Cos'è il calcolo distribuito?

I sistemi di calcolo distribuito permettono di realizzare grandi cose. Pensaci la prossima volta che giochi a un gioco multiplayer online di massa (MMO). Per gestire efficacemente un MMO, è necessario che interi sistemi si uniscano e lavorino in stretta collaborazione per offrire un'esperienza online senza interruzioni, condivisa simultaneamente da migliaia di giocatori in un ambiente in tempo reale.

Il calcolo distribuito aiuta i fornitori a gestire questo tipo di sincronizzazione coordinata e la potenza di elaborazione del computer verso un obiettivo comune.

E questo è solo un esempio delle tante e ampie applicazioni dei servizi di calcolo distribuito attualmente in uso, tra cui la creazione di grafica 3D vivida per animazioni video, l'addestramento delle reti neurali che imitano la funzionalità del cervello umano e la risoluzione di equazioni estremamente complesse legate alla chimica e alla fisica.

In genere, il modello di calcolo distribuito si occupa dei compiti e dei workload più intensivi e delle sfide computazionali più impegnative, motivo per cui richiede l'uso di più componenti e della memoria condivisa.

Il calcolo distribuito riunisce più computer, server e reti per svolgere attività informatiche di dimensioni e scopi molto diversi. Nei piccoli sistemi informatici distribuiti con componenti vicini l'uno all'altro, questi componenti possono essere collegati tramite una rete locale (LAN).

Nei sistemi distribuiti più grandi, i cui componenti sono separati geograficamente, i componenti sono collegati tramite reti WAN (wide area network). I componenti di un sistema distribuito condividono le informazioni attraverso il tipo di rete utilizzato. L'esempio più noto di sistema distribuito è Internet. L'esempio più controverso di sistema distribuito negli ultimi tempi è forse la criptovaluta.

Da un punto di vista computazionale, in termini di numero di componenti tipicamente coinvolti, anche le forme più elementari di calcolo distribuito contengono solitamente tre componenti di base:

• Controller di sistema primario

• Storage dei dati di sistema

• Database

Tuttavia, non esistono regole fisse che limitino cosa costituisca una circostanza di calcolo distribuito o quanti componenti software siano necessari per renderne possibile il funzionamento. Potrebbero esserci solo pochi componenti che operano all'interno di quella catena (o rete), oppure l'istanza potrebbe incorporarne molti di più.

Questo è uno dei grandi vantaggi dell'utilizzo di un sistema di calcolo distribuito, ovvero che il sistema può essere ampliato con l'aggiunta di altre macchine. L'altro vantaggio significativo è la maggiore ridondanza, quindi se un computer della rete si guasta per qualsiasi motivo, il funzionamento del sistema procede senza problemi, nonostante quel punto di errore.

Questo concetto di ridondanza aggiuntiva va di pari passo con l'enfasi sulla tolleranza ai guasti. La tolleranza ai guasti è un processo correttivo che consente a un sistema operativo di rispondere e correggere un errore nel software o nell'hardware mentre il sistema continua a funzionare. La tolleranza ai guasti è stata utilizzata come misura generale del proseguimento della redditività aziendale nonostante a un guasto serio.

I sistemi di calcolo distribuito non sono quindi vincolati da limiti sul numero di componenti, né è necessario che tali componenti siano fisicamente posizionati l'uno vicino all'altro e collegati da reti locali. Grazie alle funzionalità ampliate delle reti geografiche, i computer di un sistema informatico distribuito possono essere separati da continenti, pur mantenendo la loro operabilità.

L'obiettivo dei sistemi di calcolo distribuiti è quello di far funzionare quella rete di calcolo distribuito, indipendentemente dalla dimensione e dalla posizione dei suoi componenti, come se fosse un singolo computer. Questo coordinamento viene realizzato attraverso un elaborato sistema di passaggio di messaggi tra i vari componenti.

I protocolli di comunicazione regolano lo scambio di messaggi avanti e indietro e creano una forma di relazione esistente tra questi componenti. Questa relazione è nota come “accoppiamento”, in genere espresso in due forme:

• Accoppiamento allentato: la connessione tra due componenti ad accoppiamento allentato è sufficientemente debole, affinché le alterazioni a un componente non influiscano sull'altro.

• Accoppiamento stretto: il livello di sincronizzazione e parallelismo è così elevato nei componenti strettamente accoppiati che un processo chiamato "cluster" utilizza componenti ridondanti per garantire la fruibilità continua del sistema.

Il calcolo distribuito si occupa anche degli effetti positivi e negativi della concorrenza, ovvero l'esecuzione simultanea di più sequenze di istruzioni operative. La principale, tra le sue qualità positive, consiste nel fatto che la concorrenza supporta il calcolo parallelo di più thread di processo. (Il calcolo parallelo non deve essere confuso con l'elaborazione parallela, che è un processo in base al quale le attività di runtime vengono suddivise in attività più piccole).

Gli aspetti negativi associati alla concorrenza spesso includono una maggiore latenza e persino colli di bottiglia in cui il traffico quasi si interrompe a causa del sovraccarico del sistema informatico distribuito, con un numero eccessivo di richieste di componenti.

La concorrenza è diversa dal concetto di multithreading, che consente a un programma di rimanere in esecuzione mentre altre attività vengono eseguite in background. La concorrenza rappresenta un maggiore dispendio di risorse, poiché più thread vengono eseguiti contemporaneamente e accedono simultaneamente a risorse condivise.

I tipi di calcolo distribuito sono classificati in base all'architettura di calcolo distribuito che ciascuno utilizza.

I sistemi client-server utilizzano un'architettura client-server che consente loro di essere utilizzati con più sistemi. Nei sistemi client-server, un client indirizza l'input al server sotto forma di richiesta. Questa comunicazione comporta in genere un comando che richiede l'esecuzione di una particolare attività o una richiesta di ulteriori risorse di elaborazione. Il server lavora quindi per eseguire tale attività o per allocare le risorse richieste. Una volta completato, il server risponde al client con un messaggio relativo all'azione intrapresa.

Mentre i sistemi centralizzati utilizzano l'architettura client-server, un sistema peer si basa sull'architettura peer (spesso chiamata architettura peer-to-peer). I sistemi peer utilizzano nodi, che possono effettivamente funzionare come client o server, identificando le esigenze ed emettendo richieste o lavorando per soddisfare tali esigenze e riferire sulle operazioni. Come suggerisce il nome, non c'è gerarchia nei sistemi peer, quindi i programmi che operano in sistemi peer-to-peer possono comunicare liberamente tra loro e trasferire dati tramite reti peer.

Il middleware può essere considerato come un tipo di "intermediario" che opera tra due applicazioni distinte, vale a dire che il middleware è esso stesso un'applicazione che risiede tra due applicazioni e fornisce servizi a entrambe. Il middleware ha anche un aspetto interpretativo. Funge da traduttore tra varie app di interoperabilità che vengono eseguite su sistemi diversi e consente a tali app di scambiare liberamente i dati.

I sistemi a tre livelli sono così chiamati a causa del numero di livelli utilizzati per rappresentare la funzionalità di un programma. A differenza della tipica architettura client-server in cui i dati vengono inseriti all'interno del sistema client, il sistema a tre livelli mantiene invece i dati memorizzati nel livello intermedio, chiamato livello dei dati. Il livello dell'applicazione circonda il livello dei dati su uno dei suoi lati, mentre il livello di presentazione circonda il livello dei dati sull'altro lato. I sistemi a tre livelli sono comunemente utilizzati in varie applicazioni web.

A volte denominati sistemi distribuiti a più livelli, i sistemi N-tier hanno una capacità illimitata di funzioni di rete, che indirizzano ad altre app per l'elaborazione. L'architettura dei sistemi N-tier è come quella dei sistemi a tre livelli. I sistemi N-tier sono spesso utilizzati come architettura di base per numerosi servizi web e sistemi di dati.

Il calcolo distribuito consente l'uso di diversi paradigmi di programmazione (che possono essere pensati come stili di programmazione):

• Blockchain: la blockchain è una sorta di database o libro mastro distribuito che viene replicato e sincronizzato sui vari computer che compongono una rete. Una blockchain assicura uno degli obiettivi principali del calcolo distribuito, ovvero la ridondanza, perché ogni computer della catena detiene una copia del libro mastro originale affinché i i dati non possano essere persi a causa di un singolo punto di errore.

• Grid computing: il grid computing è un tipo di calcolo distribuito che si occupa di workload non interattivi, che di solito coinvolgono una combinazione di framework e software middleware. La griglia scalabile a cui si accede tramite l'interfaccia utente funziona come un file system di grandi dimensioni.

• Microservizi: i microservizi sono un'altra forma di calcolo distribuito in cui le applicazioni sono suddivise in componenti molto più piccoli, spesso chiamati "servizi". I framework dei servizi sono uniti dall'application program interface (API), che consente l'interazione tra i componenti.