分布式處理結構英文解釋翻譯、分布式處理結構的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 distributed processing structure

分詞翻譯：

分布的英語翻譯：

【化】 distribution
【醫】 distribution; supply

式的英語翻譯：

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

處理的英語翻譯：

deal; dispose; handle; manage; manipulate; process; tackle; transact
【計】 processing
【化】 curing
【醫】 disposal; processing; treatment
【經】 deal; disposal; disposition; handle; process; processing; treatment

結構的英語翻譯：

frame; structure; composition; configuration; construction; fabric; mechanism
【計】 frame work
【醫】 constitution; formatio; formation; installation; structure; tcxture

專業解析

分布式處理結構（Distributed Processing Architecture）是一種将計算任務和數據分散在多個獨立計算機（節點）上協同完成的系統設計範式。其核心在于通過網絡互聯的節點群共同承擔處理負荷，而非依賴單一中央處理器。

漢英詞典視角釋義：

分布式 (Fēnbù shì)： Distributed
指功能、數據或任務在物理或邏輯上分散部署于不同位置。

處理 (Chǔlǐ)： Processing
指對數據或信息進行計算、操作、轉換或分析。

結構 (Jiégòu)： Architecture
指系統的整體組織方案、組件構成及其相互關系。

核心概念與技術内涵：

去中心化與并行協作：
系統無單一控制中心，各節點地位平等或按特定角色分工（如主節點、工作節點）。任務被分解成子任務，由不同節點并行處理，顯著提升整體計算效率和吞吐量。例如，大規模數據分析常采用MapReduce等分布式計算框架（如Hadoop、Spark）。
資源共享與負載均衡：
節點共享CPU、内存、存儲、網絡等硬件資源及軟件服務（如數據庫、文件系統）。系統能動态分配任務至空閑節點，避免單點過載，實現負載均衡，提高資源利用率和系統響應速度。
高可靠性與容錯性：
通過冗餘設計（如數據多副本存儲、服務多節點部署），當個别節點故障時，系統能自動切換至備用節點繼續運行，保障服務連續性。這是雲計算和分布式數據庫（如Cassandra、HBase）的關鍵特性。
可擴展性：
系統可通過橫向擴展（Scale-out）靈活增加節點數量以適應業務增長，性能提升近乎線性。相較于單機縱向擴展（Scale-up），成本更低且上限更高，適用于互聯網應用和大數據處理場景。

典型應用場景：

雲計算平台（AWS, Azure, GCP）：提供彈性的分布式計算、存儲服務。
分布式數據庫/數據倉庫：如Google Spanner、Amazon DynamoDB，支持海量數據存儲與查詢。
内容分發網絡（CDN）：将内容緩存至邊緣節點，降低訪問延遲。
區塊鍊網絡：節點共同維護分布式賬本，确保數據不可篡改。
微服務架構：将單體應用拆分為獨立部署、協作的分布式服務。

技術演進與挑戰：

分布式系統需解決網絡延遲、數據一緻性（如CAP定理）、節點協調（共識算法如Paxos、Raft）及複雜性管理等核心問題。隨着邊緣計算、物聯網發展，分布式處理結構正進一步向去中心化、低時延、高自治方向演進。

來源參考：

IEEE Xplore: Distributed Computing Systems Concepts
ACM Digital Library: Principles of Distributed Database Systems
Google Research: Designing Distributed Systems
Microsoft Azure Architecture Center: Distributed Application Architecture
MIT Distributed Systems Lecture Notes

網絡擴展解釋

分布式處理結構是一種将任務分散到多個節點（計算機或服務器）并通過網絡協作完成的系統架構。其核心在于通過分工協作提升處理能力和可靠性，適用于高并發、大規模數據等場景。以下是詳細解析：

一、核心組成

節點分工與協作
系統被拆分為多個獨立節點，每個節點負責特定功能或數據模塊（例如電商平台的訂單處理、庫存管理等）。節點間通過網絡通信，實現資源共享與任務協同。
任務分解與整合
複雜任務被拆分為多個子任務，分配到不同節點并行處理，最終結果由協調組件整合。例如，大規模數據分析可能被分割到多個服務器分别計算，再彙總結果。
中央協調機制
通常包含中央協調器（如分布式操作系統或調度系統），負責任務分配、節點狀态監控及結果收集。部分系統采用去中心化設計，節點自主協商任務分配。

二、結構特點

可擴展性：通過增加節點提升整體處理能力，適合應對數據量或請求量的增長。
容錯性：單節點故障不影響整體系統，其他節點可接管任務。
異構性：節點可具備不同硬件、功能或數據，通過統一接口協作。

三、典型應用場景

高并發服務：如電商秒殺活動，分布式架構将請求分散到多個服務器處理。
大數據分析：Hadoop等框架通過分布式存儲與計算加速數據處理。
雲計算平台：資源動态調度和彈性擴展依賴分布式結構實現。

四、與集中式處理的區别

集中式處理依賴單一中心節點，存在性能瓶頸和單點故障風險；分布式處理通過多節點協作，在擴展性和可靠性上更具優勢。

如果需要進一步了解具體技術實現或應用案例，可參考上述來源中的高權威性網頁（如、5、11）。