Coordinare più nodi indipendenti affinché funzionino come un insieme unificato, non è un compito semplice. Per poterlo eseguire, i sistemi distribuiti si basano su diversi componenti e principi fondamentali per garantire che il sistema funzioni in modo efficiente e agevole. Di seguito sono riportati gli elementi chiave che definiscono questo approccio:

• Scalabilità
  La scalabilità si riferisce alla capacità del sistema di adattarsi alla crescita senza compromettere le prestazioni. Questa si ottiene aggiungendo nodi o risorse man mano che la domanda aumenta, consentendo al sistema di gestire senza errori carichi di lavoro più grandi e un numero crescente di utenti.
  

• Condivisione delle risorse
  I sistemi distribuiti condividono hardware, software e dati tra più nodi. In questo modo, è possibile usare in modo più efficace varie risorse, garantendo che nessun singolo componente sia sovraccaricato.
  


• Sistemi aperti
  Lo stato di apertura di questi sistemi descrive la facilità con cui un sistema distribuito può integrarsi con le nuove tecnologie e adattarsi ai cambiamenti. I sistemi aperti promuovono la flessibilità supportando l'interoperabilità e l'estensibilità, consentendo alle organizzazioni di evolvere la propria infrastruttura IT nel tempo.

• Contemporaneità
  La contemporaneità è la capacità del sistema di gestire più compiti contemporaneamente. Distribuendo le operazioni tra vari nodi, un sistema distribuito è in grado di eseguire un'elaborazione efficiente, anche quando utenti o applicazioni differenti eseguono compiti concomitanti.

• Tolleranza ai guasti
  La tolleranza ai guasti garantisce l'affidabilità del sistema, anche lato hardware o software. I sistemi distribuiti raggiungono questo obiettivo rilevando ed eliminando rapidamente i singoli punti di errore, ridistribuendo i compiti e mantenendo le funzionalità senza ridurre significativamente le prestazioni.


• Trasparenza
  Sebbene possa sembrare contraddittoria, la "trasparenza" nei sistemi distribuiti nasconde agli utenti e alle applicazioni le complessità dell'infrastruttura sottostante. Ciò significa che gli utenti possono interagire con il sistema senza dover sapere come vengono distribuite o gestite le risorse, semplificando la loro esperienza e garantendo la privacy dei dati.

 

In termini di struttura, i sistemi distribuiti sono al polo opposto delle infrastrutture centralizzate più tradizionali. Mentre i sistemi centralizzati (o "monolitici") si basano su un unico punto di controllo, i sistemi distribuiti sfruttano un approccio decentralizzato in cui più nodi collaborano per raggiungere obiettivi comuni.

Sistema centralizzato 
Un sistema centralizzato è un sistema in cui tutti i compiti informatici, l'archiviazione dei dati e il processo decisionale sono controllati da un unico server o nodo centrale. Le periferiche o gli utenti interagiscono direttamente con questo nodo centrale, che funge da hub primario per tutte le attività. 

• Unico punto di controllo
  Tutti i processi decisionali e la gestione delle risorse avvengono nel nodo centrale, creando una gerarchia chiara. 
• Gestione centralizzata dei dati
  I dati vengono archiviati ed elaborati in un'unica posizione, semplificando l'amministrazione ma creando potenzialmente colli di bottiglia. 
• Semplicità di gestione
  Con un unico punto di controllo, i sistemi centralizzati sono più facili da gestire e coordinare, caratteristica che li rende adatti per ambienti di piccole dimensioni o meno complessi. 
• Potenziali vulnerabilità
  Un singolo punto di errore può portare a tempi di inattività o interruzioni se il nodo centrale riscontra problemi. Inoltre, una domanda elevata sul nodo centrale può causare ritardi o congestione. 
• Sviluppo lineare
  Nei sistemi centralizzati, lo sviluppo segue in genere un approccio lineare, con i team che lavorano in sequenza sui componenti. Questo può rallentare il processo, poiché i cambiamenti spesso dipendono dal completamento dei compiti precedenti. 

Sistema distribuito 
Al contrario, un sistema distribuito distribuisce compiti che richiedono elaborazione, gestione dei dati e processo decisionale tra più nodi indipendenti che comunicano e collaborano su una rete. 

• Controllo decentralizzato
  Nessun singolo nodo detiene l'autorità sull'intero sistema. Al contrario, ogni nodo opera in modo autonomo, contribuendo al contempo alla funzionalità complessiva del sistema. 
• Tolleranza ai guasti
  I sistemi distribuiti riducono al minimo l'impatto degli errori ridistribuendo i compiti tra altri nodi, garantendo prestazioni ininterrotte. 
• Maggiore scalabilità
  Questi sistemi possono crescere aggiungendo più nodi, rendendoli adatti alla gestione di carichi di lavoro maggiori e all'espansione delle basi di utenti. 
• Collaborazione tra nodi
  I nodi in un sistema distribuito condividono risorse e informazioni, lavorando insieme per elaborare i dati e fornire servizi in modo efficiente. 
• Sviluppo modulare
  I sistemi distribuiti supportano lo sviluppo modulare, in cui i team possono lavorare contemporaneamente su diversi componenti o servizi, aumentando la velocità e la flessibilità di sviluppo. 
• Aggiornamenti più frequenti
  Grazie alla loro architettura modulare, i sistemi distribuiti possono implementare aggiornamenti frequenti e incrementali nel corso dell'anno, consentendo una distribuzione più rapida di nuove funzionalità e miglioramenti.  
• Funzionalità di sviluppo parallele
  La struttura decentrata dei sistemi distribuiti consente a più team di sviluppo di lavorare fianco a fianco su diversi componenti senza causare interruzioni a livello di sistema, promuovendo agilità e innovazione più rapida.

I sistemi distribuiti possono essere classificati in diversi tipi in base all'architettura e alla funzionalità che li caratterizza. Ogni tipo risponde a esigenze e casi d'uso specifici: 

• Sistemi client-server
  In questa architettura tradizionale, i server forniscono risorse o servizi che la clientela può richiedere e utilizzare per compiti quali elaborazione dei dati, archiviazione o accesso alle risorse condivise. Esempi includono applicazioni Web in cui i browser (client) recuperano contenuti dai server Web. 
• Reti peer-to-peer (P2P)
  I sistemi peer-to-peer distribuiscono i carichi di lavoro tra nodi che fungono sia da client sia da server. Questa struttura decentralizzata elimina la necessità di un server centrale, consentendo ai nodi di condividere direttamente le risorse. Le piattaforme di condivisione dei file sono un esempio noto di questa architettura. 
• Architettura a tre livelli
  Questo modello divide il sistema in tre livelli: il livello di presentazione (interfaccia utente), il livello di applicazione (logica aziendale) e il livello di dati (database). Ogni livello opera in modo indipendente, rendendo la scalabilità e la manutenzione più gestibili. Molte applicazioni Web moderne, come le piattaforme di e-commerce, utilizzano questa architettura. 
• Architettura dei microservizi
  I microservizi suddividono le applicazioni in piccoli servizi indipendenti, ciascuno responsabile di una funzione specifica. Questi servizi comunicano tra loro tramite API o sistemi di messaggistica, offrendo flessibilità e scalabilità. Esempi includono piattaforme di streaming online, in cui servizi distinti gestiscono profili, consigli ecc. 
• Architettura orientata ai servizi (SOA)
  Simile ai microservizi, la SOA organizza le funzionalità in forma di servizi. Tuttavia, la SOA utilizza spesso un bus di servizio aziendale (ESB) per facilitare la comunicazione tra i componenti. Questa architettura si trova in genere in sistemi aziendali di grandi dimensioni. 
• Sistemi basati sugli eventi 
  I sistemi basati sugli eventi operano in base a eventi che attivano azioni o workflow specifici in tutta la rete. I componenti interagiscono in modo asincrono, rispondendo a cambiamenti o aggiornamenti in tempo reale. Questa architettura è comune nelle applicazioni Internet of Things (IoT), in cui i sensori rilevano e agiscono sulla base degli eventi. 

L'architettura decentrata dei sistemi distribuiti consente loro di supportare un'ampia gamma di casi d'uso in ogni settore. Di seguito sono riportati alcuni degli esempi più importanti di sistemi distribuiti e delle loro applicazioni: 

• Reti
  Le reti, come Internet, sono tra i primi e più diffusi esempi di sistemi distribuiti. Consentono ai computer di comunicare e condividere risorse tramite LAN (Local Area Network) o WAN (Wide Area Network). Le reti peer-to-peer e i sistemi di posta elettronica sfruttano anche il computing distribuito per consentire uno scambio di dati agevole. 
• Processori paralleli
  I sistemi di elaborazione parallela dividono i compiti di calcolo tra più processori per eseguire le operazioni contemporaneamente. Questi sistemi vengono utilizzati per applicazioni ad alte prestazioni come simulazioni scientifiche, previsioni meteorologiche, analisi dei dati e persino crypto mining. 
• Sistemi distribuiti in tempo reale
  I sistemi in tempo reale sono essenziali in settori che dipendono fortemente dall'elaborazione immediata, come i sistemi di prenotazione delle compagnie aeree, le piattaforme di invio per la condivisione delle corse, i sistemi di controllo automatizzati del manifatturiero e il rilevamento della logistica. 
• Sistemi di database distribuiti
  I database distribuiti archiviano i dati su più server o posizioni fisiche. Migliorano la scalabilità e l'affidabilità replicando o partizionando i dati. I database omogenei utilizzano una struttura coerente, mentre i database eterogenei integrano più modelli di dati per una maggiore flessibilità. 
• AI distribuita
  L'intelligenza artificiale (AI) distribuita sfrutta la potenza computazionale di più nodi per elaborare set di dati su larga scala ed eseguire compiti di machine learning (ML). Questo approccio supporta applicazioni come i veicoli autonomi e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). 
• Reti di telecomunicazione
  Anche i moderni sistemi di telecomunicazione, tra cui reti cellulari e VoIP (Voice over IP), utilizzano un'architettura distribuita.

I sistemi distribuiti offrono diversi vantaggi rispetto alle architetture monolitiche tradizionali, rendendoli indispensabili per gli ambienti informatici moderni. I vantaggi principali includono questi descritti di seguito: 

• Affidabilità
  I sistemi distribuiti riducono al minimo il rischio di tempi di inattività eliminando i singoli punti di errore. Se un nodo si blocca, altri possono continuare le operazioni senza interruzioni. 
• Velocità
  I compiti distribuiti possono essere eseguiti contemporaneamente, con tempi di completamento più rapidi. Ciò è particolarmente utile per applicazioni ad alto traffico o scenari che richiedono l'elaborazione in tempo reale. 
• Prestazioni
  I sistemi distribuiti utilizzano il parallelismo per ottimizzare le prestazioni. Dividono i compiti di grandi dimensioni in unità più piccole, consentendo a più nodi di elaborarli contemporaneamente, riducendo la latenza e migliorando la produttività nel processo. 
• Convenienza
  Questi sistemi sfruttano hardware a basso costo e istanze basate su cloud, caratteristiche che li rendono più accessibili in termini di scalabilità rispetto ai tradizionali sistemi centralizzati. La possibilità di aggiungere nodi in base alle necessità, riduce i costi iniziali dell'investimento. 

Sebbene i sistemi distribuiti offrano vantaggi significativi, presentano anche una serie di sfide dovute alla loro complessità e alla necessità di un coordinamento efficace. Quando si considera di lavorare all'interno di un sistema distribuito, fai in modo di considerare quanto segue: 

• Navigazione confusa
  La complessità della gestione di numerosi nodi interconnessi può rendere difficile comprendere come interagiscono i diversi componenti. Utilizza documentazione e strumenti chiari come mappe o dashboard del sistema distribuito per visualizzare meglio l'architettura del sistema e le sue dipendenze. 
• Rischio di errore di rete
  La comunicazione tra i nodi fa affidamento su una rete stabile. Se si verifica un problema, il trasferimento dei dati e la funzionalità del sistema possono essere interrotti. Per risolvere questo problema, implementa protocolli di ridondanza e meccanismi di failover affidabili. 
• Difficile gestione dell'overhead
  La gestione di un gran numero di nodi e processi aumenta i costi operativi. Il monitoraggio, il logging, la risoluzione dei problemi ecc. sono altri aspetti da tenere in conto in termini di tempo e impegno. Contrasta queste spese impiegando ampiamente l'automazione, in particolare negli strumenti di gestione. 
• Sicurezza
  I sistemi distribuiti devono affrontare maggiori rischi per la sicurezza informatica a causa della loro ampia superficie di attacco e dell'accesso alle risorse condivise. Proteggi i dati e i sistemi sensibili adottando protocolli di autenticazione rigorosi, crittografia e controlli di sicurezza regolari. 
• Coerenza dei dati
  Garantire che tutti i nodi abbiano dati aggiornati e sincronizzati può essere difficile, soprattutto in caso di guasti o ritardi della rete. Garantisci la coerenza dei dati utilizzando database distribuiti con solidi modelli di coerenza. 

Il funzionamento dei sistemi distribuiti consiste nel dividere i compiti in componenti più piccoli distribuiti su più nodi, che possono quindi comunicare e collaborare mentre lavorano per uno scopo comune. In genere, questo processo si espleta in una serie specifica di fasi: 

• Scomposizione dei compiti:
  Il sistema inizia suddividendo un compito in compiti secondari più piccoli e gestibili. 
• Componenti decentralizzati:
  Più nodi, computer fisici o macchine virtuali, sono distribuiti in diverse posizioni. Ogni nodo funziona in modo autonomo, contribuendo al contempo al funzionamento complessivo del sistema. 
• Comunicazione:
  I nodi scambiano informazioni utilizzando protocolli di comunicazione come TCP/IP, HTTP o code di messaggi. Questa interazione garantisce che tutti i componenti rimangano coordinati e possano condividere i dati essenziali. 
• Coordinamento:
  I sistemi distribuiti si affidano a meccanismi di coordinamento per sincronizzare le azioni tra i nodi. Tecniche come i protocolli di consenso (ad esempio, Paxos) e le transazioni distribuite aiutano a mantenere la coerenza dei dati e a prevenire i conflitti in modo che il sistema possa funzionare in armonia. 
• Esecuzione ed elaborazione:
  Ogni nodo esegue il proprio compito secondario assegnato in modo indipendente utilizzando risorse locali. Una volta completati, i risultati vengono comunicati a un sistema di gestione centrale o altrimenti aggregati nell'output finale. 
• Tolleranza ai guasti:
  Per gestire i guasti, i sistemi distribuiti incorporano strategie di ridondanza e replica. Se un nodo non funziona correttamente, i nodi di backup o le origini dati replicati assumono il controllo per garantire un funzionamento continuo. 
• Riassemblaggio e completamento:
  Dopo l'elaborazione di tutti i compiti secondari, il sistema integra i risultati in un output finale.

Comprendere il funzionamento di un sistema distribuito non equivale a sapere come implementarlo. Che si tratti di distribuire un sistema per un piccolo reparto o di ottenere scalabilità su un'infrastruttura globale, le seguenti fasi possono aiutare a guidare il processo: 

• Valutazione dei requisiti
  Inizia valutando le esigenze della tua organizzazione, tra cui le dimensioni e la capacità della rete, il volume dei dati, la frequenza dei processi e il numero di utenti. Inoltre, considera l'affidabilità dei dati, i requisiti di disponibilità e la capacità dei data center esistenti. 
• Pianificazione dell'ambito di distribuzione
  Le distribuzioni di carattere distribuito possono spaziare dai piccoli sistemi locali alle architetture aziendali su larga scala. Inizia con una categoria adatta in base alle tue esigenze attuali e assicurati che la progettazione possa evolversi man mano che l'organizzazione cresce. 
• Utilizzo al meglio dell'orchestrazione dei contenitori
  Strumenti come Kubernetes semplificano la distribuzione, la scalabilità e la gestione dei sistemi distribuiti automatizzando le applicazioni containerizzate tra i cluster. Ciò promuove prestazioni coerenti e operazioni semplificate. 
• Implementazione di database distribuiti
  Utilizza database che forniscono un livello di dati unificato, consentendo a tutti i nodi di accedere agli stessi dati, supportando al contempo la replica per la tolleranza ai guasti. Ciò garantisce la disponibilità dei dati e aiuta a mantenere la coerenza in tutto il sistema. Inoltre, adopera la sicurezza cloud per proteggere i dati in ambienti distribuiti. 
• Miglioramento dell'osservabilità
  I sistemi distribuiti sono intrinsecamente complessi, rendendo essenziale il monitoraggio. Implementa il tracciamento distribuito per ottenere osservabilità e dati sulle operazioni del sistema. Il tracciamento distribuito tiene traccia delle richieste tra i nodi, identifica i colli di bottiglia e garantisce l'ottimizzazione delle prestazioni. La soluzione AIOps può anche contribuire a migliorare il monitoraggio e la risoluzione dei problemi in ambienti distribuiti complessi.  
• Iterazione e scalabilità
  Aspettati che il sistema distribuito si evolva nel tempo: man mano che le richieste aumentano, passa da distribuzioni più piccole a infrastrutture più grandi aggiungendo risorse, perfezionando le configurazioni e sfruttando tecnologie scalabili.