分布式伺服器什麼意思

① 如何理解分布式與集群，二者區別是什麼

分布式是指不同的業務分布在不同的地方，集群指的是將幾台伺服器集中在一起，實現同一業務。白話理解的話，比如公司項目上線初期（舉例電子商務網站）
初期：用戶訪問量低，只弄了一台伺服器，一個tomcat項目運行一個web工程。
中期：用戶訪問量提高，伺服器崩了，為了解決這個問題，購買伺服器，增加伺服器數量，然後每個伺服器中個各放了一份，使用nginx代理轉發。（這就是運用集群原理）
後期：用戶訪問量不斷增加，響應速度變慢，伺服器又崩了，在不考慮增加伺服器帶寬、內存和CPU的情況下如何解決這個問題？先解決響應速度變慢，用戶頻繁調用資料庫，在客戶端與資料庫之間，使用redis緩存。解決之後，又發現問題：由於每台伺服器運行一個tomcat，放著一個web工程，用戶有可能在商品詳情存在大幅度調用資料庫，而訂單列表調用幅度小，此時就存在著模塊之間耦合度高，一個功能升級其他也需要升級，擴展性差，不能靈活部署。是該考慮項目重構，把項目按照模塊分為不同的系統（使用zookeeper進行模塊之間通信），例如：訂單系統，會員系統、搜索系統、商品信息系統。把每個模塊進行拆分，用戶在哪個系統訪問頻繁，就針對哪個系統進行對症下葯，增加緩存還是使用其他技術。（這樣我們就可以單獨對這個模塊進行服務性能的提升，不用全部都一起提升。也降低了代碼的耦合度，模塊之間互不影響，即使後期增加開發人員，也可按照敏捷開發思想只對其負責模塊進行開發，效率大大提升）。這樣一個web工程就拆分成多個web工程（多個tomcat部署）。那這個項目就可以在一台伺服器部署多個工程（不同埠進行通信）或者多台伺服器運行單個項目。（這就是分布式原理）
總而言之，分布式是以縮短單個任務的執行時間來提升效率的，而集群則是通過提高單位時間內執行的任務數來提升效率。

② 分布式是什麼

分布式存儲是一種數據存儲技術，通過網路使用企業中的每台機器上的磁碟空間，並將這些分散的存儲資源構成一個虛擬的存儲設備，數據分散的存儲在企業的各個角落。
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。

③ 什麼是分布式資源共享伺服器

所謂分布式資源共享伺服器就是指數據和程序可以不位於一個伺服器上，而是分散到多個伺服器，以網路上分散分布的地理信息數據及受其影響的資料庫操作為研究對象的一種理論計算模型伺服器形式。分布式有利於任務在整個計算機系統上進行分配與優化，克服了傳統集中式系統會導致中心主機資源緊張與響應瓶頸的缺陷，解決了網路GIS
中存在的數據異構、數據共享、運算復雜等問題，是地理信息系統技術的一大進步。

④ 集群伺服器和分布式的區別在哪裡

不知道你的了解重點在哪，因為對很多人來講，這不是同一件事
簡單說
分布式：一個業務分拆多個子業務，部署在不同的伺服器上
集群：同一個業務，部署在多個伺服器上

分布式是相對中心化而來，強調的是任務在多個物理隔離的節點上進行。中心化帶來的主要問題是可靠性，若中心節點宕機則整個系統不可用，分布式除了解決部分中心化問題，也傾向於分散負載，但分布式會帶來很多的其他問題，最主要的就是一致性。
集群就是邏輯上處理同一任務的機器集合，可以屬於同一機房，也可分屬不同的機房。分布式這個概念可以運行在某個集群裡面，某個集群也可作為分布式概念的一個節點。
一句話，就是：「分頭做小事」與「一堆人做一件大事」的區別

⑤ 在伺服器架構中，集群、負載均衡和分布式有什麼區別

伺服器集群：
伺服器集群就是指將很多伺服器集中起來一起進行同一種服務，在客戶端看來就像是只有一個伺服器。集群可以利用多個計算機進行並行計算從而獲得很高的計算速度，也可以用多個計算機做備份，從而使得任何一個機器壞了整個系統還是能正常運行。
伺服器負載均衡：

負載均衡 （Load Balancing） 建立在現有網路結構之上，它提供了一種廉價有效透明的方法擴展網路設備和伺服器的帶寬、增加吞吐量、加強網路數據處理能力、提高網路的靈活性和可用性。
分布式伺服器：

所謂分布式資源共享伺服器就是指數據和程序可以不位於一個伺服器上，而是分散到多個伺服器，以網路上分散分布的地理信息數據及受其影響的資料庫操作為研究對象的一種理論計算模型伺服器形式。分布式有利於任務在整個計算機系統上進行分配與優化，克服了傳統集中式系統會導致中心主機資源緊張與響應瓶頸的缺陷，解決了網路GIS 中存在的數據異構、數據共享、運算復雜等問題，是地理信息系統技術的一大進步。
這個三種架構都是常見的伺服器架構，集群的主要是IT公司在做，可以保障重要數據安全；負載均衡主要是為了分擔訪問量，避免臨時的網路堵塞，主要用於電子商務類型的網站；分布式伺服器主要是解決跨區域，多個單個節點達到高速訪問的目前，一般是類似CDN的用途的話，會採用分布式伺服器。
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⑥ 「分布式」與「集群」的區別是什麼

簡單說，分布式是以縮短單個任務的執行時間來提升效率的，而集群則是通過提高單位時間內執行的任務數來提升效率。
例如：
如果一個任務由10個子任務組成，每個子任務單獨執行需1小時，則在一台伺服器上執行改任務需10小時。
採用分布式方案，提供10台伺服器，每台伺服器只負責處理一個子任務，不考慮子任務間的依賴關系，執行完這個任務只需一個小時。(這種工作模式的一個典型代表就是Hadoop的Map/Rece分布式計算模型）
而採用集群方案，同樣提供10台伺服器，每台伺服器都能獨立處理這個任務。假設有10個任務同時到達，10個伺服器將同時工作，10小後，10個任務同時完成，這樣，整身來看，還是1小時內完成一個任務！
以下是摘抄自網路文章：
一、集群概念
1. 兩大關鍵特性
集群是一組協同工作的服務實體，用以提供比單一服務實體更具擴展性與可用性的服務平台。在客戶端看來，一個集群就象是一個服務實體，但事實上集群由一組服務實體組成。與單一服務實體相比較，集群提供了以下兩個關鍵特性：
· 可擴展性－－集群的性能不限於單一的服務實體，新的服務實體可以動態地加入到集群，從而增強集群的性能。
· 高可用性－－集群通過服務實體冗餘使客戶端免於輕易遇到out of service的警告。在集群中，同樣的服務可以由多個服務實體提供。如果一個服務實體失敗了，另一個服務實體會接管失敗的服務實體。集群提供的從一個出 錯的服務實體恢復到另一個服務實體的功能增強了應用的可用性。
2. 兩大能力
為了具有可擴展性和高可用性特點，集群的必須具備以下兩大能力：
· 負載均衡－－負載均衡能把任務比較均衡地分布到集群環境下的計算和網路資源。
· 錯誤恢復－－由於某種原因，執行某個任務的資源出現故障，另一服務實體中執行同一任務的資源接著完成任務。這種由於一個實體中的資源不能工作，另一個實體中的資源透明的繼續完成任務的過程叫錯誤恢復。
負載均衡和錯誤恢復都要求各服務實體中有執行同一任務的資源存在，而且對於同一任務的各個資源來說，執行任務所需的信息視圖（信息上下文）必須是一樣的。
3. 兩大技術
實現集群務必要有以下兩大技術：
· 集群地址－－集群由多個服務實體組成，集群客戶端通過訪問集群的集群地址獲取集群內部各服務實體的功能。具有單一集群地址（也叫單一影像）是集群的一個基本特徵。維護集群地址的設置被稱為負載均衡器。負載均衡器內部負責管理各個服務實體的加入和退出，外部負責集群地址向內部服務實體地址的轉換。有的負載均衡器實現真正的負載均衡演算法，有的只支持任務的轉換。只實現任務轉換的負載均衡器適用於支持ACTIVE-STANDBY的集群環境，在那裡，集群中只有一個服務實體工作，當正在工作的服務實體發生故障時，負載均衡器把後來的任務轉向另外一個服務實體。
· 內部通信－－為了能協同工作、實現負載均衡和錯誤恢復，集群各實體間必須時常通信，比如負載均衡器對服務實體心跳測試信息、服務實體間任務執行上下文信息的通信。
具有同一個集群地址使得客戶端能訪問集群提供的計算服務，一個集群地址下隱藏了各個服務實體的內部地址，使得客戶要求的計算服務能在各個服務實體之間分布。內部通信是集群能正常運轉的基礎，它使得集群具有均衡負載和錯誤恢復的能力。
二、集群分類
Linux集群主要分成三大類(高可用集群， 負載均衡集群，科學計算集群)
高可用集群(High Availability Cluster)
負載均衡集群(Load Balance Cluster)
科學計算集群(High Performance Computing Cluster)
具體包括：
Linux High Availability 高可用集群
(普通兩節點雙機熱備，多節點HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等)
Linux Load Balance 負載均衡集群
(LVS等....)
Linux High Performance Computing 高性能科學計算集群
(Beowulf 類集群....)
三、詳細介紹
1. 高可用集群(High Availability Cluster)
常見的就是2個節點做成的HA集群，有很多通俗的不科學的名稱，比如"雙機熱備"，"雙機互備"，"雙機"。
高可用集群解決的是保障用戶的應用程序持續對外提供服務的能力。 (請注意高可用集群既不是用來保護業務數據的，保護的是用戶的業務程序對外不間斷提供服務，把因軟體/硬體/人為造成的故障對業務的影響降低到最小程度)。
2. 負載均衡集群(Load Balance Cluster)
負載均衡系統：集群中所有的節點都處於活動狀態，它們分攤系統的工作負載。一般Web伺服器集群、資料庫集群和應用伺服器集群都屬於這種類型。
負載均衡集群一般用於相應網路請求的網頁伺服器，資料庫伺服器。這種集群可以在接到請求時，檢查接受請求較少，不繁忙的伺服器，並把請求轉到這些伺服器上。從檢查其他伺服器狀態這一點上看，負載均衡和容錯集群很接近，不同之處是數量上更多。
3. 科學計算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能計算(High Perfermance Computing)集群，簡稱HPC集群。這類集群致力於提供單個計算機所不能提供的強大的計算能力。
3.1 高性能計算分類
3.1.1 高吞吐計算(High-throughput Computing)
有一類高性能計算，可以把它分成若干可以並行的子任務，而且各個子任務彼此間沒有什麼關聯。象在家搜尋外星人（ SETI@HOME -- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是這一類型應用。這一項目是利用Internet上的閑置的計算資源來搜尋外星人。SETI項目的伺服器將一組數據和數據模式發給Internet上參加SETI的計算節點，計算節點在給定的數據上用給定的模式進行搜索，然後將搜索的結果發給伺服器。伺服器負責將從各個計算節點返回的數據匯集成完整的 數據。因為這種類型應用的一個共同特徵是在海量數據上搜索某些模式，所以把這類計算稱為高吞吐計算。所謂的Internet計算都屬於這一類。按照 Flynn的分類，高吞吐計算屬於SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范疇。
3.1.2 分布計算(Distributed Computing)
另一類計算剛好和高吞吐計算相反，它們雖然可以給分成若干並行的子任務，但是子任務間聯系很緊密，需要大量的數據交換。按照Flynn的分類，分布式的高性能計算屬於MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范疇。
四、分布式（集群）與集群的聯系與區別
分布式是指將不同的業務分布在不同的地方；而集群指的是將幾台伺服器集中在一起，實現同一業務。
分布式中的每一個節點，都可以做集群。 而集群並不一定就是分布式的。
舉例：就比如新浪網，訪問的人多了，他可以做一個群集，前面放一個響應伺服器，後面幾台伺服器完成同一業務，如果有業務訪問的時候，響應伺服器看哪台伺服器的負載不是很重，就將給哪一台去完成。
而分布式，從窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的組織比較鬆散，不像集群，有一個組織性，一台伺服器垮了，其它的伺服器可以頂上來。
分布式的每一個節點，都完成不同的業務，一個節點垮了，那這個業務就不可訪問了。

⑦ 什麼是伺服器分布式部署

分布式部署是將數據分散的存儲於多台獨立的機器設備上，採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息。

⑧ 何謂分布式伺服器，怎麼理解分布式服務框架

我理解的分布式就是把一台機器無法承擔的處理量分擔到多點。提高處理和響應速度。

⑨ 什麼是分布式系統作用是什麼好處是什麼

分布式系統是相較於傳統拼接處理器而言，分布式輸入和輸出節點設備分開布署，通過IP網路互聯，分布式布署在軟體商集中管控的拼接控制系統。所以相對於集中式而言，分布式系統擁有低成本、高性能、擴容簡便等優點。舉例世界地圖吧。如果網路上的世界地圖，全部儲存在一個伺服器里，那麼面對來自全世界龐大的訪問量，主機勢必宕機。但如果地圖信息是存放在世界各地的伺服器里，大家通過網路交互去訪問，就不會出現這樣的問題。而且就算某個區域的伺服器宕機，那需要修復的也只是這一台伺服器而已。分布式工作的原理和優點就是這樣。目前而言，分布式處理器國內做得比較好的，你可以去查查一家叫晨馭科技的。分布式目前經常被用在音視頻技術領域，比如大屏拼接啊，投影融合啊，KVM坐席之類的項目里。KVM就是大型可視化坐席協作管理平台，新聞里那些火箭發射指揮中心，用的都是這樣一套系統。

⑩ 分布式伺服器的特點

1、在分布式資料庫系統里不強調集中控制概念，它具有一個以全局資料庫管理員為基礎的分層控制結構，但是每個局部資料庫管理員都具有高度的自主權。
2、在分布式資料庫系統中數據獨立性概念也同樣重要，然而增加了一個新的概念，就是分布式透明性。所謂分布式透明性就是在編寫程序時好象數據沒有被分布一樣，因此把數據進行轉移不會影響程序的正確性。但程序的執行速度會有所降低。
3、集中式資料庫系統不同，數據冗餘在分布式系統中被看作是所需要的特性，其原因在於：首先，如果在需要的節點復制數據，則可以提高局部的應用性。其次，當某節點發生故障時，可以操作其它節點上的復制數據，因此這可以增加系統的有效性。當然，在分布式系統中對最佳冗餘度的評價是很復雜的。