Введение в облачные и распределенные информационные системы

Книга, представленная в отрывке, служит введением в облачные и распределенные вычислительные системы. Она охватывает множество ключевых понятий и технологий, касающихся как основ компьютерной архитектуры, так и современного подхода к обработке данных в облаке. В начале обсуждаются базовые структуры данных, такие как очередь и стек, а также процесс как важный элемент выполнения программ. Стек, в частности, используется для передачи аргументов и возвращаемых значений между функциями, что играет важную роль в организации и структурировании программного кода. Затем внимание уделяется компьютерной архитектуре, включая основные компоненты, такие как процессоры, регистры, кеш и основная память. Это понимание критически важно для эффективного использования вычислительных ресурсов, так как архитектура каждодневно влияет на производительность систем. Книга также вводит в систему доменных имен (DNS), обсуждая ее важность для доступа к Интернету. Это знание необходимо для понимания того, как пользователи взаимодействуют с веб-ресурсами, и как адресация этих ресурсов организована на уровне технологии. Далее автор переходит к облачным вычислениям, выделяя два основных типа: публичные и приватные облака. Приведены примеры крупнейших облачных провайдеров, таких как Amazon AWS, Google Compute Engine и Microsoft Azure, а также их ключевых услуг, таких как EC2 (Elastic Compute Cloud), S3 (Simple Storage Service) и EBS (Elastic Block Store). Обсуждается, как использование облачных вычислений позволяет клиентам экономить время и деньги, предоставляя доступ к мощным вычислительным ресурсам без необходимости установки и обслуживания собственного серверного оборудования. Особое внимание уделяется тому, что облачные вычисления позволяют пользователям хранить данные на удаленных серверах, открывая доступ к ним из любой точки мира. Такой подход стал особенно популярным среди стартапов в Силиконовой долине, где удобство и эффективность облачных технологий играют ключевую роль в быстром развертывании веб-сервисов и приложений. Следующим аспектом книги является описание модели распределенных вычислений MapReduce, которая разработана для обработки больших объемов данных на кластерах компьютеров. В этой модели используются две главные функции: map и reduce. Функция map отвечает за обработку каждой записи и выполнение определенных вычислений, в то время как функция reduce объединяет промежуточные результаты. Это позволяет разделять данные на части и обрабатывать их параллельно, что значительно ускоряет весь процесс. Книга объясняет, как планировщик YARN в Apache Hadoop организует серверные ресурсы, рассматривая их как коллекцию контейнеров, каждый из которых охватывает определенный объем процессорных и память-ресурсов. Это распределение ресурсов необходимо для эффективного выполнения задач MapReduce, обеспечивая правильное взаимодействие и обмен данными между функциями map и reduce. Также подчеркивается важность обработки ошибок и перераспределения задач в случае сбоев серверов, что обеспечивает надежность и устойчивость системы. В конце отрывка приводится практический пример применения модели MapReduce, такой как распределенный grep, который иллюстрирует способы обработки больших объемов текстовых данных. Таким образом, книга охватывает ключевые аспекты облачных и распределенных вычислений, от основ компьютерной архитектуры до применения современных методик обработки больших данных, предлагая читателю всесторонний взгляд на эти быстро развивающиеся технологии.