分布式计算系统英文解释翻译、分布式计算系统的近义词、反义词、例句
英语翻译:
【计】 distributed computing system
分词翻译:
分布式计算的英语翻译:
【计】 distributed computation
系统的英语翻译:
system; scheme
【计】 system
【化】 system
【医】 system; systema
【经】 channel; system
专业解析
分布式计算系统(Distributed Computing System)是指由多台通过网络互联的独立计算机(节点)协同工作,共同完成单个计算机难以处理的大型复杂计算任务的系统架构。其核心在于将任务分解并分配到不同节点上并行执行,最终整合结果。
汉英词典视角解析:
- 分布式 (Fēnbù shì - Distributed):
- 指系统的物理或逻辑组件(硬件、软件、数据、控制)不集中在单一位置或单台计算机上,而是分散在多个地理位置或计算节点上。
- 英文对应:Distributed - Spreading the workload across multiple machines.
- 来源:Tanenbaum, A. S., & Van Steen, M. (2007). Distributed Systems: Principles and Paradigms (2nd ed.). Prentice Hall. (经典分布式系统教材,定义核心概念)
- 计算 (Jìsuàn - Computing):
- 指执行数学运算、数据处理、信息处理或执行特定算法以解决问题的过程。
- 英文对应:Computing - The process of using computer technology to complete a task.
- 来源:Coulouris, G., Dollimore, J., Kindberg, T., & Blair, G. (2011). Distributed Systems: Concepts and Design (5th ed.). Addison-Wesley. (广泛使用的教材,阐述计算在分布式环境下的实现)
- 系统 (Xìtǒng - System):
- 指由相互关联、相互作用的一组组件构成的统一整体,共同实现特定功能或目标。在分布式计算中,这些组件是独立的计算机节点。
- 英文对应:System - A set of connected things or devices that operate together.
- 来源:Lamport, L. (1978). Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System. Communications of the ACM, 21(7), 558–565. (奠基性论文,虽早但深刻阐述了分布式系统的基本问题,强调“系统”特性如事件顺序)
综合定义与关键特征:
一个分布式计算系统是一个硬件和软件组件分布在联网计算机上,组件之间通过传递消息进行通信和协调,共同为用户呈现为一个统一、集成的计算设施的系统。其关键特征包括:
- 资源分散与共享: 计算能力、存储空间、数据、服务等资源分布在各个节点上,并能被授权用户或程序共享访问。来源:Tanenbaum & Van Steen (2007)。
- 并发性: 多个节点可以同时执行各自分配到的子任务。
- 并行处理: 通过并发执行实现任务的并行处理,显著提升整体计算速度和吞吐量。
- 故障独立性: 系统中的节点或网络链路可能独立发生故障,系统设计需具备容错能力(部分失效不影响整体)。来源:Coulouris et al. (2011)。
- 透明性: 理想情况下,系统应尽可能对用户和应用程序隐藏其分布性、并发性以及潜在的故障,使其像使用单一计算机一样简单(如访问透明性、位置透明性)。来源:ISO/IEC 10746 (开放分布式处理参考模型 - RM-ODP)。
- 可扩展性: 系统能够通过增加节点数量来方便地扩展其计算能力、存储容量或用户数量。来源:Tanenbaum & Van Steen (2007)。
典型应用场景:
- 大规模科学计算(气候模拟、基因测序)
- 云计算平台(提供弹性计算资源)
- 分布式数据库和大数据处理(如 Hadoop, Spark)
- 内容分发网络
- 点对点网络
- 区块链网络
网络扩展解释
分布式计算系统是一种通过多台计算机协同工作来解决复杂计算问题的技术架构,其核心特征和运行原理如下:
一、基本定义
分布式计算系统属于分布式系统的一种类型,它将大型计算任务分解为多个子任务,分配给网络中的多台计算机(节点)并行处理,最终汇总结果。这种架构突破了单机性能限制,适用于需要高性能计算、大数据处理的场景。
二、核心原理
-
任务分解与分配
将复杂问题拆解为可独立执行的子任务,例如将海量数据分割成数据块,通过调度算法分配给不同节点处理。
-
并行处理机制
各节点利用本地计算资源独立处理子任务,例如多台计算机同时进行基因序列分析或物理模拟。
-
结果整合
通过中间件系统(如MapReduce)对节点返回的结果进行合并排序,生成最终输出。
三、系统组成
- 计算节点:具备独立处理能力的计算机,可以是服务器集群或普通PC
- 通信网络:支持TCP/IP、RDMA等协议,确保节点间低延迟通信
- 协调中间件:负责任务调度、状态监控和容错处理(如ZooKeeper)
- 存储系统:分布式文件系统(如HDFS)或数据库(如Cassandra)支撑数据存取
四、典型应用
- 科学计算:粒子物理模拟、气候建模(如BOINC平台)
- 互联网服务:搜索引擎索引构建、推荐系统训练
- 区块链技术:比特币网络通过分布式计算实现共识机制
- 边缘计算:物联网设备协同处理传感器数据
五、主要优势
- 横向扩展性:通过增加节点线性提升计算能力
- 高可用性:单点故障不影响整体系统运行
- 成本效益:利用普通硬件构建超级计算能力
(注:更多技术细节可参考等来源)
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