logo
Конспект лекций по информационным технологиям

3. Распределённые системы обработки данных

В современных сетевых информационных технологиях всё чаще используют распределённую обработку данных. Она позволяет повысить эффективность удовлетворения информационных потребностей пользователей, обеспечить гибкость и оперативность принимаемых им решений и др.

Под распределённой обработкой данных понимают обработку приложений несколькими территориально разделёнными ЭВМ. При этом в приложениях, связанных с обработкой базы данных, собственно управление базой данных может выполняться централизованно.

Распределенная обработка данных (Distributed Data Processing, DDP) - это методика выполнения прикладных программ группой систем. При этом пользователь получает возможность работать с сетевыми службами и прикладными процессами, расположенными в нескольких взаимосвязанных абонентских системах.

Распределённая обработка данных позволяет повысить эффективность удовлетворения информационных потребностей пользователей, обеспечивает гибкость и оперативность принимаемых ими решений.

Функции распределённой среды включают службы:

Наиболее часто данные размещаются в БД. Ими обычно управляют локальные СУБД, то есть размещённые на том же компьютере. Когда несколько таких БД удалены друг от друга на большие расстояния, то возникает необходимость решения задач управления ими, то есть распределёнными БД. Для решения таких задач между ЭВМ с локальными СУБД и БД организуют сеть передачи данных по каналам связи, а в ней обеспечивают техническую и программную поддержку обмена данными. То есть в этом случае используют ПО, управляющее распределёнными базами данных, которые могут образовывать банки данных.