Distributed Systems 是把一台電腦可以做完的事情分到很多台電腦上。

但不管 Application 要完成什麼，都只包含兩件事：

1. 資料儲存 storage
2. 運算 computation

Distributed system 就是把這兩個問題從一台電腦上，「分散」到多台電腦上而已。

只用一台電腦要做擴展的話，直覺就是把資源往上加，但這樣成本會太高。

使用多台電腦就可以用較低的成本換取相近的效能，不過會增加一些麻煩，這就是 Distributed System 要討論的東西。

1. Size Scalability：增加系統的 Node 時，系統跑的速度應該要線性提昇；資料變多時讀取速度不會因此而變得過慢
2. Geographic Scalability：服務橫跨的區域變大，在美國使用和在台灣使用都不會因此變得很慢
3. Administrative Scalability：不會因為增加了幾顆 node，就增加過多的管理成本。

• Performance: Response Speed, High throughput, Less Resource
• Availability (Fault Tolerance): 讓使用者以為我們的服務一直是 alive 的

Availability = uptime / (uptime + downtime)

1. Node 增加時會產生 overhead
2. Node 之間的距離

• Partition: 把資料切成多個小塊
• Replicate: 把資料複製多份

例子：

• System model (asynchronous / synchronous)
• Failure model (crash-fail, partitions, Byzantine)
• Consistency model (strong, eventual)

• 易理解程度: 盡可能像是在用單台電腦
• 成本考量: 越像一台電腦，成本越高

一般日常中，聽到「你講得很抽象」跟這邊指的不是同一件事。

可以先把這邊講的抽象想成是「簡化事情的複雜程度」。

所以「A 比 B 的抽象程度更高」，指的是 A 刻意忽視了 B 的某些細節，以方便管理，所以 A 更易於理解。

當我們每次進行抽象化時，都會失去對一些東西的掌握；假如遇到某些效能瓶頸時，還是得往實際面去解決，這時候就得重新審視那些被忽略的地方。

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