El término sistema distribuido corresponde a sistemas computacionales en los que varios componentes o nodos de procesamiento se interconectan y colaboran entre sí para realizar una tarea, un trabajo o proporcionar un servicio específico. Como profesor de programación, hoy os hablaré precisamente de esto, los sistemas distribuidos.
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En lugar de tener un único ordenador centralizado que realiza todas las tareas, un sistema distribuido está compuesto por múltiples nodos que trabajan juntos de manera coordinada y con un mismo propósito.
Estos nodos pueden estar físicamente separados y conectados a través de una red de comunicación, como Internet, o pueden estar ubicados en diferentes partes de un sistema embebido. A cada nodo en un sistema distribuido se le otorga su propio poder de procesamiento, memoria y almacenamiento, es decir, que se trata de ordenadores completos interconectados, cada uno con capacidad de cálculo independiente pero orientado a la colaboración con los otros miembros interconectados para llevar a cabo tareas más complejas.
Ventajas de los sistemas distribuidos
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Escalabilidad: Los sistemas distribuidos son inherentemente escalables, ya que se pueden agregar nuevos nodos a medida que aumenta la carga de trabajo. Esto permite que el sistema maneje un mayor volumen de procesamiento y pueda crecer según las necesidades.
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Tolerancia a fallos: Al distribuir las tareas en múltiples nodos, los sistemas distribuidos son más resistentes a los fallos. Si un nodo falla, otros nodos pueden asumir su carga de trabajo y garantizar la continuidad del sistema.
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Rendimiento: Al dividir una tarea en subtareas y asignarlas a diferentes nodos, los sistemas distribuidos pueden procesar datos de manera más rápida y eficiente. Esto permite un mayor rendimiento global en comparación con los sistemas centralizados.
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Disponibilidad: Los sistemas distribuidos pueden estar diseñados para ser altamente disponibles. Si un nodo falla, los servicios pueden seguir siendo accesibles a través de otros nodos disponibles en el sistema.
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Recursos compartidos: Los sistemas distribuidos pueden compartir recursos, como almacenamiento o impresoras, entre diferentes nodos, lo que permite un uso más eficiente de los recursos disponibles.
Ejemplo de uso de un sistema distribuido
Un ejemplo de uso de un sistema distribuido es un sistema de procesamiento de Big Data. Imagina una empresa que necesita analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes, como registros de transacciones, datos de redes sociales, registros de servidores, etc. Para manejar y procesar eficientemente esta enorme cantidad de datos, se utiliza un sistema distribuido.
En este escenario, el sistema distribuido está compuesto por múltiples nodos de procesamiento interconectados en una red. Cada nodo tiene capacidad de procesamiento y almacenamiento, y se encarga de realizar cálculos y análisis en paralelo. Algunos ejemplos de tecnologías utilizadas en sistemas distribuidos para procesamiento de Big Data son Apache Hadoop y Apache Spark.
Características de un sistema distribuido
- Adquisición de datos: Los datos se recolectan de diversas fuentes y se almacenan en un sistema de almacenamiento distribuido, como Hadoop Distributed File System (HDFS) o un clúster de bases de datos distribuidas.
- División de tareas: La tarea de procesamiento se divide en unidades más pequeñas llamadas tareas. Estas tareas se asignan a diferentes nodos de procesamiento en el sistema distribuido.
- Procesamiento paralelo: Cada nodo de procesamiento realiza operaciones de procesamiento en paralelo en los datos asignados. Esto puede incluir filtrado, transformación, análisis estadístico, aprendizaje automático, etc.
- Comunicación y coordinación: Durante el procesamiento, los nodos se comunican y coordinan entre sí para intercambiar datos parciales o resultados intermedios. Pueden utilizar protocolos de comunicación como Message Passing Interface (MPI) o sistemas de mensajería distribuida como Apache Kafka.
- Agregación de resultados: Una vez que se completan las tareas individuales, los resultados parciales se agregan y combinan para obtener el resultado final del procesamiento. Esto puede implicar la consolidación de datos, el cálculo de métricas o la generación de informes.
- Almacenamiento de resultados: Los resultados finales se almacenan en un sistema de almacenamiento distribuido para su posterior consulta o análisis.
Este ejemplo ilustra cómo un sistema distribuido permite procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, al dividir la carga de trabajo entre múltiples nodos y aprovechar el procesamiento paralelo. Además, los sistemas distribuidos son escalables, lo que significa que pueden agregar o eliminar nodos según sea necesario para manejar el aumento o disminución de la carga de trabajo.
Los sistemas distribuidos se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, como sistemas de procesamiento distribuido, redes de sensores, computación en la nube, sistemas de bases de datos distribuidos y sistemas de alta disponibilidad, entre otros. Estos sistemas brindan una mayor flexibilidad, capacidad de procesamiento y confiabilidad en comparación con los sistemas centralizados.
