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Sistemas Distribuídos: Fundamentos e Práticas

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Avançado

'O futuro dos sistemas distribuídos aponta para maior adoção de microsserviços, computação em borda (edge computing) e inteligência artificial distribuída.'

'Futuro e Tendências'

'O futuro dos sistemas distribuídos aponta para maior adoção de microsserviços, computação em borda (edge computing) e inteligência artificial distribuída.'

Casos de Uso

Casos de uso comuns incluem serviços de nuvem, sistemas financeiros e plataformas de mídia social. Em todos esses cenários, a capacidade de lidar com altos volumes de tráfego e falhas intermitentes é crucial. Um exemplo prático é o uso de filas de mensagens para garantir a entrega eventual em sistemas tolerantes a falhas.

Comparações

Comparado com sistemas centralizados, os distribuídos oferecem maior escalabilidade e resiliência, mas também complexidade adicional na gestão e monitoramento. Enquanto uma fila de mensagens foca na entrega ordenada ou garantida das mensagens, um broker adiciona funcionalidades como roteamento inteligente e persistência.

Fundamentos

Sistemas distribuídos são compostos por múltiplos componentes interconectados que operam em diferentes máquinas. Eles permitem a escalabilidade horizontal, alta disponibilidade e tolerância a falhas. A teoria CAP (Consistency, Availability, Partition tolerance) é fundamental para entender as trade-offs em sistemas distribuídos. RDBMS não são particionáveis conforme o teorema CAP devido à necessidade de consistência forte, mas são disponíveis porque priorizam a consistência e a tolerância a partições em detrimento da disponibilidade total.

Introdução

Sistemas distribuídos são uma arquitetura de software que utiliza múltiplos computadores para trabalhar juntos para fornecer um serviço como se fosse um único sistema. Com a crescente demanda por escalabilidade, disponibilidade e resiliência, sistemas distribuídos tornaram-se essenciais para aplicações modernas. Este artigo aborda desde os conceitos básicos até práticas avançadas, incluindo padrões como o Bulkhead e a teoria CAP.

Boas Práticas

Adote práticas como o monitoramento contínuo, testes automatizados e implementação do padrão Bulkhead para isolar componentes críticos. Use APIs gateways para gerenciar políticas de acesso e balanceamento de carga eficiente.

Implementação

Implementar um sistema distribuído envolve escolher as tecnologias certas e configurar corretamente balanceadores de carga e gateways de API. Hystrix utiliza o padrão Bulkhead para isolar falhas em diferentes partes do sistema, prevenindo falhas catastróficas. Aqui está um exemplo em JavaScript usando Hystrix: 

javascript // Exemplo com Hystrix const Hystrix = require('hystrix'); const command = new Hystrix.Command({ metrics: true }, () => { return someExternalServiceCall(); }); command.promise.then(console.log).catch(console.error);

Exemplos de código em distributed system

JavaScript

❓ Perguntas Frequentes

O que é o padrão Bulkhead utilizado pelo Hystrix?

O padrão Bulkhead isola recursos limitados dentro do sistema para prevenir falhas catastróficas.

Por que RDBMS não é tolerante a partições no teorema CAP?

RDBMS prioriza consistência forte sobre disponibilidade em redes partidas.

Qual a diferença entre load balancer e API Gateway?

Um load balancer distribui requisições entre servidores enquanto um API Gateway gerencia políticas de acesso.

Qual a diferença entre fila de mensagens e broker de mensagens?

Uma fila foca na entrega ordenada das mensagens enquanto um broker adiciona funcionalidades como roteamento inteligente.

O que significa latência baseada no top percentil (TP)?

Refere-se ao tempo necessário para atender uma porcentagem específica das requisições.

Referências

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