ابررایانش

محاسبات توزیع‌شده چیست؟

بازدید: 211 آخرین به‌روزرسانی: 03 مهر 1403

مقدمه

محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing) رویکردی تحول‌آفرین در علوم کامپیوتر است که در آن سیستم‌های متصل به هم برای حل مشکلات پیچیده با اشتراک‌گذاری منابعی مانند حافظه در یک شبکه همکاری می‌کنند. این مفهوم، وظایف را به فرآیندهای کوچکتر و موازی تقسیم می‌کند که می‌توانند به‌طور همزمان در ماشین‌های مختلف اجرا شوند و در نتیجه کارایی، مقیاس‌پذیری و تحمل‌پذیری خطا را افزایش می‌دهد. محاسبات توزیع‌شده در بسیاری از فناوری‌های نوین از جمله رایانش ابری، تحلیل کلان داده، بلاک‌چین و هوش مصنوعی نقش کلیدی دارد و برای مقابله با نیازهای فزاینده به پردازش سریع داده‌ها و اطمینان از پایداری سیستم‌ها، استفاده از آن بسیار حائز اهمیت است.

محاسبات توزیع‌شده چیست؟

محاسبات توزیع‌شده به معنای استفاده از چندین کامپیوتر یا دستگاه به‌هم‌پیوسته برای اجرای یک وظیفه یا حل یک مسئله است که انجام آن برای یک سیستم تنها، دشوار یا غیرممکن است. در این رویکرد، یک کار بزرگ به بخش‌های کوچکتری تقسیم می‌شود و هر بخش به‌صورت مستقل توسط یک یا چند سیستم مختلف اجرا می‌شود. این سیستم‌ها که به‌عنوان "گره" (nodes) شناخته می‌شوند، با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند و داده‌ها را به اشتراک می‌گذارند تا با هم به هدف نهایی دست یابند.

یکی از ویژگی‌های اصلی محاسبات توزیع‌شده، هم‌زمانی در پردازش‌ها است. یعنی چندین گره به‌طور موازی کار می‌کنند و این باعث افزایش سرعت و کارایی در حل مسائل می‌شود. همچنین این سیستم‌ها معمولاً به‌گونه‌ای طراحی می‌شوند که در صورت خرابی یا خارج شدن یک گره از کار، دیگر گره‌ها بتوانند به کار خود ادامه دهند و سیستم همچنان پایدار بماند؛ به این ویژگی "تحمل خطا" (Fault Tolerance) گفته می‌شود.

این مدل رایانش برای کاربردهایی مانند پردازش کلان داده‌ (Big Data)، رایانش ابری (Cloud Computing)، بلاک‌چین، و حتی برخی از سامانه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود، زیرا به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا مقیاس‌پذیر باشند و وظایف پیچیده را سریع‌تر و مؤثرتر انجام دهند.

انواع معماری محاسبات توزیع‌شده

معماری‌های محاسبات توزیع‌شده انواع مختلفی دارند که هر یک برای کاربردهای خاصی طراحی شده‌اند. در ادامه به مهم‌ترین انواع این معماری‌ها اشاره می‌کنیم:

معماری سرویس‌گیرنده-سرویس‌دهنده:

در این مدل، سیستم به دو بخش اصلی تقسیم می‌شود:

سرویس‌گیرنده (Client): درخواست خدمات یا منابع را به سرویس‌دهنده ارسال می‌کند.

سرویس‌دهنده (Server): خدمات یا منابع مورد درخواست را فراهم می‌کند.

این معماری در برنامه‌های وب رایج است، جایی که سرویس‌گیرندگان (مرورگرها) درخواست‌هایی را به سرویس‌دهنده ارسال می‌کنند و سرویس‌دهنده پاسخ‌ها را پردازش کرده و برمی‌گرداند. این مدل در ایمیل، به‌اشتراک‌گذاری فایل و پایگاه‌های داده نیز استفاده می‌شود.

معماری همتا به همتا (P2P):

در معماری همتا به همتا، تمام گره‌ها نقش یکسان دارند و هر گره می‌تواند هم به عنوان سرویس‌گیرنده و هم به عنوان سرویس‌دهنده عمل کند. این معماری نیاز به سرویس‌دهنده مرکزی را از بین می‌برد و در شبکه‌های اشتراک فایل (مانند BitTorrent) و سیستم‌های بلاک‌چین استفاده می‌شود.

این سیستم‌ها مقیاس‌پذیری و تحمل‌پذیری خطای بالایی دارند. ولی مدیریت و تأمین امنیت در این معماری دشوارتر و ترافیک شبکه زیاد است.

معماری سه‌لایه (3 Tier)

در این معماری سه لایه وجود دارد:

لایه نمایش (Presentation): مدیریت رابط کاربری و منطق سمت کاربر.

لایه برنامه (Application): شامل منطق تجاری و قواعد پردازش.

لایه داده (Data): ذخیره و مدیریت داده‌ها.

این جداسازی باعث افزایش مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری می‌شود و در برنامه‌های سازمانی بسیار رایج است.

معماری چندلایه (N-Tier):

مشابه معماری سه‌لایه است اما با لایه‌های بیشتر. لایه‌های اضافی می‌توانند برای وظایفی مانند تعادل بار، اعتبارسنجی داده‌ها، امنیت و حافظه نهان استفاده شوند. هر لایه عملکرد خاص خود را دارد و این باعث افزایش مقیاس‌پذیری و ماژولار بودن سیستم می‌شود.

معماری مبتنی بر سرویس (Service Oriented Architecture):

در این معماری، سیستم از سرویس‌های مستقل و جداگانه‌ای تشکیل شده که از طریق شبکه با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند. هر سرویس یک وظیفه تجاری خاص را انجام می‌دهد و قابل استفاده مجدد در برنامه‌های مختلف است.

مزیت اصلی این معماری‌ها قابلیت استفاده مجدد از سرویس‌ها، انعطاف‌پذیری و ماژولار بودن است، اما پیچیدگی بیشتر در مدیریت سرویس‌ها و سربار ناشی از ارتباطات شبکه از جمله معایب آن‌ها به شمار می‌رود.

معماری میکروسرویس (Microservices):

این معماری، یک تکامل از SOA است که برنامه‌ها را به سرویس‌های کوچک و مستقل تقسیم می‌کند. هر میکروسرویس یک عملکرد تجاری خاص را انجام می‌دهد و به صورت مستقل پیاده‌سازی و اجرا می‌شود. ارتباط بین میکروسرویس‌ها از طریق پروتکل‌های سبک مانند REST یا صف‌های پیام انجام می‌شود.

این معماری دارای مقیاس‌پذیری بالا، انعطاف‌پذیری و چرخه‌های توسعه سریع‌تر است، اما پیچیدگی در مدیریت میکروسرویس‌های متعدد و احتمال افزایش تأخیر شبکه از چالش‌های آن به شمار می‌رود.

معماری رایانش تورین (Grid Computing):

در رایانش تورین، چندین کامپیوتر از مکان‌های مختلف به هم متصل شده و به عنوان یک سیستم واحد برای پردازش وظایف بزرگ کار می‌کنند. این معماری بیشتر در تحقیقات علمی و شبیه‌سازی‌های پیچیده استفاده می‌شود.

این معماری امکان استفاده از منابع بیکار در مکان‌های مختلف را فراهم کرده و برای محاسبات گسترده مناسب است، اما نیاز به مدیریت و هماهنگی پیچیده و همچنین تأخیر شبکه از مشکلات آن محسوب می‌شوند.

معماری رایانش ابری (Cloud Computing):

رایانش ابری از سیستم‌های توزیع‌شده برای فراهم کردن منابع مقیاس‌پذیر از طریق اینترنت استفاده می‌کند. این معماری به مدل سرویس‌گیرنده-سرویس‌دهنده شباهت دارد، اما منابع محاسباتی مانند ذخیره‌سازی و قدرت پردازش توسط ارائه‌دهندگان ابری فراهم می‌شود.

این معماری دارای مقیاس‌پذیری بالا است و امکان تخصیص منابع بر اساس نیاز را فراهم کرده و از نظر اقتصادی به‌صرفه است، اما چالش‌هایی مانند وابستگی به اتصال شبکه و مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی داده‌ها نیز وجود دارد.

معماری تجمیعی (Federated Architecture):

در سیستم‌های فدراسیون، چندین سیستم توزیع‌شده مستقل با هم همکاری می‌کنند تا یک هدف مشترک را دنبال کنند. هر سیستم همچنان به‌طور مستقل عمل می‌کند، اما منابع یا داده‌ها را به اشتراک می‌گذارد.

این معماری به حفظ استقلال محلی و اشتراک‌گذاری منابع کمک می‌کند، اما با چالش‌هایی نظیر هماهنگی پیچیده و نگرانی‌های امنیتی و حریم خصوصی در اشتراک‌گذاری داده‌ها همراه است.

معماری رایانش لبه (Edge Computing):

رایانش لبه، پردازش داده را به نزدیک‌ترین نقطه به منبع داده منتقل می‌کند تا تأخیر و استفاده از پهنای باند کاهش یابد. به جای تکیه بر مراکز داده ابری مرکزی، پردازش در دستگاه‌ها یا سرورهای محلی نزدیک به منبع داده انجام می‌شود.

این معماری باعث کاهش تأخیر و استفاده کمتر از پهنای باند می‌شود و امکان پردازش داده‌ها به‌صورت زمان واقعی را فراهم می‌آورد. با این حال، محدودیت در منابع محاسباتی لبه و چالش‌های امنیتی از جمله مشکلات آن هستند.

کاربردهای مختلف محاسبات توزیع‌شده

کلان داده: محاسبات توزیع‌شده به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که حجم‌های عظیمی از داده‌ها را با تقسیم وظایف میان سیستم‌های متعدد پردازش کنند. چارچوب‌هایی مانند Spark و Hadoop برای پردازش داده‌های توزیع‌شده به‌طور گسترده استفاده می‌شوند و به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا از داده‌های کلان، بینش‌های مفیدی استخراج کنند.
خدمات ابری: رایانش ابری به شدت به معماری‌های توزیع‌شده وابسته است تا خدمات مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد ارائه دهد. از میزبانی وب‌سایت‌ها گرفته تا اجرای برنامه‌های پیچیده، ارائه‌دهندگان ابری مانند ابر گوگل از سیستم‌های توزیع‌شده برای برآورده کردن نیازهای مشتریان استفاده می‌کنند.
فناوری بلاک‌چین: محاسبات توزیع‌شده در قلب شبکه‌های بلاک‌چین قرار دارد، جایی که گره‌ها با هم همکاری می‌کنند تا تراکنش‌ها را اعتبارسنجی و ثبت کنند. طبیعت غیرمتمرکز بلاک‌چین تضمین‌کننده شفافیت، امنیت و تغییرناپذیری داده‌هاست و آن را به یک پایه‌گذار در ارزهای دیجیتال و مالی غیرمتمرکز (DeFi) تبدیل کرده است.
تحقیقات علمی: محاسبات توزیع‌شده امکان شبیه‌سازی‌ها و محاسبات مقیاس‌پذیر در زمینه‌های علمی مانند فیزیک، زیست‌شناسی و اخترشناسی را فراهم می‌آورد.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: محاسبات توزیع‌شده سرعت بخشیدن به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را از طریق آموزش مدل‌ها بر روی چندین ماشین فراهم می‌آورد. این موازی‌سازی، زمان مورد نیاز برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را کاهش می‌دهد و امکان ساخت سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی برای کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، شناسایی تصویر و رانندگی خودران را فراهم می‌کند.

جمع‌بندی

محاسبات توزیع‌شده به عنوان یکی از فناوری‌های کلیدی در عصر دیجیتال، تأثیر چشمگیری در زمینه‌های مختلف علمی و صنعتی دارد. این معماری به سازمان‌ها این امکان را می‌دهّد که با تقسیم وظایف میان چندین سیستم، به پردازش داده‌های کلان، ارائه خدمات ابری، پشتیبانی از بلاک‌چین و تسریع در پیشرفت‌های علمی و تکنولوژیکی بپردازند. با استفاده از این فناوری، امکان پردازش موازی، مقیاس‌پذیری بالا و انعطاف‌پذیری سیستم‌ها به مراتب بیشتر شده است.

در این زمینه، ابررایانه‌ها نقش مهمی را ایفا می‌کنند و یکی از نمونه‌های برجسته آن ابررایانه سیمرغ است. ابررایانه سیمرغ، که به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین ابررایانه‌های ایران شناخته می‌شود، با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین و معماری‌های توزیع‌شده، توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و انجام محاسبات پیچیده را دارد. این سیستم پیشرفته به محققان و دانشمندان این امکان را می‌دهد تا به بررسی‌های دقیق‌تری پرداخته و به کشفیات علمی جدیدی دست یابند. با توجه به قابلیت‌های سیمرغ در پردازش موازی و مقیاس‌پذیری، این ابررایانه نمایانگر قدرت و ظرفیت‌های محاسبات توزیع‌شده در سطح جهانی است و به‌ویژه در پروژه‌های بزرگ علمی و تحقیقاتی تأثیرگذار است.

سوالات متداول

مزایای محاسبات توزیع‌شده چیست؟

از مزایای آن می‌توان به مقیاس‌پذیری بالا، کاهش زمان پردازش و افزایش انعطاف‌پذیری سیستم‌ها اشاره کرد.

چه تفاوتی بین محاسبات توزیع‌شده و رایانش ابری وجود دارد؟

محاسبات توزیع‌شده به تقسیم وظایف میان چندین سیستم اشاره دارد، در حالی که رایانش ابری به ارائه خدمات محاسباتی از طریق اینترنت اشاره می‌کند.

چالش‌های محاسبات توزیع‌شده چیست؟

از جمله چالش‌ها می‌توان به پیچیدگی مدیریت سیستم‌ها، مشکلات هماهنگی و مسائل امنیتی اشاره کرد.

چگونه می‌توان مقیاس‌پذیری را در محاسبات توزیع‌شده بهبود داد؟
با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی و ابزارهای مقیاس‌پذیری مانند توزیع بار و حافظه نهان.