的分布式系统， 如数据库、分布式存储等。
分布式计算技术的原理与应用
分布式计算技术的原理与应用随着计算机技术的不断发展，分布式计算技术已经成为当前计算机领域的一个热门话题。
分布式计算技术将计算机的处理能力分散到许多计算机之中，以达到更快的计算速度和更高的处理效率。
本文将介绍分布式计算技术的原理和应用，帮助读者更好地了解分布式计算技术及其在实际中的应用。
一、分布式计算技术的原理分布式计算技术是指将计算机的处理能力分散到许多计算机之中，使这些计算机能够协同工作，完成比单台计算机更为庞大和复杂的计算任务。
分布式计算技术基于网络通信和数据传输技术，由许多计算节点和一个调度节点组成。
计算节点是指执行计算任务的计算机，调度节点是指负责协调计算任务的计算机。
分布式计算技术的核心原理在于解决如何将大规模计算任务分解为多个小任务，在多台计算机之间进行协同和通信，最终将计算结果汇总到一个单独的结果中。
分布式计算技术的实现需要解决很多问题，例如计算任务如何划分、任务划分后如何在计算节点之间进行协作和通信、如何处理计算节点中的故障等。
分布式计算技术的原理对于计算机科学领域的学者和爱好者来说具有很高的研究价值和应用前景。
二、分布式计算技术的应用1.网格计算网格计算是分布式计算技术的一种应用，从本质上来说，它是分布式计算技术的一种形式。
网格计算技术是指利用网络和分布式计算技术来处理大规模的计算任务。
它可以将多台计算机的处理能力相互协作，加快计算速度，提高计算效率。
网格计算技术可以应用于医学图像处理、气象计算、地矿勘探等领域。
2.云计算云计算是近年来快速发展的一种分布式计算技术。
它是将计算任务和存储数据分散在许多计算机之上，通过网络进行协作和通信，使计算机能够以一种高度可扩展和灵活的方式来运行服务。
云计算可以帮助企业提高业务处理能力，降低成本，缩短开发周期。
云计算的核心是通过虚拟化技术将计算机硬件资源抽象出来，然后按照业务需求进行动态分配。
3.分布式图像处理分布式图像处理是分布式计算技术的一种应用，它可以将大型图像处理任务分解为多个小任务，交给多台计算机协同完成。
第12课云计算(共19张PPT)
04
小结作业
小结今天你学到了什么?说一说自己的收获。
作业
整理汇总云计算的优点和缺点
谢谢聆听
Thanks For Your Listening
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
云计算平台的体系结构:用户界面、服务目录、管理系统、部署工具、监控和服务器集群
用户界面。主要用于云用户传递信息，是双方互动的界面。
服务器集群。服务器集群包括虚拟服务器与物理服务器，隶属管理系统。
监控。主要对云系统上的资源进行管理与控制并制定措施。
管理系统。指的是主要对应用价值较高的资源进行管理。
第12云计算
目 录
CONTENTS
导入
认识云计算
云计算的资源监控功能
小结作业
01
02
03
04
01
导入
谈话导入
云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算的资源监控功能2 资源监控作为资源管理的“血液”，对整体系统性能起关键作用，一旦系统资源监管不到位，信息缺乏可靠性那么其他子系统引用了错误的信息，必然对系统资源的分配造成不利影响。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
云计算的资源监控功能3 因此贯彻落实资源监控工作刻不容缓。资源监控过程中，只要在各个云服务器上部署Agent代理程序便可进行配置与监管活动，比如通过一个监视服务器连接各个云资源服务器，然后以周期为单位将资源的使用情况发送至数据库，由监视服务器综合数据库有效信息对所有资源进行分析，评估资源的可用性，最大限度提高资源信息的有效性。
分布式计算原理
分布式计算原理分布式计算是一种利用多台计算机协同工作来完成单个任务的计算方式。
它可以将一个大型任务分解成许多小的子任务，然后分配给不同的计算机进行处理，最终将各个计算结果合并在一起，从而完成整个任务。
分布式计算的原理是基于计算机网络和并行计算技术，它可以提高计算效率，提升系统的可靠性和可用性。
首先，分布式计算的原理之一是任务分解和分配。
在分布式计算系统中，一个大型任务会被分解成若干个小的子任务，然后这些子任务会被分配给不同的计算节点进行处理。
这样可以充分利用各个计算节点的计算资源，提高整个系统的计算效率。
其次，分布式计算的原理还包括通信和协调。
在分布式计算系统中，各个计算节点之间需要进行通信和协调，以确保它们能够有效地协同工作。
这就需要设计合适的通信协议和协调机制，以确保各个计算节点之间能够互相通信，协同完成任务。
另外，分布式计算的原理还包括容错和恢复。
在分布式计算系统中，由于涉及多台计算机，可能会出现计算节点故障或通信故障的情况。
因此，需要设计相应的容错和恢复机制，以确保系统能够在出现故障时自动进行恢复，保证系统的可靠性和可用性。
此外，分布式计算的原理还包括数据共享和一致性。
在分布式计算系统中，不同的计算节点可能需要共享数据，因此需要设计合适的数据共享机制，以确保各个计算节点之间能够共享数据，并且保持数据的一致性。
总的来说，分布式计算的原理是基于任务分解和分配、通信和协调、容错和恢复、数据共享和一致性等技术，通过这些技术来实现多台计算机的协同工作，提高计算效率，提升系统的可靠性和可用性。
分布式计算已经广泛应用于各种领域，如云计算、大数据分析、人工智能等，成为了当今计算领域的重要技术之一。
分布式计算的原理与应用
分布式计算的原理与应用随着云计算、人工智能、大数据以及物联网等技术的快速发展，分布式计算作为一种高效、灵活的计算模型，逐渐成为了各行各业的关注焦点。
本文将分析分布式计算的原理以及广泛应用的几个方面，帮助读者对其有更清晰的认识。
一、分布式计算的原理1. 简介：分布式计算指的是将一个计算任务分解为多个子任务，并通过多个计算节点并行地进行处理。
与传统的集中式计算相比，分布式计算具有可靠性高、性能好、可扩展性强、容错性强等特点。
2. 关键技术：a. 数据分割和分发：将原始数据分割成多个子任务，通过分发技术将任务分发到各个计算节点上。
b. 计算节点通信：计算节点之间通过网络进行通信，传递子任务的输入数据和计算结果。
c. 任务调度与管理：由主节点负责任务的划分、分发、收集和汇总。
d. 容错处理：通过备份机制和错误检测机制提高系统的容错性，保证计算的准确性和可靠性。
e. 数据一致性：通过一致性协议和分布式锁等技术实现数据的同步和一致性。
二、分布式计算的应用1. 云计算：分布式计算是云计算的核心技术之一。
云计算平台通过将资源进行虚拟化和分布式管理，实现计算资源的高效利用和动态分配，为用户提供弹性计算、存储和网络服务。
2. 大数据分析：分布式计算能够高效地处理大规模数据。
例如，MapReduce是一种分布式计算框架，通过将任务分解为多个Map和Reduce任务，并在集群中并行处理，实现大规模数据的分布式计算和分析。
3. 并行计算：分布式计算可以将一个复杂的计算任务分解为多个子任务，并在不同的计算节点上并行执行，提高计算效率。
例如，高性能计算领域常用的MPI 编程模型，就是基于分布式计算的。
4. 人工智能：分布式计算对于人工智能的训练和推理具有重要意义。
通过利用分布式计算集群的计算能力，可以加速深度学习模型的训练和推理过程，缩短模型训练的时间。
三、分布式计算的应用步骤1. 任务划分：将一个计算任务分解为多个独立的、可并行计算的子任务。
matlab分布式计算应用.ppt
并行计算的基本原理
MATLAB 7.1以上版本中提供的Distributed Computing Toolbox (DCT)和MATLAB Distributed Computing Engine可 以把MATLAB程序在多台计算机（或多个CPU）上并行计 算，以缩短仿真时间。 下边我们来看DCT的基本思想：
Natioanl Lab for Radar Signal Processing Xidian University
程序并行计算注意事项
destroy(job)
createTask(j,@add_test, 1, {…} ); function [x]= add_test(…);
set(job,‘FileDependencies’,{‘add_test.m’，‘…’}); Xmanager远程登录窗口使用完后请关闭
下边我们来看dct的基本思想用户先把一台计算机设置为工作管理计算机jobmanager把其它计算机设置为该计算机的任务执行计算机worker然后将要执行的程序分解成一系列相对独立的任务task由工作管理计算机将这些任务分配给它下面的任务执行计算机运算工作管理计算机等待所有任务完成后将所有的运算结果收集起来送至用户端完成仿真
一般程序如何通过DCT在计算节点上运行
将所要运行的程序改写为函数的形式
调用jobmanager将其发送到一个计算节点 上进行运算 回收结果
Natioanl Lab for Radar Signal Processing Xidian University
Natioanl Lab for Radar Signal Processing Xidian University
Distributed Computing
云计算技术——分布式计算 ppt课件
ppt课件
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一致性
一致性指“All nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返 回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。对于一致性，可以分 为从客户端和服务端两个不同的视角来看。
从客户端来看，一致性主要指多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。 从服务端来看，则是如何将更新复制分布到整个系统，以保证数据的最终一 致性问题。
ppt课件
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可用性
可用性是指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是 在正常的响应时间内。对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点 必须对每一个请求作出响应。也就是该系统使用的任何算法必须最终终止。
当同时要求分区容错性时，这是一个很强的定义：即使是严重的网络错误， 每个请求也必须终止。好的可用性主要是指系统能够很好地为用户服务，不 出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。通常情况下可用性 和分布式数据冗余、负载均衡等有着很大的关联。
ppt课件
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2.2.4 最终一致性
下面以上面的场景来描述下不同程度的一致性。 强一致性（即时一致性）：假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统保证后续A、 B、C的读取操作都将返回最新值。 弱一致性：假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统不能保证后续A、B、C的读 取操作能读取到最新值。此种情况下有一个“时间窗口”的概念，它特指从A写入值， 到后续操作A、B、C读取到最新值这一段时间。“时间窗口”类似时空穿梭门，不过 穿梭门是可以穿越到过去的，而一致性窗口只能穿越到未来，方法很简单，就是“等 会儿”。 最终一致性：是弱一致性的一种特例。假如A首先“写”了一个值到存储系统，存储 系统保证如果在A、B、C后续读取之前没有其他写操作更新同样的值的话，最终所有 的读取操作都会读取到A写入的最新值。此种情况下，如果没有失败发生的话，“不 一致性窗口”的大小依赖于以下的几个因素：交互延迟，系统的负载，以及复制技术 中复本的个数。最终一致性方面最出名的系统可以说是DNS系统，当更新一个域名的 IP以后，根据配置策略以及缓存控制策略的不同，最终所有的客户都会看到最新的值。
分布式计算PPT课件
提纲
➢ 分布式计算概念 ➢ 分布式系统介绍 ➢ 分布式计算基础技术
分布式计算的定义
分布式计算是一门计算机科学，主要研究对象是分布式系 统。在介绍分布式计算概念前，首先简单了解一下什么是分布 式系统。简单地说，一个分布式系统是由若干通过网络互联的 计算机组成的软硬件系统[1]，且这些计算机互相配合以完成一 个共同的目标（往往这个共同的目标称为“项目”）
率。
12:12:43
1
CAP理论
所有客户端总是有 同样的数据视图
一致性
CA
有一致性和可用性的系 统，通常扩展性能不高， 不具有分区容错性，如传 统的关系数据库
三选二
CP
为了满足一致性，在系统分区 期间会停止 服务，直到数据恢 复一致，如BigTable，Hbase等
可用性
每个客户端总 是能读和写
AP
receive操作的发出将导致接收进程挂起，直到接收到满足操作的所有数据为止。 然而，send操作的发出不会导致发送进程挂起。在本例中，发送进程永远不会被阻 塞，因此，进程2所在主机的IPC设施不必发送确认消息。
同步send和异步receive情形1
Process 1
Process 2
blocking send issued
异步send和同步receive
Process 1
Process 2
nonblocking send
blocking receive starts
blocking receive returns
operation execution flow suspended period
Asynchronous Send and Synchronous Receive
分布式算法ppt课件
例如，Internet中，email虽然常常是几秒种到达，但也可能 要数天到达。当然msg延迟有上界，但它可能很大，且随时 间而改变。
因此异步算法设计时，须使之独立于特殊的计时参数，不能 依赖于该上界。
执行片断
一个异步msg传递系统的一个执行片断α是一个有限或无限 的序列：
C0, Φ1, C1, Φ2, C2, Φ3, … , (C0不一定是初始配置)
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§2.1.1 系统
配置：配置是分布式系统在某点上整个算法 的全局状态
向量=(q0, q1,…qn-1), qi是pi的一个状态 一个配置里的outbuf变量的状态表示在通信信道上 传输的信息，由del事件模拟传输 一个初始的配置是向量=(q0, q1,…qn-1), 其中每个qi 是pi的初始状态，即每个处理器处于初始状态
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§2.1.1 系统
事件：系统里所发生的事情均被模型化为事件，对
于msg传递系统，有两种： comp(i)——计算事件。代表处理器pi的一个计算步 骤。其中，pi的转换函数被用于当前可访问状态 del(i,j,m)——传递事件，表示msg m从pi传送到pj
执行：系统在时间上的行为被模型化为一个执行。
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§2.1.1 系统
容许执行：(满足活跃性条件) 异步系统中，若某个处理器有无限个计算事件，每 个发送的msg都最终被传递，则执行称为容许的。 Note: 无限个计算事件是指处理器没有出错，但它 不蕴含处理器的局部程序必须包括一个无限循环 非形式地说：一个算法终止是指在某点后转换函数 不改变处理器的状态。
我们侧重研究：
❖可计算性：问题是否可解？
❖计算复杂性：求解问题的代价是什么？
13
§1.3 理论和实际之关系
《分布式系统》课件
分布式系统的成熟
20世纪80年代末至90年代初，随着计 算机网络技术的成熟，分布式系统逐 渐成为研究的热点。
02
分布式系统的基本概念
分布式系统的基本组成
01
节点
分布式系统中的各个独立计算机实 体。
通信协议
确保节点间信息交换的规则和标准 。
03
02
网络
连接各个节点的通信链路，实现节 点间的信息交换。
促进云计算和大数据技术的发展
分布式系统是云计算和大数据技术的核心基础，对于推动相关领域 的发展具有重要意义。
分布式系统的历史与发展
早期分布式系统
分布式系统的应用与发展
20世纪60年代，为了解决大型机的高 成本和地理分布问题，出现了早期的 分布式系统。
进入21世纪，随着云计算和大数据技 术的兴起，分布式系统在各个领域得 到广泛应用和发展。
《分布式系统》ppt 课件
• 分布式系统概述 • 分布式系统的基本概念 • 分布式系统的设计原则 • 分布式系统的应用场景 • 分布式系统的挑战与解决方案 • 分布式系统的发展趋势与未来展
望
目录
01
分布式系统概述
定义与特点
定义
分布式系统是一种由多个独立计算机 节点通过网络相互连接，协同工作以 完成共同任务的计算机系统。
特点
分布式系统具有并行性、可扩展性、 可靠性和高性能等特点，能够实现大 规模数据处理和复杂任务的高效执行 。
分布式系统的重要性
解决大规模数据处理问题
随着数据量的增长，单机处理能力有限，分布式系统能够将大规模 数据分散到多个节点进行处理，提高数据处理效率。
实现复杂任务的高效执行
分布式系统能够将复杂任务分解为多个子任务，并行处理，提高任 务执行效率。
分布式算法ppt课件
AsynchSpanning tree
• Complexity
– Messages: O(|E|) – Time: diam ( l + d ) + l
• Anomaly: Paths may be longer than diameter!
– Messages may travel faster along longer paths, in asynchronous networks.
• Compute diameter:
– All do BFS. – Convergecast to find height of each BFS tree. – Convergecast again to find max of all heights. 17
More applications
• FloodMax algorithm: • Every round: Send max UID seen to all neighbors. • Stop after diam rounds. • Elect self iff own UID is max seen.
2
Leader election in general asynchronous networks
3
Spanning tree and searching
4
Spanning tree and searching
5
AsynchSpanning tree, Process i
6
Asynchronous spanning tree
7
Asynchronous spanning tree
S
8
Asynchronous spanning tree
《分布式计算与云计算课件》
Google Cloud Storage
云存储服务，提供安全、可靠的文件存储。
分布式关键技术：负载均衡和故障恢复
负载均衡和故障恢复是分布式系统中保 Nhomakorabea性能和可靠性的关键技术。学习它们可以更好地设计和管理分布式系统。
负载均衡
通过将负载均匀分配到多个节点上，提高系统性能和资 源利用率。
故障恢复
通过备份和容错技术，保证分布式系统的可靠性和连续 性。
3
分布式共享内存
多个节点共享内存，实现数据共享和协作。
分布式系统中的同步和互斥机制
分布式系统中的同步和互斥机制是保证节点之间协调和资源共享的重要手段。了解它们可以避免数据冲 突和死锁。
1
时钟同步
通过时钟协调各个节点的时间，实现一致性。
2
互斥和同步
通过锁机制控制对共享资源的访问，避免数据冲突。
3
分布式事务
虚拟化技术与云计算的关系
虚拟化技术是云计算的重要基础，通过虚拟化技术可以实现资源的灵活分配和多租户的环境隔离。 云计算利用虚拟化技术实现弹性扩展和资源隔离，提供灵活且可定制的服务。
分布式计算
优势：高可靠性、高性能、分布式存储 不足：复杂性高、数据一致性难以维护
云计算
优势：灵活性、可扩展性、按需付费 不足：网络依赖性、数据安全性
分布式计算和云计算的体系结构
分布式计算和云计算的体系结构是实现各种功能和服务的基础。了解它们可以更好地设计和构建分布式系统和云平 台。
分布式计算体系结构
包括客户端、通信网络、服务器、存储设备等组件。
云计算体系结构
包括前端设备、后端服务、云存储、虚拟化等关键组件。
分布式系统中的通信机制
分布式系统中的通信机制是实现节点之间协作和数据传输的关键。理解通信机制可以优化系统性能和可靠性。
分布式计算原理与应用(DistributedComputing)第二章精品PPT课件
In practice, the synchronization requires system support.
8
Distributed Computing, M. L. Liu
- Distributed computing requires information to be exchanged among independent processes.
2
Distributed Computing, M. L. Liu
IPC – unicast and multicast
- Distributed computing systems make use of these facilities to provide application programming interface which allows IPC to be programmed at a higher level of abstraction.
3
Distributed Computing, M. L. Liu
Unicast vs. Multicast
P2
P2
P3 ... P4
m m mm
P1
unicast
4
P1
multicast
Distributed Computing, M. L. Liu
Interprocess Communications in Distributed Computing
7
Distributed Computing, M. L. Liu
分布式计算原理
分布式计算原理
分布式计算是指将一个大型的计算任务分解成许多小的计算子任务，然后由多个通信的计算机并行处理这些子任务，使整个系统能够
高效地完成计算任务。
这种计算模式被广泛应用于大数据处理、人工
智能、科学计算和云计算等领域。
分布式计算系统通常由多个节点组成，每个节点都有自己的计算
资源和存储资源。
这些节点之间通过高速网络进行通信，协同完成计
算任务。
分布式计算系统具有高可靠性、易扩展性和高效性等优点。
在分布式计算系统中，任务分配是一个重要的环节。
首先，将大
的任务分解成许多小的子任务，然后根据每个节点的计算能力、存储
能力和网络带宽等因素，将这些子任务分配给不同的节点。
分配任务
的算法是分布式计算系统的核心，它既要考虑任务分配的均衡性，又
要考虑节点之间的负载均衡。
另外，为了保证分布式计算系统的高效性，需要对节点之间的通
信进行优化。
一般来说，分布式计算系统采用消息传递的方式进行通信。
消息传递可以通过共享内存或者网络数据传输实现。
在实际应用中，需要根据任务的特点来选择不同的通信方式，以获得最佳的效果。
总之，分布式计算是现代计算机科学的重要发展方向之一。
通过
将单个计算机的资源组合起来，形成更大、更强大的计算机集群，能
够显著提高计算效率，为科学研究和商业应用带来巨大的价值。
分布式系统与云计算幻灯片PPT
分布式系统与云计算幻灯片PPT 在当今数字化时代，信息技术的飞速发展使得分布式系统和云计算成为了热门话题。
这两者不仅改变了我们处理和存储数据的方式，还为各种应用和服务提供了强大的支持。
首先，让我们来理解一下什么是分布式系统。
简单来说，分布式系统是由多个相互连接的计算机组成，这些计算机通过网络协同工作，以实现共同的目标。
分布式系统的特点在于其组件分布在不同的地理位置或网络节点上，它们通过消息传递来进行通信和协调。
分布式系统具有很多优点。
其中之一就是可靠性。
由于系统由多个组件构成，即使某个组件出现故障，其他组件仍能继续工作，从而保证整个系统的正常运行。
另外，分布式系统具有良好的可扩展性。
当业务需求增加时，可以轻松地添加更多的计算机节点来提高系统的处理能力。
然而，分布式系统也面临一些挑战。
比如，由于数据分布在多个节点上，如何保证数据的一致性就是一个关键问题。
另外，网络延迟和故障可能会影响系统的性能和稳定性。
接下来，我们再谈谈云计算。
云计算是一种基于互联网的计算方式，它提供了按需使用的计算资源，包括服务器、存储、数据库、网络等。
用户无需自己购买和维护硬件设备，只需要根据自己的需求向云服务提供商租用相应的资源。
云计算主要分为三种服务模式：IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和 SaaS（软件即服务）。
IaaS 提供了最基础的计算资源，如虚拟机、存储等。
PaaS 则在 IaaS 的基础上，为用户提供了平台环境，如操作系统、数据库管理系统等。
SaaS 则直接为用户提供了应用程序，如电子邮件、办公软件等。
云计算的优势显而易见。
它具有灵活性，用户可以根据实际需求快速调整所使用的资源。
成本效益也是云计算的一大特点，用户只需为实际使用的资源付费，避免了前期大量的硬件投资。
同时，云计算还提供了高可用性和强大的安全性。
但云计算也并非完美无缺。
数据隐私和安全问题是用户关注的焦点之一。
由于数据存储在云端，用户可能会担心数据被泄露或被未经授权的访问。
分布式计算的原理与应用
分布式计算的原理与应用随着数字时代的到来，数据和信息的数字化处理不断加速。
人类面临的问题推动着计算机技术的不断发展。
分布式计算作为一种新型的计算形式，应运而生，承担着处理海量数据的重任。
本文将介绍分布式计算的原理和应用。
一、分布式计算的原理分布式计算是指将一个大型计算任务分解成许多小的计算子任务，在位于不同地点的多台计算机上分别进行计算，并最终将计算结果进行汇总，得到最终的结果。
分布式计算依赖于网络通信技术和计算机并行处理技术，可实现海量数据的高效计算。
分布式计算的核心是任务分发。
它首先将大型的计算任务分解成多个小的计算子任务，然后通过互联网将这些小的计算子任务分发给不同的计算节点。
每一个计算节点会独立地计算它所分配到的计算子任务，并将计算结果返回给任务管理者。
任务管理者会在接收到所有计算节点的计算结果之后，对它们进行合并得到最终的结果。
在分布式计算中，任务管理者可以根据需要增加或减少计算节点。
计算节点可以是任何联网的计算机或功能节点，它们共同完成整个分布式计算任务。
每个节点通常只负责部分计算任务，减轻了单个计算机的计算负担，提高了整个系统的可靠性和稳定性。
由于所有的计算节点都可以进行并行计算，因此可以大大提高计算速度和效率。
同时，这也为计算任务的许多问题提供了解决方案，例如可扩展性、可靠性、容错性、负载均衡等。
同时，分布式计算还可以充分利用各节点的计算能力，每个节点可以运行不同操作系统、不同编程语言、不同硬件平台的应用程序。
这样，分布式应用可以采用最优的方案来完成计算任务，提高了计算的效率和准确性。
二、分布式计算的应用1. 网络搜索引擎分布式计算技术被广泛应用于网络搜索引擎领域。
例如，Google是一个典型的分布式搜索引擎，它的数据处理中心包含大量的计算服务器。
当用户查询一个搜索词时，这个查询会先进入Google的主服务器，并向所有的数据处理中心分发该查询请求。
数据处理中心将查询分发给各自的子节点进行并行计算，得到搜索结果。
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Microsoft's Message Queue(MSMQ)
/library/psdk/msmq/msmq
IBM's MQ-Series
/software/ts/mqseries/
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31.03.2019 Distributed Computing, M. L. Liu 2
The Message System Paradigm
r ec eiv er s m essa g e sy stem ... sen d er
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31.03.2019 Distributed Computing, M. L. Liu 6
Toolkits based on the Message-System Paradigm
The MOM paradigm has had a long history in distributed applications. Message Queue Services (MQS) have been in use since the 1980’s. The IBM MQ*Series6 is an example of such a facility. /software/ts/mqseries/ Other existing support for this paradigm are
In this model, a message system forwards a message from the sender to the receiver’s message queue. Unlike the basic message passing model, the middleware provides a message depository, and allows the sending and the receiving to be decoupled. Via the middleware, a sender deposits a message in the message queue of the receiving process. A receiving process extracts the messages from its message queue, and handles each one accordingly. Compared to the basic message-passing model, this paradigm provides the additional abstraction for asynchronous operations.
Message Service System
M. L. Liu
31.03.2019
Distributed Computing, M. L. Liu
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The Message System Paradigm
The Message System or Message-Oriented Middleware (MOM) paradigm is an elaboration of the basic message-passing paradigm. In this paradigm, a message system serves as an intermediary among separate, independent processes. The message system acts as a switch for messages, through which processes exchange messages asynchronously, in a decoupled manner. A sender deposits a message with the message system, which forwards it to a message queue associated with each receiver. Once a message is sent, the sender is free to move on to other te System Models
Two subtypes of message system models: Point-to-point Publish-subscribe
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The Point-To-Point Message Model
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The Publish/Subscribe Message Model
In this model, each message is associated with a specific topic or event. Applications interested in the occurrence of a specific event may subscribe to messages for that event. When the awaited event occurs, the process publishes a message announcing the event or topic. The middleware message system distributes the message to all its subscribers. The publish/subscribe message model offers a powerful abstraction for multicasting or group communication. The publish operation allows a process to multicast to a group of processes, and the subscribe operation allows a process to listen for such multicast.
Microsoft’s Message Queue (MSQ), Java’s Message Service
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Sources of Information
Sun's JMS Tutorial
/products/jms/tutorial/html/jmsTOC.f m.html