本文介绍了分布式的基本概念、分布式处理、分布式系统、分布式文件系统和分布式数据库系统。分布式系统是由多个计算机组成的系统,可以用于提高系统的可靠性、可扩展性和并行处理能力。分布式文件系统是一种特殊的网络文件系统,其将数据存储在多个计算机上,使得数据冗余和易于备份。分布式数据库系统将数据存储在多个计算机中,以提高数据的安全性和性能。
分布式系统是其组件分布在连网的计算机上" 组件之间通过传递消息进行通信和动作协调的系统。该定义引出了分布式系统的下列重要特征:
公司技术分为浓重,在众多的兴趣小组里面有一个分布式数据库的小组,本周五需要进分享,是在是惭愧,作为这个小组的 specialist, 啥都没有做,所以赶紧弄弄,要不说啥。
现在是资源共享的时代,同样也是知识分享的时代,如果你觉得本文能学到知识,请把知识与别人分享。
[ 亿欧导读 ]本文分析了传统集中式数据中心和分布式架构数据中心的主要区别,探索了未来数据中心架构发展的趋势。
并行计算是一种计算方法,旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同,其中每个任务按顺序执行,并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务,然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
随着机器人、无人机、无人驾驶、边缘设备以及各种传感器技术的发展,多机器人组成的网络在各种应用中具有巨大的潜力。机器人通过沟通、观察和协作形成彼此的网络,这可以在探索、救援、消防、运输和许多其他任务中发挥重要作用。而机器人自主定位的能力则是完成这些任务的基础。因此,多机器人的精确定位问题引起了研究者们极大的兴趣。
图神经网络(GNNs)在图学习方面的有效性已被证明是广泛应用领域的一种强大的算法模型。为了扩大GNN训练以适应大规模和不断增长的图,最有前途的解决方案是分布式训练,它将训练工作量分布到多个计算节点。然而,对分布式GNN训练的工作流程、计算模式、通信模式和优化技术仍有初步了解。在本文中,我们通过研究分布式GNN训练中使用的各种优化技术,提供了分布式GNN训练的全面综述。首先,根据分布式GNN训练的工作流程将其分为几类;此外,还介绍了它们的计算模式和通信模式,以及最新工作提出的优化技术。其次,介绍了分布式GNN训练的软件框架和硬件平台,以加深对分布式GNN训练的了解。第三,将分布式GNN训练与深度神经网络的分布式训练进行了比较,强调了分布式GNN训练的唯一性。最后,讨论了该领域的研究热点和发展机遇。
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器,处理更多的数据。
本书一开始并没有提及分布式的枯燥理论,巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程,这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础,并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信,对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析,最后详细介绍了全文检索与消息队列中间件,以及微服务架构所涉及的重点内容。
图神经网络(GNNs)是一种基于图的深度学习模型,已成功应用于许多领域。尽管GNN具有一定的有效性,但GNN要有效地扩展到大型图仍然是一个挑战。作为一种补救措施,分布式计算能够提供丰富的计算资源,成为训练大规模GNN的一种很有前途的解决方案。然而,图结构的依赖性增加了实现高效分布式GNN训练的难度,这将受到海量通信和工作量不平衡的影响。近年来,人们在分布式GNN训练方面做了很多工作,提出了一系列的训练算法和系统。然而,从图处理到分布式执行的优化技术还缺乏系统的综述。本文分析了分布式GNN训练中的三个主要挑战,即大量特征通信、模型精度损失和工作负载不平衡。然后,我们介绍了分布式GNN训练优化技术的一种新的分类法,以解决上述挑战。新的分类法将现有技术分为四类:GNN数据分区、GNN批处理生成、GNN执行模型和GNN通信协议。我们仔细讨论了每个类别中的技术。最后,我们分别总结了现有的多GPU、GPU集群和CPU集群分布式GNN系统,并对可扩展GNN的未来发展方向进行了讨论。
虽然本人在前面也写过好几篇分布式系统相关的文章,主要包括CAP理论、分布式存储与分布式事务,但对于分布式系统,并没有一个跟清晰的概念。
在当今信息技术高速发展的时代,云计算已经成为了企业和个人的重要组成部分。而在云计算领域中,分布式云是一种重要的架构模式,它允许资源的分散部署和管理,以实现高可用性、可伸缩性和弹性的服务提供。
在计算机科学领域中,集群(Cluster)和分布式(Distributed)是两个常用但概念不同的术语。它们在设计和实现大规模计算系统时扮演着重要的角色。本文将深入探讨集群与分布式的区别,并讨论它们如何在实际应用中相互关联。
曹建农,欧洲科学院院士,IEEE Fellow,CCF Fellow,计算机协会(ACM) 杰出会员。现任香港理工大学研究生院院长、潘乐陶慈善基金数据科学教授、电子计算学系分步式与移动计算讲座教授、人工智能与物联网研究院院长、互联网和移动计算实验室主任、理大大数据分析中心实验室创始人及副主任,并曾于2011-2017年担任电子计算学系系主任。
原文地址:https://internetofthingsagenda.techtarget.com/blog/IoT-Agenda/How-IoT-is-making-distributed-computing-cool-again
故事从一次内部分享开始,我们每周组织组内分享,会分享一些技术,中间件,研发流程规范或者业务系统架构等内容,在进行了一系列中间件技术分享之后,会发现其中提及一系列通用的概念,这些是分布式系统所共有的,所以我们简单聊聊分布式概念。
在前面两篇文章中(分布式高可靠之流量控制篇,你也能像大禹一样去治水)(分布式高可靠之负载均衡,今天看了你肯定会),我带你一起学习了分布式系统高可靠的关键技术,包括分布式负载均衡和流量控制。除了高可靠,在实际生产中,分布式系统的高可用问题也极其重要。
想必工作多年的研发工程师,有很多都是想成为架构师。但是并不是每一个研发都有机会参与架构设计,很多公司不一定会主动培养你成为架构师。但是我觉得要先掌握架构师的知识体系,然后通过实践进行校验,自己把自己培养成一名架构师。
墨墨导读:在集中式数据库系统不能完全符合实际需要的形势下,集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户机/服务器模式的分布式数据库体系结构两个方面。
在大规模图计算中,分布式计算的原理是通过将一个大规模图划分为多个子图,并将这些子图分配到不同的计算节点进行并行计算,最后将计算结果进行合并。分布式计算可以利用多台计算机的计算能力来加速图计算的过程,同时提高系统的可扩展性和容错性。
分布式的概念很早就有了,然而真正在企业中得以广泛应用却是最近几年的事情。互联网的深入深化及大数据应用的兴起,对于IT系统的处理能力及效率都提出了更高的要求。通过松散耦合将多台物理服务器组成一个集群,提供更大的计算能力,这是分布式的核心作用,也是其得以广泛应用的主要原因。 我们邀请数人云王璞老师,为我们分享他在分布式计算方面的深刻理解和独到见解。 遇见未来 未来数据中心的建设战略之分布式 1 作者及其团队介绍 王璞,数人云CEO及创始人,为美国George Mason大学计算机博士,擅长分布式计算、大规模机
图神经网络(GNNs)是一种在图上学习的深度学习模型,并已成功应用于许多领域。尽管 GNN 有效,但 GNN 有效地扩展到大型图仍然具有挑战性。作为一种补救措施,分布式计算成为训练大规模 GNN 的一种有前途的解决方案,因为它能够提供丰富的计算资源。然而,图结构的依赖性增加了实现高效分布式 GNN 训练的难度,导致大量通信和工作负载不平衡。近年来,在分布式 GNN 训练方面做出了很多努力,并提出了一系列训练算法和系统。然而,缺乏对从图处理到分布式执行的优化技术的系统回顾。在本次调查中,我们分析了分布式 GNN 训练的三大挑战,即海量特征通信、模型精度损失和工作负载不平衡。然后,我们为分布式 GNN 训练中的优化技术引入了一种新的分类法,以应对上述挑战。新分类法将现有技术分为四类,即 GNN 数据分区、GNN 批处理生成、GNN 执行模型和 GNN 通信协议。我们仔细讨论了每个类别中的技术。最后,我们分别总结了用于多 GPU、GPU 集群和 CPU 集群的现有分布式 GNN 系统,并讨论了可扩展 GNN 的未来发展方向。
一提起“分布式系统”,大家的第一感觉就是好高大上啊,深不可测,看各类大牛关于分布式系统的演讲或者书籍,也大多是一脸懵逼。本文期望用浅显易懂的大白话来就什么是分布式系统、分布式系统有哪些优势、分布式系统
在大数据系统中,分布式系统已经成为一个无法避免的组件,如zookeeper已经成为了工业届的标准。所以对于大数据的研究,也必须要研究分布式系统的特点。
在Java中,“分布式”通常指的是分布式系统或分布式计算的概念。我们可以把它想象成一个团队合作的情景:在一个大型项目中,不同的团队成员可能分布在不同的地点,但他们需要协同工作,共享信息,以完成整个项目的构建。同样的,分布式系统就是由多台计算机(节点)组成,这些计算机通过网络连接在一起,共同完成一个复杂任务。
公元前300多年,古希腊数学家欧几里得开启了研究2p-1这类素数的先河,随后也吸引了众多欧洲数学家们的研究兴趣。其中有一位叫马林·梅森的法国人,因其最早系统而深入的研究2p-1(其中指数p是素数),人们为了纪念他,将这类数统称为“梅森数”。此后的2300多年截止至今,人类也只发现了51个梅森素数,由此可见梅森素数的探寻之艰难。
研究生阶段学习的分布式原理与泛型几乎忘完了,当初不怎么懂。。。现在工作中发现大数据技术的底层还是分布式系统,那么重新拾起,总结下~
分布式系统是一个硬件或者软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
越来越多的公司正转向分布式云,这是一种全新的云计算方法。Gartner的分析师将分布式云计算列为2021年十大技术趋势之一。让我们看看为什么分布式云对业务有益,以及它们有什么优势。
如今使用的几乎所有软件都是分布式系统的一部分,手机上的应用程序与托管在云中的服务一起工作,托管服务本身就是大规模的分布式系统,通常运行在遍布全球的机器上,大数据系统和大规模数据库分布在许多机器上,大多数科学计算和机器学习系统在多个处理器上并行工作,即使是传统的桌面操作系统以及诸如电子表格和文字处理器之类的应用程序也在与分布式后端服务紧密集成。分布式系统中,多台不可靠的机器并行运行,通过具有任意延迟的网络链路彼此发送消息。怎么能确信这些系统在混乱的情况下能够做到我们想要的呢?
随着计算机系统规模变得越来越大,将所有业务单元集中部署在一个或者若干个大型机上的体系结构物,已经越来越不能满足当今计算机系统,尤其是大型互联网系统的快速发展,各种灵活多变的系统架构模型层出不穷。同时,随着微型计算机的出现,越来越多廉价的PC机成为了各大IT企业架构的首选,分布式的处理方式越来越受到业界的青睐----计算机系统正在经历一场前所未有的从集中式到分布式架构的变革。
使用分布式集群来处理大数据是当前的主流,将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此,只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容,这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群,可见“分布式思维”已经根深蒂固。
大数据技术的核心,离不开分布式理论。大数据从概念走向落地,也是因为大数据技术的成熟,换句话说,就是大数据技术使得大规模数据处理成为可能,而大数据技术背后的核心,指向的是分布式理论。今天我们就来具体讲一讲分布式技术基础入门。
节点,时间,一致性,CAP,ACID,BASE,P2P,机器伸缩,网络变更,负载均衡,限流,鉴权,服务发现,服务编排,降级,熔断,幂等,分库分表,分片分区,自动运维,容错处理,全栈监控,故障恢复,性能调优
CAP 理论是分布式系统中最核心的基础理论,虽然在面试中,面试官不会直白地问你 CAP 理论的原理,但是在面试中遇到的分布式系统设计问题,都绕不开你对 CAP 的理解和思考。
这8堂关于分布式系统的课构成了《Concurrent and Distributed Systems》的后半部分。前半部分的重点是在同一台计算机上运行的多个进程或线程之间的并发,而后半部分则进一步研究了由多个通信计算机组成的系统。
在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景。
本书示例代码适用于Python 3.5及以上。 ---- 当代第一台数字计算机诞生于上世纪30年代末40年代初(Konrad Zuse 1936年的Z1存在争议),也许比本书大多数读者都要早,比作者本人也要早。过去的七十年见证了计算机飞速地发展,计算机变得越来越快、越来越便宜,这在整个工业领域中是独一无二的。如今的手机,iPhone或是安卓,比20年前最快的电脑还要快。而且,计算机变得越来越小:过去的超级计算机能装下整间屋子,现在放在口袋里就行了。 这其中包括两个重要的发明。其一是主板上安装多块处理器(每个
苏宁易购高级架构师。2006年至今,历任程序员、技术经理、架构师、高级架构师等职,具有十余年研发及技术管理工作经验。早年在日本参与过みずほ银行(瑞穂实业银行)内部精算系统重构项目,以及东京证券交易所新一代交易系统研发项目,回国后主持过江苏三六五网、麦芽金服等公司的大型高并发互联网架构工作。主要技术领域是微服务设计、容器化部署、容器云计算、DevOps方法论、AIOps模型实战。
Hive Hbase 存储介质: https://www.zhihu.com/question/46392643?sort=created 请问,在家里攒一套 100TB-200TB 的存储有什么架构
分布式系统奠基者 Leslie Lamport [1] 在其最重要的论文之一 ”Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System“ [2] 中提到:
分布式、微服务、集群和SOA(面向服务的架构)是现代软件架构中的一些重要概念,它们之间有一些联系和关系,但又有一些区别。下面是它们之间的关系解释:
选自arXiv 机器之心编译 参与:李亚洲 近年来,深度神经网络在多种应用上取得了极大的成功,网络架构也变得越来越深。以卷积神经网络为例,从 1998 年 LeNet 的 5 层,发展到 2015 年
分布式机器学习也称分布式学习,是指利用多个计算节点(也称工作节点,Worker)进行机器学习或者深度学习的算法和系统,旨在提高性能、保护隐私,并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。
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