Роль распределённых вычислительных систем в современных технологических экосистемах

Цель исследования заключается в анализе роли распределённых вычислительных систем в формировании и развитии ключевых направлений современной цифровой инфраструктуры, а также в выявлении перспектив и вызовов, связанных с их интеграцией в технологические экосистемы.

Методы. Использованы статистические данные и аналитические отчёты ведущих источников (Statista, DB-Engines, MarketsandMarkets, Cambridge Centre for Alternative Finance), а также технические спецификации и практические кейсы использования фреймворков и систем (Apache Hadoop, Cassandra, IBM Summit). Методологически применён сравнительный анализ, обобщение практических примеров и прогнозирование на основе современных технологических трендов.

Результаты. Подтверждено, что РВС являются фундаментом для облачных вычислений, обработки больших данных, Интернета вещей, высокопроизводительных вычислений и технологий блокчейн. Облачные платформы AWS, Microsoft Azure и Google Cloud используют распределённые архитектуры для масштабируемости и отказоустойчивости. В Big Data ключевую роль играют фреймворки Apache Hadoop и Spark, позволяющие анализировать огромные объёмы данных. Распределённые базы данных, такие как Cassandra и MongoDB, обеспечивают высокую производительность и отказоустойчивость. В IoT РВС поддерживают обработку данных на уровне edge и fog computing, минимизируя задержки. HPC-системы, например суперкомпьютер Summit, демонстрируют вычислительную мощь распределённых систем. Блокчейн и криптовалюты используют распределённые узлы для безопасности и децентрализации. Выделены ключевые тренды: интеграция с ИИ, рост edge/fog computing, квантовые распределённые архитектуры, доверенные вычисления и автоматизация управления. Среди вызовов – вопросы безопасности, сложности управления, масштабируемости, зависимости от сетевой инфраструктуры и нормативного регулирования.

Выводы. РВС играют определяющую роль в цифровой трансформации. Их применение позволяет обеспечить отказоустойчивость, масштабируемость и высокую производительность ИТ-сервисов. Будущее РВС связано с внедрением ИИ, автоматизацией управления и адаптацией к новым вычислительным моделям. Для устойчивого развития РВС необходимы решения в области безопасности, нормативного регулирования и оптимизации сетевой инфраструктуры.

1. Khan M. S., Lee H. J. Edge computing in IoT: Architecture and security // J. of Network and Computer Applications. 2024. Vol. 226. P. 103884.

2. Al-Shareeda M. A., Hassan R., Ismail M. Review of edge computing for the Internet of Things // J. of Sensor Network & Data Communications. 2024. Vol. 4(1). P. 1–11.

3. Connected devices in the IoT 2019–2030. 2024 // Statista. URL: https://www.statista.com/statistics/1101442 (дата обращения: 08.06.2025).

4. Distributed architecture design. Microsoft Learn, 2023 // Microsoft Azure. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture (дата обращения: 08.06.2025).

5. Distributed systems on Google Cloud. Google Cloud Docs, 2023 // Google Cloud. URL: https://cloud.google.com/architecture (дата обращения: 08.06.2025).

6. Global cloud services market 2023–2027. 2024 // Statista. URL: https://www.statista.com/statistics/1060118 (дата обращения: 08.06.2025).

7. Netflix tech stack and distributed analytics. TechCrunch Reports, 2023 // TechCrunch. URL: https://techcrunch.com/netflix-distributed (дата обращения: 08.06.2025).

8. Apache Cassandra™ Performance. 2023 // DataStax. URL: https://www.datastax.com/resources/benchmark (дата обращения: 08.06.2025).

9. Distributed database architecture. MongoDB Docs, 2023 // MongoDB. URL: https://www.mongodb.com/docs (дата обращения: 08.06.2025).

10. Ranking of Database Management Systems. 2024 // DB-Engines. URL: https://dbengines.com/en/ranking (дата обращения: 08.06.2025).

11. High Performance Computing Market – Forecast to 2028. 2023 // MarketsandMarkets. URL: https://www.marketsandmarkets.com (дата обращения: 08.06.2025).

12. СBig Data Market Analysis 2023–2030. 2024 // MarketsandMarkets. URL: https://www.marketsandmarkets.com (дата обращения: 08.06.2025).

13. Cambridge Centre for Alternative Finance // 4th Global Cryptoasset Benchmarking Study. Cambridge University, 2023. URL: https://ccaf.io/publications (дата обращения: 08.06.2025).

14. Jiao L., Zhao J., Liu Z. Federated Learning meets Edge Computing: Opportunities and Challenges // IEEE Internet of Things Journal. 2023. Vol. 10(2). P. 903–918.

15. Velasquez C. J., Rehman A. Trends in Fog Computing: Recent advances // IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 33212–33225.

16. Zhang Y., Wang L. Quantum computing in distributed systems // Nature Reviews Computer Science. 2023. Vol. 1(4). P. 78–90.

17. Confidential computing: technologies and use cases. Intel White Paper, 2023 // Intel. URL: https://www.intel.com/confidential-computing (дата обращения: 08.06.2025).

18. Trends in Distributed AI and Federated Learning. OpenAI Research Blog, 2023 // OpenAI. URL: https://openai.com/research (дата обращения: 08.06.2025).

19. White D. Designing scalable distributed systems // ACM Queue. 2023. Vol. 21(3). P. 55–70.

20. Harish V., Sridevi R. Performance analysis of public and private blockchains // Proc. of ICNSBT 2023. Singapore: Springer, 2024. Vol. 735. P. 233–244.

21. IBM Summit Supercomputer Overview. IBM Research, 2023 // IBM. URL: https://www.research.ibm.com/summit (дата обращения: 08.06.2025).

22. Worldwide Edge Spending Guide. 2024 // IDC. URL: https://www.idc.com (дата обращения: 08.06.2025).

23. Otte P., de Vos M. Distributed systems: from blockchain to IoT // Future Generation Computer Systems. 2023. Vol. 141. P. 1–15.

24. Distributed computing architectures in modern IT. Red Hat White Paper, 2023 // Red Hat. URL: https://www.redhat.com/en/resources (дата обращения: 08.06.2025).

25. Syed A. A., Gani A., Buyya R. A review on distributed systems for big data // Information Systems Frontiers. 2023. Vol. 25. P. 99–121.