Файл: Технология построения распределенных информационных систем (ПОНЯТИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ).pdf

Т.е. РС должна быть расширяемой программно и аппаратно. В построении гибких открытых РС решающим фактором оказывается организация таких систем в виде наборов относительно небольших, легко заменяемых или адаптируемых компонентов. Это предполагает необходимость определения не только интерфейсов верхнего уровня, с которыми работают пользователи и приложения, но и интерфейсов между компонентами системы.

3) Масштабируемость системы может измеряться по трем разным показателям:

• размер – легкость подключения к ней новых пользователей и ресурсов;  площадь – пользователи и ресурсы могут быть разнесены в пространстве;  
• управление – система проста в управлении при работе во многих административно независимых организациях.

Эта характеристика РС может снижать производительность. Вопросы практической реализации масштабируемости должны рассматриваться вместе с другими требованиями, такими как безопасность и производительность. В качестве примеров ограничения масштабируемости можно привести:

• Один сервер на всех пользователей;
• Единый телефонный справочник, доступный в режиме подключения;
• Организация маршрутизации на основе полной информации о сети.

В больших системах большое число сообщений необходимо направлять по множеству каналов. В этих случаях лучше использовать децентрализованные алгоритмы.

Проблемы географической масштабируемости – неэффективность блокировок доступа к общим ресурсам (как в локальных сетях).

1.4 Технологии масштабирования

Основные технологии: сокрытие времени ожидания связи, распределение и репликация.

Сокрытие времени ожидания связи применяется в случае географического масштабирования. Основная идея – постараться избежать ожидания ответа на запрос от удаленного сервера. Это означает разработку приложения-клиента с использованием асинхронной связи. При получении ответа, приложение-клиент прервет свою работу и вызовет специальный обработчик для завершения отправленного ранее запроса. Асинхронная связь используется в системах пакетной обработки и параллельных приложениях, в которых во время ожидания одной задачей завершения связи предполагается выполнение других независимых задач. Во многих задачах приложения не могут эффективно использовать асинхронную связь.

Например, в задачах интерактивной обработки с использованием форм. В этих случаях для сокращения объема взаимодействия часть вычислений, которые обычно выполняются на стороне сервера, обычно перемещают на сторону клиента. Особенно это касается проверки данных на форме, т.е. эффективнее переместить на сторону клиента проверку данных всех полей формы.

Распределение предполагает разбиение компонентов на более мелкие части с последующим их распределением в системе. Пример: система доменных имен Интернета (DNS). Пространство DNS организовано иерархически в виде дерева доменов (domains) разбитых на зоны (по странам и областям деятельности). Имена каждой зоны обрабатываются отдельным сервером имен. Получается, что служба доменных имен распределена по нескольким серверам, что позволяет избежать обработки всех запросов одним сервером. Второй пример – Web. Каждый документ имеет уникальное имя URL. Физически среда Web разнесена по многим серверам. Имя сервера, содержащего конкретный документ, определяется по его URL-адресу^[6]. Это позволяет наращивать количество документов без потери производительности.

Репликация (или другими словами - дублирование). Применение репликации повышает доступность ресурсов, а также помогает выравнивать нагрузку компонентов, что ведет к улучшению производительности. Кроме того, в географически распределенных системах репликация (в виде близко лежащей копии) помогает уменьшить проблему ожидания связи. Особую форму репликации представляет собой КЭШирование^[7]. Хотя отличия между ними незначительны. Как и при репликации, результатом КЭШирования является создание копии ресурса, обычно в непосредственной близости от клиента. В отличие от репликации КЭШирование – это действие, предпринимаемое со стороны клиента, а не сервера. Поскольку при репликации и КЭШировании создаются копии ресурса, модификация одной копии делает ее отличной от остальных. Проблема строгой непротиворечивости ресурса состоит в немедленном распространении изменений во все копии. При одновременном изменении двух или более копий необходимо строго соблюдать порядок внесения изменений во все копии^[8]. Практически обеспечить это бывает довольно сложно, а иногда – невозможно. Это означает, что репликация может включать и отдельные не масштабируемые решения.
 

Глава 2. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ

2.1. Технологии распределенных вычислений

Современное производство требует высоких скоростей обработки информации, удобных форм ее хранения и передачи. Необходимо также иметь динамичные способы обращения к информации, способы поиска данных в заданные временные интервалы, чтобы реализовывать сложную математическую и логическую обработку данных.

Управление крупными предприятиями, управление экономикой на уровне страны требуют участия в этом процессе достаточно крупных коллективов. Такие коллективы могут располагаться в различных районах города, в различных регионах страны и даже в различных странах. Для решения задач управления, обеспечивающих реализацию экономической стратегии, становятся важными и актуальными скорость и удобство обмена информацией, а также возможность тесного взаимодействия всех участвующих в процессе выработки управленческих решений.

В эпоху централизованного использования ЭВМ с пакетной обработкой информации пользователи вычислительной техники предпочитали приобретать компьютеры, на которых можно было бы решать почти все классы их задач. Однако сложность решаемых задач обратно пропорциональна их количеству, и это приводило к неэффективному использованию вычислительной мощности ЭВМ при значительных материальных затратах. Нельзя не учитывать и тот факт, что доступ к ресурсам компьютеров был затруднен из-за существующей политики централизации вычислительных средств в одном месте.

Принцип централизованной обработки данных (рис. 1) не отвечал высоким требованиям к надежности процесса обработки, затруднял развитие систем и не мог обеспечить необходимые временные параметры при диалоговой обработке данных в многопользовательском режиме. Кратковременный выход из строя центральной ЭВМ приводил к роковым последствиям для системы в целом.

Рис. 1 Система централизованной обработки данных

Появление персональных компьютеров потребовало нового подхода к организации систем обработки данных, к созданию новых информационных технологий. Возникло логически обоснованное требование перехода от использования отдельных ЭВМ в системах централизованной обработки данных к распределенной обработке данных (рис. 2):

Рис. 2 система распределенной обработки данных

Распределенная обработка данных – обработка данных, выполняемая на независимых, но связанных между собой компьютерах, представляющих распределенную систему.

В основе распределенных вычислений лежат две основные идеи:

• много организационно и физически распределенных пользователей, одновременно работающих с общими данными – общей базой данных (пользователи с разными именами, которые могут располагаться на различных вычислительных установках, с различными полномочиями и задачами);
• логически и физически распределенные данные, составляющие и образующие тем не менее, общую базу данных (отдельные таблицы, записи и даже поля могут располагаться на различных вычислительных установках или входить в различные локальные базы данных).

Дня реализации распределенной обработки данных были созданы многомашинные ассоциации, структура которых разрабатывается по одному из следующих направлений^[9]:

• многомашинные вычислительные комплексы;
• компьютерные (вычислительные) сети.

Многомашинный вычислительный комплекс – группа установленных рядом вычислительных машин, объединенных с помощью специальных средств сопряжения и выполняющих совместно единый информационно-вычислительный процесс. Под вычислительным процессом понимается некоторая последовательность действий для решения задачи, определяемая программой. 

Многомашинные вычислительные комплексы могут быть:

• локальными, при условии установки компьютеров в одном помещении, не требующих для взаимосвязи специального оборудования и каналов связи;
• дистанционными, если некоторые компьютеры комплекса установлены на значительном расстоянии от центральной ЭВМ и для передачи данных используются телефонные каналы связи.

2.2. Технологии и модели «Клиент-сервер»

Системы на основе технологий «Клиент-сервер» исторически выросли из первых централизованных многопользовательских автоматизированных информационных систем, интенсивно развивавшихся в 70-х годах (системы mainframe), и получили, вероятно, наиболее широкое распространение в сфере информационного обеспечения крупных предприятий и корпораций.

В технологиях «Клиент-сервер» отступают от одного из главных принципов создания и функционирования распределенных систем - отсутствия центральной установки. Поэтому можно выделить две основные идеи, лежащие в основе клиент-серверных технологий^[10]:

• общие для всех пользователей данные на одном или нескольких серверах;  
• много пользователей (клиентов), на различных вычислительных установках, совместно (параллельно и одновременно) обрабатывающих общие данные.

Другими словами, системы, основанные на технологиях «Клиент-сервер», распределены только в отношении пользователей, поэтому часто их не относят к "настоящим" распределенным системам, а считают отдельным классом многопользовательских систем.

Важное значение в технологиях «Клиент-сервер» (рис. 3) имеют понятия сервера и клиента. Под сервером в широком смысле понимается любая система, процесс, компьютер, владеющие каким-либо вычислительным ресурсом (памятью, временем, производительностью процессора и т.д.).

Клиентом называется также любая система, процесс, компьютер, пользователь, запрашивающие у сервера какой-либо ресурс, пользующиеся каким-либо ресурсом или обслуживаемые сервером иным способом. В своем развитии системы «Клиент-сервер» прошли несколько этапов, в ходе которых сформировались различные модели систем «Клиент-сервер»^[11]. Их реализация и, следовательно, правильное понимание основаны на разделении структуры СУБД на три компонента:  компонент представления, реализующий функции ввода и отображения данных, называемый иногда еще просто как интерфейс пользователя;  прикладной компонент, включающий набор запросов, событий, правил, процедур и других вычислительных функций, реализующий предназначение автоматизированной информационной системы в конкретной предметной области;  компонент доступа к данным, реализующий функции хранения-извлечения, физического обновления и изменения данных.

Исходя из особенностей реализации и распределения в системе этих трех компонентов различают четыре модели технологий «Клиент-сервер»:

- модель файлового сервера (File Server - FS);

- модель удаленного доступа к данным (Remote Data Access - RDA);

- модель сервера базы данных (DataBase Server - DBS);

- модель сервера приложений (Application Server - AS).

Модель файлового сервера является наиболее простой и характеризует не столько способ образования информационной системы, сколько общий способ взаимодействия компьютеров в локальной сети. Один  из компьютеров сети выделяется и определяется  файловым   сервером, т. е. общим хранилищем любых данных. В FS-модели все основные компоненты размещаются на клиентской установке. При обращении к данным ядро СУБД, в свою очередь, обращается с запросами на ввод-вывод данных за сервисом к файловой системе. С помощью функций операционной системы в оперативную память клиентской установки полностью или частично на время сеанса работы копируется файл базы данных. Таким образом, сервер в данном случае выполняет чисто пассивную функцию^[12]. Достоинством данной модели являются ее простота, отсутствие высоких требований к производительности сервера (главное, требуемый объем дискового пространства).