分布式計算系統英文解釋翻譯、分布式計算系統的近義詞、反義詞、例句
英語翻譯:
【計】 distributed computing system
分詞翻譯:
分布式計算的英語翻譯:
【計】 distributed computation
系統的英語翻譯:
system; scheme
【計】 system
【化】 system
【醫】 system; systema
【經】 channel; system
專業解析
分布式計算系統(Distributed Computing System)是指由多台通過網絡互聯的獨立計算機(節點)協同工作,共同完成單個計算機難以處理的大型複雜計算任務的系統架構。其核心在于将任務分解并分配到不同節點上并行執行,最終整合結果。
漢英詞典視角解析:
- 分布式 (Fēnbù shì - Distributed):
- 指系統的物理或邏輯組件(硬件、軟件、數據、控制)不集中在單一位置或單台計算機上,而是分散在多個地理位置或計算節點上。
- 英文對應:Distributed - Spreading the workload across multiple machines.
- 來源:Tanenbaum, A. S., & Van Steen, M. (2007). Distributed Systems: Principles and Paradigms (2nd ed.). Prentice Hall. (經典分布式系統教材,定義核心概念)
- 計算 (Jìsuàn - Computing):
- 指執行數學運算、數據處理、信息處理或執行特定算法以解決問題的過程。
- 英文對應:Computing - The process of using computer technology to complete a task.
- 來源:Coulouris, G., Dollimore, J., Kindberg, T., & Blair, G. (2011). Distributed Systems: Concepts and Design (5th ed.). Addison-Wesley. (廣泛使用的教材,闡述計算在分布式環境下的實現)
- 系統 (Xìtǒng - System):
- 指由相互關聯、相互作用的一組組件構成的統一整體,共同實現特定功能或目标。在分布式計算中,這些組件是獨立的計算機節點。
- 英文對應:System - A set of connected things or devices that operate together.
- 來源:Lamport, L. (1978). Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System. Communications of the ACM, 21(7), 558–565. (奠基性論文,雖早但深刻闡述了分布式系統的基本問題,強調“系統”特性如事件順序)
綜合定義與關鍵特征:
一個分布式計算系統是一個硬件和軟件組件分布在聯網計算機上,組件之間通過傳遞消息進行通信和協調,共同為用戶呈現為一個統一、集成的計算設施的系統。其關鍵特征包括:
- 資源分散與共享: 計算能力、存儲空間、數據、服務等資源分布在各個節點上,并能被授權用戶或程式共享訪問。來源:Tanenbaum & Van Steen (2007)。
- 并發性: 多個節點可以同時執行各自分配到的子任務。
- 并行處理: 通過并發執行實現任務的并行處理,顯著提升整體計算速度和吞吐量。
- 故障獨立性: 系統中的節點或網絡鍊路可能獨立發生故障,系統設計需具備容錯能力(部分失效不影響整體)。來源:Coulouris et al. (2011)。
- 透明性: 理想情況下,系統應盡可能對用戶和應用程式隱藏其分布性、并發性以及潛在的故障,使其像使用單一計算機一樣簡單(如訪問透明性、位置透明性)。來源:ISO/IEC 10746 (開放分布式處理參考模型 - RM-ODP)。
- 可擴展性: 系統能夠通過增加節點數量來方便地擴展其計算能力、存儲容量或用戶數量。來源:Tanenbaum & Van Steen (2007)。
典型應用場景:
- 大規模科學計算(氣候模拟、基因測序)
- 雲計算平台(提供彈性計算資源)
- 分布式數據庫和大數據處理(如 Hadoop, Spark)
- 内容分發網絡
- 點對點網絡
- 區塊鍊網絡
網絡擴展解釋
分布式計算系統是一種通過多台計算機協同工作來解決複雜計算問題的技術架構,其核心特征和運行原理如下:
一、基本定義
分布式計算系統屬于分布式系統的一種類型,它将大型計算任務分解為多個子任務,分配給網絡中的多台計算機(節點)并行處理,最終彙總結果。這種架構突破了單機性能限制,適用于需要高性能計算、大數據處理的場景。
二、核心原理
-
任務分解與分配
将複雜問題拆解為可獨立執行的子任務,例如将海量數據分割成數據塊,通過調度算法分配給不同節點處理。
-
并行處理機制
各節點利用本地計算資源獨立處理子任務,例如多台計算機同時進行基因序列分析或物理模拟。
-
結果整合
通過中間件系統(如MapReduce)對節點返回的結果進行合并排序,生成最終輸出。
三、系統組成
- 計算節點:具備獨立處理能力的計算機,可以是服務器集群或普通PC
- 通信網絡:支持TCP/IP、RDMA等協議,确保節點間低延遲通信
- 協調中間件:負責任務調度、狀态監控和容錯處理(如ZooKeeper)
- 存儲系統:分布式文件系統(如HDFS)或數據庫(如Cassandra)支撐數據存取
四、典型應用
- 科學計算:粒子物理模拟、氣候建模(如BOINC平台)
- 互聯網服務:搜索引擎索引構建、推薦系統訓練
- 區塊鍊技術:比特币網絡通過分布式計算實現共識機制
- 邊緣計算:物聯網設備協同處理傳感器數據
五、主要優勢
- 橫向擴展性:通過增加節點線性提升計算能力
- 高可用性:單點故障不影響整體系統運行
- 成本效益:利用普通硬件構建超級計算能力
(注:更多技術細節可參考等來源)
分類
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
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