Você está descrevendo uma característica chave de
sistemas de computação distribuída , e não há uma única "rede" que incorpore inerentemente isso. Em vez disso, é sobre a arquitetura
e
tecnologias usado para construir o sistema. Aqui está um colapso:
Conceitos -chave *
escalabilidade: A capacidade de um sistema de lidar com uma quantidade crescente de trabalho, normalmente adicionando mais recursos (como computadores).
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escala horizontal (escala): Adicionando mais máquinas para distribuir a carga de trabalho. É a isso que você está se referindo.
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escala vertical (escala): Tornando as máquinas existentes mais poderosas (por exemplo, mais CPU, RAM).
tecnologias que permitem alta escalabilidade 1.
Computação em nuvem: Plataformas como AWS, Azure e Google Cloud fornecem a infraestrutura para facilitar a escala:
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Máquinas virtuais (VMs): Gire rapidamente os servidores para cima ou para baixo, conforme necessário.
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Recipientes (por exemplo, Docker, Kubernetes): Aplicativos de pacotes e suas dependências para implantação consistente entre máquinas.
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Computação sem servidor (por exemplo, AWS Lambda, Funções do Azure): Execute o código sem gerenciar servidores; A escala é automática com base na demanda.
2.
bancos de dados distribuídos: * bancos de dados
NOSQL: Projetado para escala horizontal e manuseio de grandes quantidades de dados, geralmente com modelos de dados flexíveis (por exemplo, MongoDB, Cassandra).
3.
Filas de mensagem: * Ferramentas como RabbitMQ e Kafka permitem comunicação assíncrona entre partes de um sistema, melhorando a escalabilidade e a confiabilidade.
4.
balanceadores de carga: * Distribua o tráfego recebido em vários servidores, impedindo que qualquer servidor único fique sobrecarregado.
Exemplos *
Aplicativos da Web em larga escala: Pense no Facebook, Amazon, Google - eles lidam com o enorme tráfego e dados usando sistemas distribuídos construídos sobre esses princípios.
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Processamento de dados em tempo real: Sistemas como o Apache Kafka processam enormes fluxos de dados de fontes como sensores ou feeds de mídia social.
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aprendizado de máquina: Os modelos complexos de treinamento geralmente requer distribuição de cálculos em grupos de máquinas.
não se trata apenas da rede Embora a infraestrutura de rede subjacente (por exemplo, conexões de alta velocidade) seja importante, a escalabilidade depende mais da arquitetura e das tecnologias de software usadas para construir o sistema.
