分散式处理系统英文解释翻译、分散式处理系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 distributed processing system

分词翻译：

分散的英语翻译：

disperse; distract from; scatter; deconcentration; dispersal; dissipation
【计】 disassembling; disperse
【化】 break-up; dispersion
【医】 disgregation; dispersion; divergence; fraction
【经】 diversification

式的英语翻译：

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; type

处理系统的英语翻译：

【计】 processing system

专业解析

分散式处理系统（Distributed Processing System），在计算机科学和信息技术领域，是指将计算任务、数据处理或资源管理分布在多个独立的计算机节点（这些节点通常通过计算机网络连接）上协同完成的系统架构。其核心在于“分散”（Distributed），强调处理能力的物理或逻辑分布性，而非集中于单一中央单元。

从汉英词典角度解析：

分散式 (Fēnsàn shì)：对应英文 "Distributed"。意指不是集中在一个点，而是分布在多个点或位置。在系统语境下，指计算资源（处理器、内存、存储、软件）分布在网络中的不同计算机上。
处理 (Chǔlǐ)：对应英文 "Processing"。指对数据或信息执行操作，如计算、分析、存储、传输等。
系统 (Xìtǒng)：对应英文 "System"。指由相互关联、相互作用的部分组成的复杂整体。在此指由多个计算节点及其连接网络构成的完整计算环境。

详细含义与技术特征：

节点自治与协同：系统中的各个计算机节点（Node）通常具有一定的自治能力，可以独立执行部分任务。它们通过消息传递（Message Passing）或远程过程调用（RPC）等机制进行通信和协作，共同完成一个更大的、单一计算机难以高效处理或无法处理的任务。这种协同工作对外呈现为一个统一的系统。
资源共享：分散式处理系统的一个主要目标是实现资源共享（Resource Sharing）。这包括硬件资源（如打印机、大容量存储设备、特殊处理器）和软件资源（如数据库、文件、应用程序）。用户可以通过网络透明地访问和使用这些分布在各地的资源，感觉如同使用本地资源一样。
并行处理与负载均衡：任务可以被分解成多个子任务，分配到不同的节点上并行（Concurrently）执行，从而显著缩短整体处理时间，提高系统吞吐量（Throughput）。系统通常具备负载均衡（Load Balancing）机制，将任务动态分配到较空闲的节点，避免某些节点过载而其他节点闲置，优化整体性能。
可扩展性：分散式系统通常具有良好的可扩展性（Scalability）。可以通过增加更多的计算节点来扩展系统的处理能力、存储容量或用户容量，以满足不断增长的需求。这种扩展可以是水平扩展（增加同类型节点）或垂直扩展（增强单个节点能力）。
可靠性与容错性：由于处理分布在多个节点上，单一节点的故障（Fault）通常不会导致整个系统瘫痪，其他节点可以接管其任务或继续运行。系统通过冗余（Redundancy）设计（如数据副本、备用节点）和故障检测与恢复机制来提高可靠性（Reliability）和可用性（Availability），即具备容错性（Fault Tolerance）。
透明性：一个设计良好的分散式处理系统会向用户和应用程序隐藏其分布性，提供多种透明性（Transparency），例如：
- 访问透明性：本地和远程资源访问方式相同。
- 位置透明性：用户无需知道资源的具体物理位置。
- 并发透明性：多个用户同时访问共享资源时互不干扰。
- 故障透明性：系统能屏蔽部分故障，使用户不受影响。
- 迁移/复制透明性：资源可以在节点间移动或复制，用户无感知。
- 性能透明性：系统负载变化时能自动重新配置以保证性能。
- 扩展透明性：系统扩展时不影响应用程序。
网络依赖：节点间的通信完全依赖于网络（Network）。网络的性能（带宽、延迟）和可靠性对整体系统的性能和可靠性有着至关重要的影响。通信协议和网络拓扑结构是系统设计的关键考量。

典型应用场景：

云计算平台（如 AWS, Azure, GCP）
大规模数据中心
分布式数据库系统（如 Cassandra, MongoDB）
内容分发网络（CDN）
点对点（P2P）网络应用
区块链网络
科学计算集群
企业级分布式应用系统

与相关概念对比：

集中式系统：所有计算和处理由一个中央计算机（如大型机）完成，用户通过终端连接。分散式系统是其扩展和演进。
并行系统：强调多个处理器（通常紧密耦合，如共享内存）同时执行任务以加速计算。分散式系统节点耦合度通常较低（如通过网线连接），更强调地理分布、资源共享和容错，并行处理是其实现目标的手段之一。
集群系统：可以看作是分散式系统的一种特定形式，由一组同构的、紧密连接的计算机组成，通常位于同一地点，像一个单一系统一样工作，主要用于高性能计算和高可用性。分散式系统范围更广，节点可以是异构的，地理分布更广。

权威参考来源：

Tanenbaum, A. S., & Van Steen, M. (2007). Distributed Systems: Principles and Paradigms (2nd ed.). Pearson Prentice Hall. (经典分布式系统教材，系统阐述原理与范式) [概念性参考]
Coulouris, G., Dollimore, J., Kindberg, T., & Blair, G. (2011). Distributed Systems: Concepts and Design (5th ed.). Addison-Wesley. (另一本权威教材，侧重概念与设计) [概念性参考]
ISO/IEC 2382:2015 Information technology — Vocabulary. (国际标准，提供信息技术术语的权威定义) [概念性参考]
National Institute of Standards and Technology (NIST). (2011). The NIST Definition of Cloud Computing. (NIST SP 800-145). (云计算是分散式处理的重要实现模式，此定义被广泛认可) [概念性参考]

网络扩展解释

分散式处理系统的含义需结合具体应用领域分析，主要分为污水处理和计算机系统两类场景：

一、污水处理领域的分散式处理系统

定义与适用场景
指在污水产生源头或附近进行就地处理的方式，适用于人口密度低、污染源分散的区域，如农村、小型社区、度假村等。与集中式处理相比，无需长距离输送污水，减少管网建设和能耗。
核心技术与流程
包括固液分离、生化处理（如活性污泥法）、消毒等环节，处理后的污水可达到排放标准。典型设备如一体化处理装置，具备模块化设计特点。
优缺点分析
- 优势：灵活性强、初期投资低、运维便捷；
- 挑战：多排污口可能加剧水体污染，需配合区域规划管理。

二、计算机领域的分散式处理系统

基本概念
由多个独立节点通过网络连接构成，各节点通过消息传递协同工作，具备独立计算能力。
分类与特点
- 按网络结构分为环形、星型、树型等；
- 核心特性：高可靠性、可扩展性、数据安全性。

该术语需结合上下文区分：在环保工程中侧重污水就地处理，在信息技术中则指多节点协作的计算架构。如需进一步了解某领域细节，可参考对应来源。