Lesezeit: 6 Minuten, 22 Sekunden | Veröffentlicht: 11. März 2025
Verteiltes Computing Was ist verteiltes Computing?
Verteiltes Computing ist, vereinfacht ausgedrückt, die Verarbeitung von Computing-Aufgaben über ein Netzwerk aus Computern oder Servern und nicht über einen einzelnen Computer und Prozessor (ein sogenanntes monolithisches System). Dieser Ansatz nutzt eine dezentrale Architektur, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz, ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Daten-Workloads und unterstützt moderne Anwendungen wie Big Data-Analysen, Cloud Computing und Edge Computing.
- Wie funktioniert das verteilte Computing?
- Verteiltes Computing vs. Cloud Computing
- Was ist verteiltes Tracing?
- Was ist der Unterschied zwischen horizontaler und vertikaler Skalierung?
- Welche Arten von verteiltem Computing gibt es?
- Was sind die Vorteile des verteilten Computings?
- Wie verbessert HPE verteiltes Computing mit modernen Datamanagement- und Cloud-Lösungen?
Wie funktioniert das verteilte Computing?
Beim verteilten Computing werden Datenverarbeitungs-Workloads über das Internet oder ein Cloud-basiertes Netzwerk auf eine nahezu unbegrenzte Anzahl von Computing-Ressourcen verteilt. Jeder Verarbeitungsknoten verwaltet seine eigenen Aufgaben, aber die gesamte Rechenlast wird dynamisch auf alle Nodes verteilt. Nodes können in Echtzeit hoch- oder herunterskaliert werden, um verarbeitungsintensive Workloads zu bewältigen und so Elastizität und Skalierbarkeit sicherzustellen. Diese Architektur stellt außerdem sicher, dass alle Fehlerpunkte isoliert bleiben, wodurch die Fehlertoleranz und Ausfallsicherheit des verteilten Computing-Systems verbessert werden.
Verteiltes Computing vs. Cloud Computing
Der entscheidende Unterschied zwischen verteiltem Computing und Cloud Computing ist der Ort, an dem sich die Computing-Ressourcen befinden, und ihre Verwaltung. Beim verteilten Computing sind die Ressourcen oft lokal, aber über ein Netzwerk miteinander verbunden, um die Workloads zu teilen. Im Gegensatz dazu zentralisiert Cloud Computing alle Ressourcen – Hardware, Software und Infrastruktur –, die von einem Cloud-Dienstanbieter angeboten und verwaltet und über das Internet oder ein Cloud-Netzwerk bereitgestellt werden. Dies ermöglicht On-Demand-Skalierbarkeit, Ressourcenelastizität und Pay-as-you-go-Modelle und macht Cloud Computing äußerst flexibel und kosteneffizient.
Was ist verteiltes Tracing?
Verteiltes Tracing, auch bekannt als verteiltes Request Tracing, ist eine Methode zum Tracking der verschiedenen und separaten Prozesse in verteilten Computing-Umgebungen. Diese Technik ist entscheidend für die Identifizierung von Fehlerquellen wie Bugs, Engpässen oder Drosselungen innerhalb größerer Microservices oder einer Cloud-nativen Architektur. Wie der Name schon sagt, geht es beim verteilten Tracing darum, die Schritte von Anfragen zu verfolgen, während sie das System durchlaufen. Dies bietet granulare Sichtbarkeit und Einblicke in die komplizierten Interaktionen eines komplexen verteilten Systems. Dies verbessert die Beobachtbarkeit und hilft bei der Leistungsüberwachung, Fehlerbehebung und Optimierung des Gesamtsystems.
Was ist der Unterschied zwischen horizontaler und vertikaler Skalierung?
Vertikale Skalierung, auch als Hochskalierung bezeichnet, ist der Prozess zur Verbesserung der Verarbeitungsleistung eines vorhandenen Systems, ohne seinen physischen Platzbedarf zu vergrößern. Dazu gehört das Hinzufügen von mehr RAM, die Erhöhung der CPU-Geschwindigkeit oder die Erweiterung der Speicherkapazität eines vorhandenen Computers oder Servers.
Bei der horizontalen Skalierung, auch als Scale-Out bezeichnet, wird die Rechenleistung durch die Erweiterung der gesamten Infrastruktur gesteigert. Dies wird durch das Hinzufügen zusätzlicher Server oder Node-Cluster zu einem Netzwerk erreicht, wodurch die Workloads auf mehrere Systeme verteilt werden. Dieser Ansatz wird häufig in Cloud-Umgebungen und verteilten Systemen verwendet, um eine hohe Verfügbarkeit, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit zu erreichen.
Welche Arten von verteiltem Computing gibt es?
Beim verteilten Computing wird eine Vielzahl komplexer Architekturen verwendet, die auf den Ressourcen und den erforderlichen Aufgaben basieren. Da verteiltes Computing skalierbar ist, kann es in großen Netzwerken nuancierte Unterschiede geben, aber viele werden in eine der nachstehenden grundlegenden Kategorien fallen:
Client-Server
Ein Client-Server-Netzwerk besteht aus einem zentralen Server, der die Verarbeitungs- und Datenspeicheraufgaben übernimmt, und Clients, die als Terminals fungieren, die Nachrichten an den Server senden und von ihm erhalten. Das häufigste Beispiel für ein Client-Server-Netzwerk sind E-Mails.
Dreistufig (3-Tier)
Bei dieser Art des verteilten Computing-Netzwerks wird der erste Tier als Präsentationsschicht bezeichnet und ist die Schnittstelle, über die ein Endbenutzer Nachrichten sendet und erhält. Der mittlere Bereich wird als Anwendungs-Tier, Mittel-Tier oder Logik-Tier bezeichnet und steuert die Funktionalität der Anwendung. Der letzte Tier sind die Datenbankserver oder File Shares mit den für die Erfüllung der Aufgaben benötigten Daten. Das häufigste Beispiel für ein dreistufiges Tier-System ist eine E-Commerce-Website. Beachten Sie, dass es gewisse Überschneidungen zwischen „mehrstufigen“ oder „n-stufigen“ verteilten Tier-Systemen und „dreistufigen“ Systemen gibt, da mehrstufige und n-stufige Tier-Systeme Variationen der dreischichtigen Architektur sind. Der Hauptunterschied besteht darin, dass sich jede der Ebenen in einem separaten physischen Raum befindet und für spezielle, lokalisierte Aufgaben innerhalb der größeren Computing-Architektur verantwortlich ist.
Peer-to-Peer
In diesem Modell der Verteilungsarchitektur sind die Peers gleich privilegiert und gleich leistungsfähig, um Workloads zu bewältigen. In dieser Umgebung werden die Peers, Benutzer oder Maschinen Nodes genannt und benötigen keine zentrale Koordination zwischen den Parteien. Das berühmteste Beispiel für den Einsatz von Peer-to-Peer-Netzwerken war die Dateifreigabe-Anwendung Napster, die 1999 als Mittel zum Austausch von Musik zwischen Hörern mit Internetzugang auf den Markt kam.
Was sind die Vorteile des verteilten Computings?
Verteiltes Computing hat eine Vielzahl von Annehmlichkeiten, die erklären, warum so gut wie jeder moderne Computing-Prozess, der über einfache Berechnungen hinausgeht, eine verteilte Computing-Architektur verwendet.
Skalierbarkeit
Zunächst einmal kann das Netzwerk nicht nur so gestaltet werden, dass es den Anforderungen gerecht wird. Es kann auch dynamisch in Echtzeit um zusätzliche Nodes erweitert werden, mit denen der Bedarf gedeckt werden kann, und die dann wieder in den inaktiven Zustand versetzt werden, wenn sie nicht mehr gefragt sind.
Zuverlässigkeit
Es liegt in der Natur eines verteilten Systems, dass natürliche Redundanzen in der Architektur enthalten sind. Da Nodes einspringen können, um Computing-Aufgaben zu unterstützen, können dieselben Nodes zu einem Prozess ohne Ausfallzeiten beitragen, indem sie für einen ausgefallenen oder schlecht funktionierenden Node einspringen. In einem E-Commerce-Szenario könnte ein intakter Server einspringen und den Verkauf abschließen, wenn ein Warenkorb-Server mitten in der Transaktion ausfällt.
Geschwindigkeit
Der wichtigste Vorteil verteilter Computing-Systeme ist die Geschwindigkeit, mit der komplexe Aufgaben bearbeitet werden. Wo sonst ein Server bei starkem Datenverkehr ins Stocken geraten könnte, kann ein verteiltes Computing-System in Echtzeit erweitert werden, um die gleichen Aufgaben mit mehr Rechenleistung zu bewältigen. Im Wesentlichen kann das verteilte System so konzipiert werden, dass Workloads standardisiert werden, indem die Anforderungen dynamisch mit den Ressourcen abgeglichen werden.
Wie verbessert HPE verteiltes Computing mit modernen Datamanagement- und Cloud-Lösungen?
HPE verfügt über jahrzehntelange Erfahrung in der Arbeit mit globalen Unternehmen, um moderne Strategien und Lösungen für das Data Management zu bauen. Das HPE Portfolio umfasst intelligente und Workload-optimierte End-to-End-Lösungen lokal und in der Cloud, die Ihnen helfen, Ihre Daten sinnvoll zu nutzen und schneller einen Unternehmenswert zu erzielen.
HPE GreenLake for Compute:
Multi-Generationen-IT-Umgebungen sind komplex, nicht nach Kosten oder Geschwindigkeit optimiert, erstrecken sich über mehrere Standorte und erfordern häufig eine Überbereitstellung. Die Umstellung auf eine Cloud-Plattform mit einer innovativen Computing-Grundlage kann die Daten überall vereinheitlichen und modernisieren, vom Edge bis zur Cloud. Mit einer Cloud-Betriebserfahrung erhalten Sie die erforderliche Geschwindigkeit für die heutige digital orientierte Welt, können auf datenorientierte Modernisierungsinitiativen reagieren und haben volle Transparenz und Kontrolle über Kosten, Sicherheit und Governance.
Konfiguration, Installation und Betrieb von Computing-Ressourcen sind arbeits- und kostenintensiv. Der Cloud-Service-Ansatz von HPE GreenLake bietet eine durchgängige Cloud-ähnliche Einfachheit und Effizienz. Workload-optimierte Module werden direkt in Ihrem Rechenzentrum oder am Edge bereitgestellt und von HPE für Sie installiert. Ihre IT-Mitarbeiter werden dadurch entlastet und können sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren, während zuverlässige HPE Experten proaktiven und reaktiven Support bieten.
