Распределенные системы обработки данных

Технологии распределенной обработки DDP

Вопрос об использовании распределенных систем обработки данных стал актуален с появлением мощных вычислительных систем с распределенными ресурсами в пределах одного компьютера, локальных корпоративных и внешних (региональных и глобальных) сетей, технологий поиска и многомерного анализа данных, развитием Web-технологий. Использование технологий распределенной обработки данных (Distributed Data Processing — DDP) стало особенно актуально для высокотехнологичных географически распределенных компаний, деятельность которых поддерживается и сопровождается современными ИТ и системами (рис. 11.1).

Суть распределенной обработки данных заключается в том, что пользователь получает возможность работать с базами и хранилищами данных, прикладными процессами программами и сервисами, расположенными в нескольких взаимосвязанных оконечных системах. При этом возможны следующие виды работ:

? удаленный запрос, например, посылка команды пользователя на выполнение задания, связанного с обработкой данных;

Рис. 11.1. Пример использования технологий распределенной обработки данных — DDP.

• ? удаленное действие (Transaction), осуществляющее направление группы запросов прикладному процессу; это может быть, например, часть вычислительного процесса, использующего удаленную базу данных;
• ? распределенная трансакция, дающая возможность использования нескольких серверов и прикладных процессов, выполняемых в группе оконечных систем;
• ? обработка в системе «клиент-сервер».

Существует несколько технологий распределенной обработки, которые могут использовать как промежуточный слой программного обеспечения, ориентированного на запросы и сообщения, так и распределенную интегрированную среду обработки данных. Первая технология является самой простой, но возможности ее ограничены взаимодействием с одним из выбранных серверов приложений. Технологии второго типа предусматривают совместную работу клиентов с одним или с группой серверов. При этом некоторые серверы могут выступать в роли клиентов для других серверов. Для распределенной обработки осуществляется тематическая сегментация прикладных программ. Для работы в реальном времени используется протокол резервирования ресурсов и предоставляется специализированное инструментальное программное обеспечение распределенной среды обработки данных. Способы конкретной организации процессов обработки и технические решения чрезвычайно разнообразны, однако архитектура таких систем является, как правило, двухили трехзвенной архитектурой «клиент-сервер» (Client-Server Architecture — CSA).