Coordonner plusieurs nœuds indépendants pour fonctionner comme un tout unifié n’est pas une tâche simple. Pour y parvenir, les systèmes distribués s’appuient sur plusieurs composants et principes fondamentaux pour garantir un fonctionnement efficace et transparent du système. Vous trouverez ci-dessous les éléments clés qui définissent cette approche :

• Évolutivité
  L’évolutivité fait référence à la capacité du système à s’adapter à la croissance sans compromettre la performance. Pour ce faire, il faut ajouter des nœuds ou des ressources supplémentaires à mesure que la demande augmente, ce qui permet au système de gérer des charges de travail plus importantes et un nombre croissant d’utilisateurs sans faillir.
  

• Partage des ressources
  Les systèmes distribués partagent le matériel, les logiciels et les données sur plusieurs nœuds. De cette façon, diverses ressources peuvent être utilisées plus efficacement, garantissant qu’aucun composant n’est surchargé.
  


• Ouverture
  L’ouverture désigne la facilité avec laquelle un système distribué peut s’intégrer aux nouvelles technologies et s’adapter aux changements. Les systèmes ouverts favorisent la flexibilité en prenant en charge l’interopérabilité et l’extensibilité, ce qui permet aux entreprises de faire évoluer leur infrastructure informatique au fil du temps.

• Accès concurrents
  Un système doit être capable de gérer plusieurs tâches simultanément. En répartissant les opérations sur différents nœuds, un système distribué est capable d’effectuer un traitement efficace, même lorsque différents utilisateurs ou applications effectuent des tâches qui se chevauchent.

• Tolérance aux pannes
  La tolérance aux pannes garantit la fiabilité du système, même en cas de pannes matérielles ou logicielles. Les systèmes distribués y parviennent en détectant et en éliminant rapidement les points de défaillance uniques, en redistribuant les tâches et en maintenant les fonctionnalités sans réduire considérablement les performances.


• Transparence
  Bien que cela puisse sembler contradictoire, la « transparence » dans les systèmes distribués masque les complexités de l’infrastructure sous-jacente aux utilisateurs et aux applications. Cela signifie que les utilisateurs peuvent interagir avec le système sans avoir besoin de savoir comment les ressources sont distribuées ou gérées, ce qui simplifie leur expérience et garantit la confidentialité des données.

 

En termes de structure, les systèmes distribués sont à l’opposé des infrastructures centralisées plus traditionnelles. Alors que les systèmes centralisés (ou « monolithiques ») reposent sur un point de contrôle unique, les systèmes distribués s’appuient sur une approche décentralisée où plusieurs nœuds collaborent pour atteindre des objectifs communs.

Système centralisé 
Un système centralisé est un système où toutes les tâches informatiques, le stockage des données et la prise de décision sont contrôlés par un seul serveur ou nœud central. Les appareils périphériques ou les utilisateurs interagissent directement avec ce nœud central, qui sert de concentrateur primaire pour toutes les activités. 

• Point de contrôle unique
  Toutes les prises de décision et la gestion des ressources s’effectuent au niveau du nœud central, créant ainsi une hiérarchie claire. 
• Gestion centralisée des données
  Les données sont stockées et traitées dans un seul emplacement, ce qui simplifie l’administration, mais crée potentiellement des goulots d’étranglement. 
• Simplicité de gestion
  Grâce à un point de contrôle unique, les systèmes centralisés sont plus faciles à gérer et à coordonner, ce qui les rend adaptés aux environnements à petite échelle ou moins complexes. 
• Vulnérabilités potentielles
  Un point de défaillance unique peut entraîner des temps d’arrêt ou des interruptions si le nœud central rencontre des problèmes. De plus, une forte demande sur le nœud central peut entraîner des retards ou des blocages. 
• Développement linéaire
  Dans les systèmes centralisés, le développement suit généralement une approche linéaire, les équipes travaillant de manière séquentielle sur les composants. Cela peut ralentir le processus, car les changements dépendent souvent de l’exécution de tâches précédentes. 

Système distribué 
En revanche, un système distribué distribue les tâches informatiques, la gestion des données et la prise de décision sur plusieurs nœuds indépendants qui communiquent et collaborent sur un réseau. 

• Contrôle décentralisé
  Aucun nœud n’a autorité sur l’ensemble du système. Au lieu de cela, chaque nœud fonctionne de manière autonome tout en contribuant aux fonctionnalités globales du système. 
• Tolérance aux pannes
  Les systèmes distribués minimisent l’impact des défaillances en redistribuant les tâches entre les autres nœuds, garantissant ainsi une performance ininterrompue. 
• Amélioration de l’évolutivité
  Ces systèmes peuvent se développer en ajoutant plus de nœuds, ce qui les rend parfaitement adaptés à la gestion de charges de travail accrues et à l’expansion des bases d’utilisateurs. 
• Collaboration entre les nœuds
  Les nœuds d’un système distribué partagent des ressources et des informations, travaillant ensemble pour traiter les données et fournir des services efficacement. 
• Développement modulaire
  Les systèmes distribués prennent en charge le développement modulaire, où les équipes peuvent travailler simultanément sur différents composants ou services, ce qui augmente la vitesse et la flexibilité du développement. 
• Mises à jour plus fréquentes
  En raison de leur architecture modulaire, les systèmes distribués peuvent mettre en œuvre des mises à jour fréquentes et incrémentielles tout au long de l’année, ce qui accélère le déploiement de nouvelles fonctionnalités et améliorations.  
• Capacités de développement parallèle
  La structure décentralisée des systèmes distribués permet à plusieurs équipes de développement de travailler côte à côte sur différents composants sans provoquer de perturbations à l’échelle du système, ce qui favorise l’agilité et accélère l’innovation.

Les systèmes distribués peuvent être classés en plusieurs types en fonction de leur architecture et de leurs fonctionnalités. Chaque type répond à des besoins et à des cas d’utilisation spécifiques : 

• Systèmes client-serveur
  Dans cette architecture traditionnelle, les serveurs fournissent des ressources ou des services que les clients peuvent demander et utiliser pour des tâches telles que le traitement des données, le stockage ou l’accès aux ressources partagées. Par exemple, les applications Web dans lesquelles les navigateurs (clients) récupèrent du contenu à partir de serveurs Web. 
• Réseaux poste à poste (P2P)
  Les systèmes poste à poste répartissent les charges de travail entre les nœuds qui servent à la fois de clients et de serveurs. Cette structure décentralisée élimine le besoin d’un serveur central, ce qui permet aux nœuds de partager directement les ressources. Les plateformes de partage de fichiers sont un exemple bien connu de cette architecture. 
• Architecture à trois niveaux
  Ce modèle divise le système en trois couches : la couche de présentation (interface utilisateur), la couche d’application (logique de gestion) et la couche de données (base de données). Chaque couche fonctionne indépendamment, ce qui facilite la gestion de l’évolutivité et de la maintenance. De nombreuses applications Web modernes, telles que les plateformes de commerce électronique, utilisent cette architecture. 
• Architecture des microservices
  Les microservices décomposent les applications en petits services indépendants, chacun responsable d’une fonction spécifique. Ces services communiquent entre eux via des API ou des systèmes de messagerie, ce qui offre flexibilité et évolutivité. Les plateformes de diffusion en continu en ligne, où des services distincts gèrent les profils, les recommandations, etc., en sont un exemple. 
• Architecture orientée services (SOA)
  Similaire aux microservices, la SOA organise les fonctionnalités en services. Cependant, la SOA utilise souvent un bus de service d’entreprise (ESB) pour faciliter la communication entre les composants. Cette architecture est généralement présente dans les systèmes des grandes entreprises. 
• Systèmes axés sur les événements
  Les systèmes axés sur les événements fonctionnent en fonction d’événements qui déclenchent des actions ou des flux de travail spécifiques sur l’ensemble du réseau. Les composants interagissent de manière asynchrone et répondent aux changements ou aux mises à jour en temps réel. Cette architecture est courante dans les applications d’Internet des objets (IdO), où les capteurs détectent les événements et agissent en conséquence. 

L’architecture décentralisée des systèmes distribués leur permet de prendre en charge un large éventail de cas d’utilisation dans pratiquement tous les secteurs. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des exemples les plus importants de systèmes distribués et de leurs applications : 

• Réseaux
  Les réseaux, comme Internet, comptent parmi les exemples les plus anciens et les plus répandus de systèmes distribués. Ils permettent aux ordinateurs de communiquer et de partager des ressources sur des réseaux locaux (LAN) ou étendus (WAN). Les réseaux poste à poste et les systèmes de messagerie s’appuient également sur l’informatique distribuée pour permettre un échange de données fluide. 
• Processeurs parallèles
  Les systèmes de traitement parallèles répartissent les tâches de calcul entre plusieurs processeurs pour exécuter des opérations simultanément. Ces systèmes sont utilisés pour des applications hautes performances telles que les simulations scientifiques, les prévisions météorologiques, l’analyse de données et même le minage de cryptomonnaie. 
• Systèmes en temps réel distribués
  Les systèmes en temps réel sont essentiels dans les secteurs qui dépendent fortement d’un traitement immédiat, tels que les systèmes de réservation des compagnies aériennes, les plateformes de répartition des services de covoiturage, les systèmes de contrôle automatisés de la fabrication et le suivi logistique. 
• Systèmes de bases de données distribuées
  Les bases de données distribuées stockent des données sur plusieurs serveurs ou emplacements physiques. Ils améliorent l’évolutivité et la fiabilité en répliquant ou en partitionnant les données. Les bases de données homogènes utilisent une structure cohérente, tandis que les bases de données hétérogènes intègrent plusieurs modèles de données pour une flexibilité accrue. 
• IA distribuée
  L’intelligence artificielle (IA) distribuée exploite la puissance de calcul de plusieurs nœuds pour traiter des ensembles de données à grande échelle et exécuter des tâches d’apprentissage machine (ML). Cette approche prend en charge des applications telles que les véhicules autonomes et le traitement du langage naturel (TLN). 
• Réseaux de télécommunication
  Les systèmes de télécommunication modernes, y compris les réseaux cellulaires et VoIP (voix sur IP), utilisent également une architecture distribuée.

Les systèmes distribués offrent plusieurs avantages par rapport aux architectures monolithiques traditionnelles, ce qui les rend indispensables aux environnements informatiques modernes. Les principaux avantages sont les suivants : 

• Fiabilité
  Les systèmes distribués réduisent le risque de temps d’arrêt en éliminant les points de défaillance uniques. Si un nœud tombe en panne, les autres peuvent poursuivre leurs opérations sans interruption. 
• Rapidité
  Les tâches distribuées peuvent être exécutées simultanément, ce qui accélère les délais d’achèvement. Cela est particulièrement utile pour les applications à fort trafic ou les scénarios nécessitant un traitement en temps réel. 
• Performance
  Les systèmes distribués utilisent le parallélisme pour optimiser les performances. Elles divisent les tâches volumineuses en unités plus petites, ce qui permet à plusieurs nœuds de les traiter simultanément, réduisant ainsi la latence et améliorant le débit du processus. 
• Rentabilité
  Ces systèmes exploitent du matériel courant et des instances basées sur le nuage à faible coût, ce qui les rend plus abordables à mettre à l’échelle par rapport aux systèmes centralisés traditionnels. La possibilité d’ajouter des nœuds selon les besoins réduit également les coûts d’investissement initiaux. 

Bien que les systèmes distribués offrent des avantages significatifs, ils présentent également un ensemble de défis en raison de leur complexité et de la nécessité d’une coordination efficace. Lorsque vous envisagez de travailler dans un système distribué, veillez à prendre en compte les points suivants : 

• Navigation confuse
  La complexité de la gestion de nombreux nœuds interconnectés peut compliquer la compréhension de l’interaction entre les différents composants. Utilisez une documentation claire et des outils tels que des cartes ou des tableaux de bord de système distribué pour mieux visualiser l’architecture du système et ses dépendances. 
• Risque de défaillance du réseau
  La communication entre les nœuds repose sur un réseau stable. En cas de problème, le transfert de données et les fonctionnalités du système peuvent être interrompus. Pour y remédier, mettez en œuvre des protocoles de redondance et des mécanismes de basculement fiables. 
• Gestion difficile des frais généraux
  La gestion d’un grand nombre de nœuds et de processus augmente les frais opérationnels. La surveillance, la journalisation, le dépannage, etc., ont tous un coût en termes de temps et d’efforts. Compensez ces dépenses en utilisant largement l’automatisation, en particulier dans les outils de gestion. 
• Sécurité
  Les systèmes distribués sont confrontés à des risques de cybersécurité plus importants en raison de leur grande surface d’attaque et de leur accès partagé aux ressources. Protégez les données et les systèmes sensibles en adoptant des protocoles d’authentification stricts, un chiffrage et des audits de sécurité réguliers. 
• Cohérence des données
  Garantir que tous les nœuds disposent de données à jour et synchronisées peut être difficile, en particulier en cas de défaillance ou de retard du réseau. Assurez la cohérence des données en utilisant des bases de données distribuées avec de solides modèles de cohérence. 

Les systèmes distribués fonctionnent en divisant les tâches en composants plus petits répartis sur plusieurs nœuds, qui peuvent ensuite communiquer et collaborer tout en travaillant vers un objectif commun. En général, ce processus suit un ensemble d’étapes spécifiques : 

• Décomposition de la tâche :
  Le système commence par décomposer une tâche en sous-tâches plus petites et plus faciles à gérer. 
• Composants décentralisés :
  Plusieurs nœuds (ordinateurs physiques ou machines virtuelles) sont répartis sur différents sites. Chaque nœud fonctionne de manière autonome tout en contribuant à la fonctionnalité globale du système. 
• Communication :
  Les nœuds échangent des informations à l’aide de protocoles de communication tels que TCP/IP, HTTP ou des files d’attente de messages. Cette interaction garantit que tous les composants restent coordonnés et peuvent partager des données essentielles. 
• Coordination :
  Les systèmes distribués s’appuient sur des mécanismes de coordination pour synchroniser les actions entre les nœuds. Des techniques telles que les protocoles de consensus (p. ex., Paxos) et les transactions distribuées aident à maintenir la cohérence des données et à prévenir les conflits afin que le système fonctionne en harmonie. 
• Exécution et traitement :
  Chaque nœud exécute sa sous-tâche affectée indépendamment à l’aide des ressources locales. Une fois la tâche terminée, les résultats sont communiqués à un système de gestion central ou regroupés dans la sortie finale. 
• Tolérance aux pannes :
  Pour gérer les défaillances, les systèmes distribués intègrent des stratégies de redondance et de réplication. En cas de défaillance d’un nœud, des nœuds de sauvegarde ou des sources de données répliquées prennent le relais pour garantir un fonctionnement continu. 
• Réassemblage et achèvement :
  Une fois toutes les sous-tâches traitées, le système intègre les résultats dans une sortie finale.

Comprendre le fonctionnement d’un système distribué n’est pas la même chose que de savoir comment en mettre un en œuvre. Qu’il s’agisse de déployer un système pour un petit service ou de l’adapter à une infrastructure globale, les étapes suivantes peuvent vous aider à guider le processus : 

• Analyser les exigences
  Commencez par évaluer les exigences de votre entreprise, notamment la taille et la capacité du réseau, le volume de données, la fréquence des processus et le nombre d’utilisateurs. Tenez également compte de la fidélité des données, des exigences en matière de disponibilité et de la capacité des centres de données existants. 
• Planifier la portée du déploiement
  Les déploiements distribués peuvent aller de petits systèmes locaux à des architectures d’entreprise à grande échelle. Commencez par une catégorie adaptée à vos besoins actuels et assurez-vous que la conception peut évoluer à mesure que l’entreprise se développe. 
• Tirer parti de l’orchestration de conteneurs
  Des outils tels que Kubernetes simplifient le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion des systèmes distribués en automatisant les applications conteneurisées sur l’ensemble des grappes. Cela favorise une performance constante et des opérations simplifiées. 
• Mettre en œuvre des bases de données distribuées
  Utilisez des bases de données qui fournissent une couche de données unifiée, permettant à tous les nœuds d’accéder aux mêmes données tout en prenant en charge la réplication pour la tolérance aux pannes. Cela garantit la disponibilité des données et contribue à maintenir la cohérence dans l’ensemble du système. De plus, utilisez la sécurité en nuage pour protéger les données dans les environnements distribués. 
• Améliorer l’observabilité
  Les systèmes distribués sont intrinsèquement complexes, ce qui rend la surveillance essentielle. Mettez en œuvre le traçage distribué pour gagner en observabilité et en aperçus sur les opérations du système. Le traçage distribué suit les demandes sur les nœuds, identifie les goulots d’étranglement et garantit l’optimisation de la performance. L’IA pour les opérations informatiques (AIOps) peut également vous aider à améliorer la surveillance et la résolution des problèmes dans des environnements distribués complexes.  
• Itérer et mettre à l’échelle
  Attendez-vous à ce que votre système distribué évolue au fil du temps. À mesure que la demande augmente, passez de déploiements plus petits à des infrastructures plus grandes en ajoutant des ressources, en affinant les configurations et en tirant parti de technologies évolutives.