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Vous décrivez une caractéristique clé des systèmes informatiques distribués , et il n'y a pas un seul "réseau" qui incarne intrinsèquement cela. Au lieu de cela, il s'agit de l'architecture et technologies utilisé pour construire le système. Voici une ventilation:
Concepts clés
* Évolutivité: La capacité d'un système à gérer une quantité croissante de travail, généralement en ajoutant plus de ressources (comme les ordinateurs).
* Échelle horizontale (échelle): Ajouter plus de machines pour distribuer la charge de travail. C'est ce à quoi vous faites référence.
* Échelle verticale (échelle): Rendre les machines existantes plus puissantes (par exemple, plus de processeur, RAM).
Technologies qui permettent une évolutivité élevée
1. Cloud Computing: Des plateformes comme AWS, Azure et Google Cloud fournissent l'infrastructure pour une mise à l'échelle facile:
* machines virtuelles (VM): Tournez rapidement les serveurs vers le haut ou vers le bas au besoin.
* conteneurs (par exemple, Docker, Kubernetes): Package Applications et leurs dépendances pour un déploiement cohérent entre les machines.
* Informatique sans serveur (par exemple, AWS Lambda, fonctions Azure): Exécutez du code sans gérer les serveurs; La mise à l'échelle est automatique en fonction de la demande.
2. Bases de données distribuées:
* Bases de données NoSQL: Conçu pour la mise à l'échelle horizontale et la gestion de grandes quantités de données, souvent avec des modèles de données flexibles (par exemple, MongoDB, Cassandra).
3. Files d'attente de messages:
* Des outils comme RabbitMQ et Kafka permettent une communication asynchrone entre les parties d'un système, améliorant l'évolutivité et la fiabilité.
4. Balancers de charge:
* Distribuez le trafic entrant sur plusieurs serveurs, empêchant tout serveur unique d'être dépassé.
Exemples
* Applications Web à grande échelle: Pensez à Facebook, Amazon, Google - ils gèrent un trafic massif et des données à l'aide de systèmes distribués construits sur ces principes.
* Traitement des données en temps réel: Des systèmes comme Apache Kafka traitent d'énormes flux de données provenant de sources comme des capteurs ou des flux de médias sociaux.
* Apprentissage automatique: Les modèles complexes de formation nécessitent souvent la distribution de calculs entre les grappes de machines.
Il ne s'agit pas seulement du réseau
Bien que l'infrastructure de réseau sous-jacente (par exemple, les connexions à grande vitesse) soit importante, l'évolutivité dépend davantage de l'architecture et des technologies logicielles utilisées pour construire le système.
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