Desmitificando los sistemas distribuidos Una guía para principiantes – CodesCode

Este artículo discute los fundamentos, tipos, conceptos, métodos de comunicación, retos y ejemplos del mundo real que encontramos a diario en los sistemas distribuidos.

Los sistemas distribuidos son ubicuos hoy en día, alimentando todo, desde internet y la computación en la nube hasta redes sociales, juegos, comercio electrónico y servicios de streaming. Un sistema distribuido comprende componentes independientes en diferentes ubicaciones que se comunican para lograr un objetivo común. Estos componentes pueden ser computadoras, servidores, dispositivos, sensores, etc., que procesan datos e intercambian mensajes. Los sistemas distribuidos permiten diversos servicios y tareas a través de una mejor escalabilidad, disponibilidad, rendimiento y rentabilidad en comparación con los sistemas centralizados. Sin embargo, también introducen complejidades que los diseñadores y desarrolladores deben abordar. Este artículo analiza los conceptos básicos, tipos, conceptos, métodos de comunicación, desafíos y ejemplos del mundo real de los sistemas distribuidos que encontramos a diario.

Conceptos básicos de los sistemas distribuidos

Antes de sumergirnos en los detalles de los sistemas distribuidos, repasemos los componentes y principios clave.

Componentes

Los sistemas distribuidos comprenden nodos y enlaces. Los nodos son unidades de procesamiento que ejecutan cálculos, almacenan datos o envían/reciben mensajes. Los nodos pueden ser máquinas físicas o entidades lógicas con capacidades diferentes, como potencia de procesamiento y memoria. Los enlaces son canales de comunicación entre nodos que permiten el intercambio de mensajes. Los enlaces pueden ser conexiones físicas o lógicas con diversas propiedades, como confiabilidad y ancho de banda.

Principios

Los principios de la informática distribuida provienen de trabajos seminales de Leslie Lamport y Andrew Tanenbaum.

Lamport introdujo conceptos como relojes lógicos y consenso, proponiendo cuatro requisitos para los sistemas distribuidos: confiabilidad, seguridad, mantenibilidad y eficiencia.
Tanenbaum sugirió ocho objetivos de diseño: transparencia, apertura, escalabilidad, concurrencia, tolerancia a fallos, consistencia, replicación y conciencia de distribución. Específicamente, el sistema debe ocultar la complejidad, utilizar interfaces estándar, adaptarse a las demandas crecientes, permitir la ejecución simultánea, recuperarse de fallas, garantizar la coherencia de los datos, crear componentes redundantes y adaptarse a la red.

En general, los componentes y principios proporcionan los bloques de construcción fundamentales y las suposiciones que sustentan los sistemas distribuidos. Los nodos y enlaces permiten la computación y la comunicación, mientras que los principios guían el diseño del sistema para cumplir con los requisitos funcionales y de calidad.

Tipos de sistemas distribuidos

Los sistemas distribuidos se pueden categorizar por la arquitectura, funcionalidad o dominio de aplicación. Los principales tipos incluyen:

Computación en clúster: los nodos son máquinas homogéneas conectadas por redes de alta velocidad que actúan como un recurso unificado para tareas computacionalmente intensivas como la computación científica y el aprendizaje automático, como Hadoop, Spark y Kubernetes.
Computación en malla: nodos heterogéneos dispersos geográficamente y conectados a través de redes de área amplia que actúan como un superordenador virtual para cálculos a gran escala como simulaciones y bioinformática. Los sistemas de computación en malla conocidos incluyen BOINC, Globus Toolkit y Open Science Grid.
Computación en la nube: nodos virtualizados alojados por proveedores y accedidos a través de internet para proporcionar servicios y recursos bajo demanda como computación, almacenamiento y análisis, con ejemplos líderes como AWS, Azure y GCP.
Computación peer-to-peer: nodos autónomos que se comunican directamente sin control centralizado para tareas descentralizadas como compartir archivos, distribución de contenido y transacciones de criptomonedas, evidente en sistemas como BitTorrent, Skype y Bitcoin.
Computación móvil: nodos móviles inalámbricos que permiten servicios basados en la ubicación, aplicaciones sociales, juegos y acceso conveniente a la información, como Android, Uber y Pokémon Go.

En resumen, los sistemas distribuidos emplean diferentes arquitecturas para diversas funciones en diferentes dominios, brindando capacidades como alto rendimiento, disponibilidad, escalabilidad y movilidad.

Conceptos clave en sistemas distribuidos

Esta sección cubre conceptos clave del sistema distribuido, incluyendo concurrencia, escalabilidad y tolerancia a fallos.

La concurrencia se refiere a la ejecución de múltiples tareas simultáneamente para mejorar el rendimiento. Sin embargo, presenta desafíos como la sincronización, la coordinación y la consistencia. La sincronización garantiza una ejecución secuencial correcta utilizando mecanismos como bloqueos y semáforos. La coordinación gestiona las dependencias e interacciones de las tareas a través de protocolos como la elección del líder y el consenso. La consistencia mantiene la coherencia de los datos y el estado en los componentes a través de modelos como la consistencia secuencial y la consistencia eventual.

Escalabilidad es la capacidad de manejar cargas de trabajo en crecimiento sin degradación del rendimiento. Implica compensaciones en complejidad, costo y calidad. La complejidad surge de dificultades en el diseño, prueba y operación del sistema. El costo incluye los recursos necesarios para el desarrollo y operación. La calidad involucra métricas como confiabilidad, seguridad y eficiencia.

La tolerancia a fallos permite el funcionamiento continuo a pesar de las fallas de componentes para mejorar la disponibilidad y confiabilidad. Pero requiere compensaciones en redundancia, sobrecarga y latencia. La redundancia utiliza la replicación, codificación y verificación para proporcionar copias de seguridad. La sobrecarga es el esfuerzo adicional necesario para la detección, diagnóstico y recuperación de fallos. La latencia aumenta debido a los retrasos en la comunicación, sincronización y recuperación.

Comunicación en Sistemas Distribuidos

La comunicación permite que los componentes de los sistemas distribuidos interactúen y cooperen entre sí. Los dos principales tipos son el envío de mensajes y la memoria compartida.

El envío de mensajes implica enviar y recibir mensajes utilizando protocolos como TCP/IP, UDP, HTTP y MQTT. Las ventajas incluyen escalabilidad, flexibilidad, portabilidad y confiabilidad. Las desventajas son complejidad, ineficiencia e inconsistencia.
La memoria compartida implica que los componentes accedan a un espacio de memoria común a través de memoria compartida distribuida, caché o bases de datos. Los beneficios incluyen simplicidad, eficiencia y consistencia. Las desventajas son escalabilidad limitada, portabilidad y confiabilidad.

En resumen, el envío de mensajes es más descentralizado, flexible y resistente pero complejo. La memoria compartida es más simple y rápida pero tiene limitaciones en escalabilidad, dependencia de la plataforma y seguridad. El diseño de la comunicación implica compensaciones clave entre estos enfoques y sus méritos relativos según los requisitos y recursos del sistema.

Desafíos en Sistemas Distribuidos

Los sistemas distribuidos enfrentan numerosos desafíos de diseño y operación. Dos de los más críticos son mantener la consistencia de datos y manejar fallas.

La consistencia de datos garantiza que el estado del sistema sea coherente y preciso entre los componentes. Sin embargo, factores como la concurrencia, los retrasos de replicación y las particiones dificultan esto. Los modelos de consistencia incluyen fuerte (garantiza lecturas actualizadas), débil (permite lecturas desactualizadas), eventual (todas las lecturas convergen con el tiempo) y causal (preservación del orden de las actualizaciones).
El manejo de fallas implica detectar, diagnosticar, recuperarse y prevenir el fallo del sistema. La heterogeneidad, escalabilidad e imprevisibilidad complican esto. Los tipos de falla incluyen bloqueos por errores que detienen la operación de componentes, omisiones por mensajes perdidos y fallas bizantinas por errores o ataques que causan comportamiento arbitrario.

La consistencia de datos y el manejo de fallas son difíciles de lograr en sistemas distribuidos debido a factores complejos. Diferentes modelos y técnicas ayudan a equilibrar los requisitos del sistema, como la corrección, el rendimiento y la disponibilidad. Sin embargo, los desafíos requieren una planificación detallada y pruebas exhaustivas al diseñar, desarrollar y operar sistemas distribuidos.

Ejemplos de Sistemas Distribuidos en el Mundo Real

Google File System (GFS): Sistema de archivos distribuido escalable y confiable que utiliza una arquitectura maestro-esclavo, almacenamiento fragmentado y consistencia relajada para aplicaciones de datos a gran escala.
Amazon Dynamo: Almacenamiento distribuido altamente disponible de clave-valor que utiliza el modelo de pares y consistencia eventual para aplicaciones de comercio electrónico.
Apache Kafka: Plataforma de transmisión distribuida de alto rendimiento que utiliza una arquitectura de publicación-suscripción y consistencia secuencial para aplicaciones de mensajería.
Apache Cassandra: Base de datos distribuida altamente disponible y escalable que utiliza consistencia ajustable entre múltiples centros de datos.
Apache Hadoop: Marco de almacenamiento y procesamiento distribuido que utiliza HDFS y MapReduce para análisis de datos a gran escala.
Apache Spark: Marco de procesamiento distribuido de datos rápido que utiliza computación en memoria y motor de ejecución DAG para aplicaciones de big data.
Ethereum: Plataforma de cadena de bloques descentralizada que utiliza un libro mayor distribuido, contratos inteligentes y criptomonedas para aplicaciones descentralizadas.
TensorFlow: Un marco de trabajo distribuido para construir e implementar modelos de aprendizaje automático utilizando gráficos computacionales y bibliotecas.

Los sistemas distribuidos del mundo real utilizan diversas arquitecturas, modelos de consistencia, métodos de comunicación y modelos computacionales para lograr escalabilidad, disponibilidad, rendimiento y tolerancia a fallos en diversos dominios de aplicación.

Conclusión

En este artículo, hemos proporcionado una visión general introductoria de los sistemas distribuidos, incluyendo sus fundamentos, tipos, conceptos, métodos de comunicación y desafíos. Para los lectores interesados en aprender más sobre este importante campo de la ciencia de la computación, aquí hay algunos recursos que pueden consultar: