什么是分布式云计算？

分布式云计算是指将公共云服务分布在多个地理位置。在分布式云环境下，运营、治理以及更新仍由主要公共云提供商负责。

在分布式计算环境下，计算工作负载分散在多个连接的服务器上。分布式云计算采用云计算模式，并以互联的方式将其分发到不同的地理位置。它创建了一个执行环境，其中的应用程序组件会查看根据应用程序需求选择的特定地理位置。一些应用程序要求是：

定位：帮助提高应用程序交付时的响应能力和性能，尤其是在延迟至关重要并且将批量数据传输到单个云肯定成本高昂的情况下。

监管：在某些国家或地区，法规规定数据不得离开该国或地区。在这种情况下，分布式云计算会有所帮助。

数据的安全和控制：确保企业有能力在其私有云、集成的公共云中保留特定的数据和流程。

冗余：在本地、区域和国家站点冗余以外提供冗余，这有助于缓解大规模停机。

请记住，无论使用哪种用例，分布式模型都意味着应用程序需要跨多个计算机区域和域连接在一起。因此，集成必须是分布式计算策略的关键组成部分。

类似的计算系统

雾计算和边缘计算可以理解为分布式云计算的扩展。

通过边缘计算，数据的收集和处理非常接近生成点。利用边缘设备（充当企业网络入口点的设备）才能做到这一点。需要低延迟和高吞吐量的应用程序将从边缘计算中受益匪浅。

雾计算是一种信息技术架构形式，利用边缘设备进行计算、存储和通信，全部在本地和通过互联网进行。

边缘计算和雾计算都可以被视为分布式云计算的扩展。这两种形式充当微型数据中心，用于存储，还可用于链接到更大的云数据中心进行大数据分析和存储。

分布式云计算的工作原理

从根本上讲，云计算和分布式云计算是相同的。不过，分布式云计算将云计算扩展到不同的地理区域。分布式云计算将一项任务拆分到位于不同位置的多台计算机上，所有这些计算机都已联网。每台计算机都将完成任务的一部分，可以更快地完成任务。

云计算可以通过允许远程网络访问硬件和软件来提供帮助。这提供了资源共享、可扩展性、成本降低和平台独立性等优势。但是，分布式云计算是一个由多台计算机协同工作以实现最终目标的网络。此网络中的每台计算机都要执行整个任务的一部分。

云计算是通过互联网访问和交付所有必要资源，而分布式云计算是通过网络在多个系统之间共享资源。每种计算模式都有其独特的优势。

分布式云计算的用户可以利用自己可购买的额外功能。这些功能可包括让数据保留在指定区域中的设施，或者延迟和吞吐量的性能目标设置。服务提供商负责提供此功能所需的基础架构。大多数主要的分布式云服务提供商都有自己开发的技术，以帮助处理特定的客户请求，并确保这样做时的透明度。

分布式云计算是一种主要旨在改善企业运作的趋势。简而言之，分布式云计算是企业的发展方向。

分布式云计算的使用案例

智能运输

长途自动驾驶卡车可以处理从仪表板和道路传感器接收的数据。处理这些信息是为了帮助车辆保持巡航速度并确保道路上其他车辆之间的安全距离。同时，车辆将有关性能和发动机数据的信息发送回主云端。车辆的路线可以通过放置在指定地理位置云端的车队协会管理应用程序进行监控。

智能缓存

特定的互联 (OTT) 视频服务提供商利用中央云对视频进行转码和格式化，以便在多个网络上的各种设备上使用。所有内容都以多种格式缓存。如果对新版本的预期水平很高，系统会将该系列放在离最终用户最近的缓存中。这方面的一个示例是增加住宅区服务器或人口稠密城市中心 5G 站点的存储空间，以实现无缝的移动观看。

分布式计算的好处

以下是分布式云计算的好处：

可扩展性和模块化增长的理想选择

由于分布式云计算可在多台机器上运行，因此可以横向扩展。与其多次更新一个系统来处理增加的负载，不如简单地添加另一台机器来缓解压力。这种添加的次数没有限制。当负载较高时，所有连接的机器都可以满负荷工作；当工作量减少时，不需要的机器可以下线。

提高容错能力和增强可靠性

从本质上讲，与单台机器相比，分布式系统的容错能力要高得多。如果一家企业在五个地点拥有 20 台机器，那么当其中一个或两个地点面临停机时，工作不会停顿。因此，可靠性要高得多。如果一个地点确实需要停机，则对其他中心的性能需求会自动增加，从而确保不会出现停顿。

低延迟

分布式云计算网络的用户将看到他们的流量只达到距离数据生成点最近的位置节点。这样可以降低延迟并增强性能。唯一的缺点是系统必须设计为同时在多个节点上运行，而此功能非常复杂，会大大增加企业的服务成本。

成本效益

对分布式云计算的投资远高于建立独立系统。不过，只是特定时刻如此，之后就变成了基于规模经济的服务。从长远来看，它们比大规模的集中式系统更划算。

效率

分布式云系统接收大量复杂的数据或问题，然后将其分解为更小的部分，将处理并行分布在多台计算机上。这减少了完成手头任务所花费的时间，并提高了效率。

分布式云计算的缺点

每个系统都有优点和缺点。以下是分布式云计算的缺点：

实施复杂

鉴于分布式计算系统所完成的工作类型，与更集中的系统相比，分布式计算系统的部署以及维护和故障排除都非常复杂。这种增加的复杂性不仅局限于硬件，还涉及到处理安全方面和通信所需的软件。

高投入

如前所述，最初投资分布式云计算系统可能相当昂贵。在需要时增加服务和容量以提高处理能力以及处理数据传输，可能会大大增加初始成本。

安全问题

与分布式系统相比，维护集中式系统中的数据安全要容易得多。整个网络必须得到保护，用户还需要完全控制跨不同位置的复制数据。

对于大型项目，分布式计算可以提高性能，发挥多台机器的威力。它是一种可扩展的模式，可根据所承担的工作负载的需求而增长。它可能有一些缺点，但是当涉及到大型工作负载和大数据时，可扩展性、更好的性能和更高的可靠性就会受到青睐。