分散计算系统英文解释翻译、分散计算系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 decentralized computing 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

计算系统的英语翻译：

【计】 computational system

专业解析

分散计算系统（Distributed Computing System）详解

从汉英词典角度解析，“分散计算系统”对应的英文术语为Distributed Computing System。其核心含义可拆解如下：

分散（Distributed）：
- 字面/空间意义：指构成系统的硬件资源（如处理器、内存、存储设备）或软件组件（如应用程序、服务、数据）在物理或逻辑上不集中位于单一地点或单一计算机上。它们通常分布在不同的地理位置、连接在网络上的多台独立计算机（称为节点、主机或服务器）中。
- 功能意义：指计算任务的处理、数据的存储与管理、系统功能的实现，是由这些分布在不同位置的组件协同合作完成的，而非依赖于单一的中心节点。
计算（Computing）：
- 指执行信息处理活动，包括数据的输入、处理（运算、分析）、存储和输出。它涵盖了从基本的算术运算到复杂的数据分析、模型模拟、应用程序运行等所有数据处理活动。
系统（System）：
- 指由多个相互关联、相互作用的组件（硬件、软件、网络、数据、人员）组成的统一整体。这些组件为了一个共同的目标（即提供计算服务）而组织在一起，并通过网络进行通信和协调。

综合定义：分散计算系统（Distributed Computing System）是一种计算机网络系统，其中多台独立的计算机（节点），通过通信网络连接起来，协同工作，对用户呈现为一个单一、集成的计算资源或服务。系统的硬件、软件、数据和控制功能在物理或逻辑上分布在不同的节点上，它们通过消息传递机制进行交互和协作，共同完成用户提交的计算任务或提供所需的服务。其核心目标是整合分散的资源（计算能力、存储空间、数据、软件），实现资源共享、提高性能（通过并行处理）、增强可靠性（通过冗余）和可扩展性。

关键特征：

资源共享（Resource Sharing）：系统中的硬件（如打印机、特殊设备）、软件（如应用程序、数据库）和数据可以被网络上的授权用户共享访问。
并发性（Concurrency）：多个节点可以同时执行任务或处理多个用户的请求。
开放性（Openness）：系统通常基于标准协议和接口构建，便于扩展和集成新组件。
可扩展性（Scalability）：系统可以通过增加更多节点来方便地扩展计算能力或存储容量。
容错性（Fault Tolerance）：部分节点的故障通常不会导致整个系统完全瘫痪，系统具有一定的容错能力（尽管容错程度取决于具体设计）。
透明性（Transparency）：理想情况下，系统的分布特性对用户是隐藏的，用户感觉像是在使用一个单一的系统（如访问位置透明性、并发透明性等）。

典型应用场景：

云计算平台（如 AWS, Azure, GCP）：提供按需访问的分布式计算资源池。
大型网站/Web应用后端：处理海量用户请求和数据的服务器集群。
高性能计算集群：解决需要巨大计算能力的科学或工程问题。
点对点网络：如文件共享网络（BitTorrent）、区块链网络。
分布式数据库系统：管理分布在多个节点上的大型数据集。
边缘计算系统：将计算和数据存储推向网络边缘，靠近数据源。

权威参考来源：

ACM Digital Library：计算机科学领域顶级学术组织（Association for Computing Machinery）的数字图书馆，包含大量关于分布式系统原理、算法和应用的权威论文和书籍章节。 ACM Digital Library
IEEE Xplore Digital Library：电气电子工程师协会的数字图书馆，提供丰富的计算机工程与分布式系统相关的期刊、会议论文和标准。 IEEE Xplore
《分布式系统：概念与设计》：George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg, Gordon Blair 著。这是分布式系统领域的经典教材，被全球众多高校采用。

网络扩展解释

分散计算系统（Dispersed Computing System）是一种基于去中心化架构的计算范式，属于分布式计算的扩展形式。它通过整合网络中的闲置计算资源（如个人设备、边缘节点等），形成协作式的计算网络，以应对复杂任务和动态网络环境。以下是其核心要点：

1.核心概念

定义：分散计算系统将具有计算能力的设备连接为有机网络，任务被动态分配给不同节点并行处理，最终整合结果。与传统的集中式或层级化分布式架构不同，其节点具有更高的自主性和对等性。
与分布式计算的关联：属于分布式计算的一种特定范式，但更强调资源分散性、网络动态适应性和任务协作方式。

2.架构特点

去中心化：无单一控制节点，所有设备平等参与计算与通信。
异构性：支持不同类型的计算平台（如手机、服务器、IoT设备）协作。
动态资源利用：灵活调用网络中闲置资源，提升整体计算效率。

3.工作原理

任务划分：将大型任务拆分为小块，分配给多个节点并行处理。
结果整合：各节点完成子任务后上传结果，系统统一合并输出最终结论。
容错机制：通过冗余计算和节点间协作，保障网络不稳定时的任务连续性。

4.技术优势

可扩展性：节点数量可动态增减，适应不同规模的计算需求。
成本效益：利用现有设备闲置资源，降低硬件投入。
抗干扰性：适用于网络条件波动或部分节点失效的场景。

5.应用场景

科学计算：如蛋白质折叠分析（Folding@home项目）。
边缘计算：实时处理物联网设备产生的海量数据。
去中心化服务：区块链、分布式存储等领域。

注：分散计算系统与“分布式计算系统”常被混用，但前者更强调节点自治和网络动态性，后者侧重任务划分与并行处理。实际应用中两者技术多有交叉。