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Neste artigo, vamos conhecer outros tipos de arquitura de sistemas distribuídos, além de orquestração e coreografia.

Observação: Este é o sexto artigo de uma trilha chamada “sistemas distribuídos”. Fica o convite de conhecer os demais artigos!

Além dos sistemas distribuídos orquestrados e coreografados, existem outros tipos e arquiteturas que atendem a diferentes necessidades de aplicação, escalabilidade e resiliência. Aqui estão alguns dos principais tipos adicionais de sistemas distribuídos:

Arquitetura de Cliente-Servidor

A arquitetura cliente-servidor é um dos modelos mais clássicos de sistemas distribuídos, onde um ou mais clientes fazem solicitações a um servidor central que processa as requisições e responde. Nesse modelo:

Centralização de Recursos: O servidor central armazena dados e executa a maior parte do processamento.

Escalabilidade Limitada: À medida que o número de clientes cresce, o servidor pode se tornar um gargalo.

Exemplos: Aplicações web tradicionais, onde o navegador (cliente) acessa um servidor web para carregar páginas.

Arquitetura Peer-to-Peer (P2P)

Em uma arquitetura peer-to-peer, todos os nós da rede têm status igualitário e podem atuar tanto como clientes quanto como servidores. Essa abordagem é descentralizada e muito eficiente para certos tipos de tarefas:

Descentralização: Nenhum nó central controla a rede; todos os nós contribuem com recursos.

Alta Resiliência: Se um nó falha, o sistema continua funcionando normalmente.

Exemplos: Redes de compartilhamento de arquivos (como BitTorrent), redes de blockchain (como Bitcoin e Ethereum).

Arquitetura de Cluster

Sistemas distribuídos baseados em cluster consistem em um grupo de servidores (nós) que trabalham juntos para fornecer serviços de alta disponibilidade e escalabilidade. Geralmente, um balanceador de carga distribui as solicitações entre os nós do cluster.

Alta Disponibilidade: Se um nó falha, o balanceador de carga pode redirecionar as solicitações para outros nós.

Escalabilidade Vertical e Horizontal: É possível aumentar a capacidade do sistema adicionando mais nós ao cluster.

Exemplos: Infraestruturas de banco de dados distribuído, como Cassandra e MongoDB em clusters.

Grid Computing

A computação em grade, ou grid computing, conecta recursos computacionais distribuídos para trabalhar em tarefas que exigem alto poder de processamento. Diferente de clusters, os recursos de grid computing podem ser heterogêneos e dispersos geograficamente.

Heterogeneidade: Combina diferentes tipos de recursos de hardware e software.

Processamento de Alto Desempenho: É ideal para tarefas como simulações científicas e análise de Big Data.

Exemplos: SETI@home, que usa computadores distribuídos para processar sinais de rádio do espaço.

Arquitetura de Computação em Nuvem (Cloud Computing)

A computação em nuvem é uma forma de sistema distribuído que oferece recursos de TI sob demanda (computação, armazenamento e rede) pela Internet, em uma abordagem altamente escalável e flexível.

Escalabilidade Sob Demanda: Usuários podem aumentar ou diminuir recursos de forma rápida conforme a demanda.

Abstração da Infraestrutura: Os recursos são virtualizados e gerenciados por provedores de nuvem.

Exemplos: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform.

Computação em Bordas (Edge Computing)

A computação de borda (ou Edge Computing) move o processamento de dados mais próximo do local onde eles são gerados, como dispositivos IoT e sensores. Ela reduz a latência e melhora a eficiência em sistemas distribuídos que necessitam de respostas rápidas.

Processamento Localizado: Permite o processamento em dispositivos locais antes de enviar dados para a nuvem.

Latência Baixa: Ideal para aplicativos que exigem respostas quase em tempo real.

Exemplos: Aplicações de IoT em cidades inteligentes e veículos autônomos.

Arquitetura de Sistemas Multiagentes

Sistemas multiagentes são uma forma de sistema distribuído onde agentes autônomos colaboram ou competem entre si para resolver tarefas. Esses agentes podem se comunicar e tomar decisões baseadas em regras ou algoritmos.

Autonomia e Interatividade: Agentes tomam decisões de forma independente, com ou sem intervenção humana.

Adaptação Dinâmica: Útil em ambientes complexos e dinâmicos, como simulações e IA.

Exemplos: Sistemas de negociação financeira automatizada, jogos multijogador com IA distribuída.

Arquitetura de Computação Fog (Fog Computing)

Semelhante à computação em borda, a computação fog permite o processamento distribuído entre dispositivos de borda e a nuvem, criando um nível intermediário (ou “fog”) que filtra e processa dados antes de enviá-los à nuvem.

Hierarquia de Processamento: Oferece uma camada de processamento entre a borda e a nuvem para maior eficiência.

Melhor Latência e Análise Localizada: Ideal para redes IoT de larga escala que precisam de controle e análise em tempo real.

Exemplos: Redes de infraestrutura urbana, como monitoramento de tráfego em cidades inteligentes.

Arquitetura Lambda

Popularizada pela Amazon com o conceito de AWS Lambda, essa arquitetura combina processamento em tempo real e processamento em batch para permitir respostas rápidas a eventos, enquanto agrega dados para análises mais profundas e em tempo diferido.

Processamento Híbrido: Processa eventos em tempo real e executa operações de agregação em batch.

Alta Escalabilidade: Suporta volumes de dados em larga escala, com respostas rápidas para eventos.

Exemplos: Pipelines de dados para streaming de vídeo e análise de dados em tempo real.

Conclusão

Os sistemas distribuídos são a espinha dorsal da infraestrutura moderna, e os diversos tipos e arquiteturas existentes oferecem soluções para diferentes requisitos de escalabilidade, latência e resiliência. Desde sistemas tradicionais como cliente-servidor até arquiteturas avançadas como computação em borda e fog computing, cada tipo de sistema distribuído atende a demandas específicas.

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Até a próxima!

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