Escalable y fiable: Una guía sencilla para la computación distribuida
Escalable y fiable: Una guía sencilla para la computación distribuida
La informática distribuida consiste en ejecutar tareas o procesos en varios ordenadores conectados para aumentar el rendimiento, la escalabilidad y la fiabilidad. En lugar de depender de una sola máquina potente, la carga de trabajo se divide entre varios nodos, que pueden gestionar conjuntos de datos y cálculos más grandes con mayor eficacia. Este enfoque constituye la espina dorsal de muchas aplicaciones modernas basadas en datos, como plataformas de comercio electrónico, canales de aprendizaje automático, análisis en tiempo real, redes de sensores IoT y simulaciones de investigación de alto rendimiento.
Computación distribuida](https://assets.zilliz.com/Distributed_Computing_a477b8ca7c.png)
Figura: Computación distribuida
De los servidores individuales a los sistemas distribuidos: La evolución
Durante mucho tiempo, muchas organizaciones dependieron de grandes servidores centralizados -a menudo denominados arquitecturas monolíticas- para ejecutar sus aplicaciones. Sin embargo, esta configuración presentaba algunos inconvenientes evidentes:
Escalabilidad limitada**: Añadir más capacidad significaba comprar servidores más grandes, lo que resultaba caro y requería mucho tiempo.
Un único punto de fallo**: Todo el sistema se detenía si el servidor principal fallaba.
Actualizaciones complejas**: Realizar cambios o actualizaciones era arriesgado porque todo estaba alojado en un mismo lugar.
Los clústeres, que agrupan servidores más pequeños, proporcionaban cierto alivio, pero seguían sin resolver del todo los problemas de escalabilidad y fiabilidad. Ahí es donde interviene la informática distribuida. Los sistemas distribuidos reparten las tareas y los datos entre varios nodos conectados:
Escalan más rápido y de forma más asequible**: Se pueden añadir más nodos en lugar de sustituir un único servidor de gran tamaño.
Mejoran la tolerancia a fallos**: Si falla un nodo, los demás pueden mantener el sistema en línea.
Gestionar grandes cargas de trabajo**: Varios nodos trabajando juntos pueden procesar grandes volúmenes de datos de forma más eficiente.
Soluciones modernas como Milvus de Zilliz se basan en estos principios para gestionar grandes cantidades de datos de alta dimensión. Milvus soporta búsquedas de similitud a gran escala distribuyendo los datos entre múltiples nodos y mantiene un alto rendimiento, incluso en condiciones exigentes.
¿Cómo funciona la computación distribuida?
La informática distribuida es un modelo en el que varias máquinas (o nodos) trabajan juntas para realizar tareas que serían difíciles o ineficaces de manejar en una sola máquina. Cada nodo de un sistema distribuido puede realizar funciones específicas, como almacenar datos o procesar cálculos, y el sistema coordina estas tareas para operar como un todo unificado. De ahí que este enfoque permita un mayor rendimiento, una mejor tolerancia a fallos y opciones de escalado flexibles.
Principios básicos
Distribución de tareas](https://zilliz.com/ai-faq/how-does-data-distribution-work-in-a-distributed-database):** La idea principal de la informática distribuida es dividir los trabajos grandes en tareas más pequeñas y asignarlas a varios nodos. Al dividir las cargas de trabajo, cada nodo puede trabajar en su pieza en paralelo, lo que acelera el procesamiento y evita que una sola máquina se sobrecargue.
Particionamiento de datos](https://zilliz.com/ai-faq/what-is-data-partitioning-and-why-is-it-important-in-distributed-databases):** Los datos se dividen en segmentos (a menudo denominados "fragmentos"). Cada nodo almacena uno o más de estos segmentos para lecturas y escrituras paralelas. Esto acelera el acceso a los datos y facilita su escalabilidad: cuando los datos crecen, se añaden más nodos y se particionan aún más.
Sincronización y coordinación](https://zilliz.com/ai-faq/how-do-you-synchronize-data-across-systems):** Como las tareas y los datos están repartidos, es fundamental que los nodos estén sincronizados para evitar actualizaciones contradictorias. Los sistemas distribuidos utilizan protocolos y algoritmos, como los mecanismos de consenso, para garantizar que cada nodo mantiene una visión coherente de los datos. Estos métodos ayudan a que todas las partes del sistema se pongan de acuerdo sobre los cambios, incluso cuando se producen simultáneamente.
Componentes de los sistemas distribuidos
Componentes de un sistema distribuido](https://assets.zilliz.com/Components_of_Distributed_System_2acfc078bf.png)
Figura: Componentes del sistema distribuido
Nodos (o Hosts): Cada nodo ejecuta tareas o almacena datos. En muchos casos, los nodos pueden ser servidores físicos, máquinas virtuales o contenedores. Cuando se utiliza un sistema como Milvus, cada nodo puede contener un segmento del índice vectorial, lo que permite realizar búsquedas distribuidas en grandes conjuntos de datos sin sobrecargar una sola máquina.
Red**: La red es el pegamento que conecta todos los nodos. Transporta datos y mensajes entre las máquinas para compartir resultados y actualizarse mutuamente. Unas conexiones de red fiables y rápidas son vitales para una comunicación fluida.
Equilibradores de carga**:Cuando varios nodos están preparados para aceptar solicitudes, los equilibradores de carga distribuyen el tráfico de manera uniforme. Así se evita que un nodo reciba demasiadas peticiones a la vez. Al repartir la carga, el sistema puede hacer frente a los picos de tráfico y mantener un rendimiento estable.
Servidor de base de datos**: Un servidor de base de datos es responsable de almacenar, gestionar y recuperar datos estructurados o no estructurados en múltiples nodos. En una arquitectura distribuida, las bases de datos pueden fragmentarse (dividiendo los datos en trozos más pequeños en varios nodos) o replicarse (manteniendo copias de los datos en todos los nodos para la tolerancia a fallos).
Colas de mensajes y servicios de coordinación**: Los sistemas distribuidos a menudo dependen de herramientas de mensajería (como Apache Kafka o NATS) o servicios de coordinación (como ZooKeeper) para gestionar la comunicación entre nodos. Estas herramientas ayudan a programar tareas, seguir el progreso y asegurarse de que dos nodos no están realizando el mismo trabajo simultáneamente. También se encargan de los avisos a todo el sistema, como cuando un nodo se conecta o desconecta, para que el resto del sistema pueda adaptarse.
Tipos de arquitecturas de computación distribuida
La informática distribuida puede adoptar muchas formas, dependiendo de cómo interactúen los nodos y compartan responsabilidades. A continuación se presentan algunas arquitecturas comunes, junto con ejemplos de cómo funcionan en diferentes escenarios, incluida la base de datos Milvus. La elección de la arquitectura distribuida adecuada depende del tamaño de la carga de trabajo, los requisitos de latencia y las limitaciones de costes.
Tipos de computación distribuida](https://assets.zilliz.com/Types_of_Distributed_Computing_524a467d73.png)
Figura: Tipos de computación distribuida
1. Modelo cliente-servidor
En el modelo cliente-servidor, uno o varios servidores centrales gestionan las peticiones de múltiples dispositivos cliente. Cada servidor suele ser más potente que un cliente individual y alberga la lógica empresarial principal o el almacenamiento de datos. Los clientes envían peticiones (como obtener datos o ejecutar cálculos) y los servidores responden con la información o los resultados solicitados.
Ventajas: Clara separación de funciones, control centralizado y gestión simplificada de la seguridad.
Desventajas: Los clientes pueden perder el acceso al servicio si un servidor se cae. El escalado también puede ser complicado si las solicitudes superan la capacidad del servidor.
2. Redes entre iguales (P2P)
Las arquitecturas P2P tratan a todos los nodos como iguales. Cada nodo puede actuar como cliente y como servidor, compartiendo recursos o archivos sin depender de un servidor central. En esta arquitectura, los nodos se conectan directamente entre sí. En lugar de solicitar datos a un único servidor autorizado, los pares intercambian datos entre sí.
Ventajas: No hay un único punto de fallo, por lo que es más fácil escalar añadiendo más pares.
Desventajas Gestionar la coherencia de los datos y la calidad del servicio puede ser difícil en entornos totalmente descentralizados.
3. Computación en clústeres
Un cluster es un grupo de servidores que trabajan juntos tan estrechamente que parecen un único sistema. Las tareas pueden dividirse entre los nodos para su procesamiento en paralelo, lo que hace que la computación en clúster sea popular para cargas de trabajo de alto rendimiento. Los servidores de un clúster suelen compartir el almacenamiento y las tareas se reparten entre ellos mediante un sistema de programación o un equilibrador de carga. Si un servidor falla, los demás pueden seguir funcionando.
Arquitectura de Milvus](https://zilliz.com/blog/introduction-to-milvus-architecture):** Milvus utiliza nodos agrupados para gestionar grandes volúmenes de datos vectoriales. La distribución de los índices vectoriales en varias máquinas permite gestionar eficazmente miles de millones de vectores de alta dimensión. Este enfoque de agrupación aumenta el rendimiento y la resistencia, especialmente cuando se trata de cargas de trabajo masivas de búsqueda o recomendación.
Ventajas: Excelente para el procesamiento paralelo y la tolerancia a fallos.
Desventajas: Puede ser complejo de gestionar y requerir mayores inversiones en hardware.
4. Cloud y Edge Computing
[La computación en nube (https://zilliz.com/learn/integrating-vector-databases-with-cloud-computing-solution-to-modern-data-challenges) proporciona recursos a la carta (como máquinas virtuales, almacenamiento y servicios) a través de Internet. Edge computing sitúa el procesamiento y el almacenamiento de datos más cerca de la fuente de datos (por ejemplo, dispositivos IoT) para reducir la latencia. En la computación en nube, las organizaciones ejecutan aplicaciones en servidores remotos mantenidos por proveedores de nube. La capacidad suele ser escalable a corto plazo. En la computación de borde, los datos generados por los dispositivos se procesan localmente o en centros de datos de borde cercanos, lo que reduce la necesidad de enviar todo a una nube central.
Ventajas: Escalabilidad elástica, flexibilidad y costes operativos potencialmente más bajos. Las configuraciones de borde también mejoran la capacidad de respuesta para tareas sensibles al tiempo.
Desventajas: Requiere conexiones de red estables (en el caso de la computación en nube), y los dispositivos de borde pueden tener recursos limitados.
5. Microservicios
[Los microservicios (https://zilliz.com/ai-faq/what-is-the-role-of-microservices-in-distributed-database-systems) dividen una aplicación en servicios más pequeños, poco acoplados, que se comunican a través de una red. Cada servicio se encarga de una función específica, como la autenticación de usuarios o la indexación de datos. Los servicios pueden ejecutarse en máquinas o contenedores independientes. Exponen API para la comunicación y pueden escalarse independientemente para adaptarse a su carga de trabajo específica.
Ventajas: Simplifica las actualizaciones, ya que cada servicio puede modificarse sin afectar a todo el sistema. También permite un escalado especializado, en el que sólo los servicios más utilizados reciben nodos adicionales.
Los contras: Añade complejidad a la gestión de muchos servicios a la vez que garantiza un buen funcionamiento. La supervisión, el registro y el despliegue de actualizaciones requieren una planificación cuidadosa.
Casos de uso de la informática distribuida
La informática distribuida ofrece una amplia gama de soluciones modernas. A continuación se presentan algunos de los escenarios más comunes en los que las organizaciones se benefician de dividir las cargas de trabajo y los datos entre nodos interconectados:
Análisis de Big Data y procesamiento en tiempo real:** Las organizaciones ejecutan grandes conjuntos de datos en paralelo en varios nodos para acelerar el análisis. Los datos siguen fluyendo y las actualizaciones se producen casi al instante. Esto es crucial en los sectores de las finanzas, la sanidad y el comercio electrónico, donde las decisiones se toman con rapidez.
Aprendizaje automático y entrenamiento de modelos de IA:** Los modelos complejos se entrenan más rápido cuando los cálculos se ejecutan en muchas máquinas simultáneamente. Esta configuración gestiona eficazmente grandes conjuntos de características y recorta el tiempo total de formación. Es habitual en el reconocimiento de imágenes, la PNL y las recomendaciones personalizadas.
Aplicaciones web de alto tráfico y comercio electrónico:** Las solicitudes se reparten entre varios servidores, de modo que ninguna máquina se ve desbordada. Si falla un servidor, el resto sigue funcionando para evitar tiempos de inactividad prolongados. Gracias al escalado flexible, los picos repentinos, como las ventas navideñas, son más fáciles de gestionar.
Internet de las cosas (IoT) y redes de sensores:** Numerosos sensores envían datos a nodos distribuidos, que los procesan cerca de la fuente para dar respuestas más rápidas. Este enfoque localizado mejora la supervisión y ayuda con alertas en tiempo real. Está ampliamente adoptado en ciudades inteligentes, fabricación y vehículos conectados.
Investigación científica y computación de alto rendimiento (HPC):** Las tareas pesadas, como las simulaciones climáticas, se dividen en trabajos más pequeños que se ejecutan en paralelo. Esto acorta drásticamente los tiempos de cálculo y favorece las colaboraciones científicas globales. Los investigadores pueden perfeccionar los modelos con mayor rapidez e impulsar la innovación.
Redes de distribución de contenidos (CDN):** Almacena archivos y contenidos multimedia en servidores de todo el mundo, lo que permite a los usuarios acceder al contenido desde el nodo más cercano. Esta configuración reduce los tiempos de carga y los retrasos en la red, por lo que resulta vital para los servicios de streaming, las descargas de archivos de gran tamaño y los sitios web con mucho tráfico.
Ventajas de los sistemas distribuidos
Las organizaciones recurren a los sistemas distribuidos para gestionar datos y tareas computacionales en constante crecimiento. A continuación se enumeran algunas ventajas clave que ayudan a los equipos a escalar, mantener la resiliencia y trabajar de forma más eficiente:
Escalabilidad y recursos compartidos:** Las arquitecturas distribuidas permiten a las organizaciones añadir más máquinas a medida que crecen las cargas de trabajo, en lugar de depender de un gran servidor. El sistema evita los cuellos de botella y mejora el rendimiento dividiendo los datos y las tareas en varios nodos.
Tolerancia a fallos y redundancia:** Cuando los datos y tareas críticos se replican en varios nodos, el sistema puede seguir funcionando aunque falle un nodo. Este diseño reduce el tiempo de inactividad y preserva el acceso de los usuarios.
Diseño flexible y modular:** Los sistemas distribuidos suelen dividir las tareas en módulos más pequeños e independientes. Cada nodo se encarga de tareas específicas, lo que facilita la actualización o sustitución de componentes sin interrumpir todo el entorno.
Equilibrio entre consistencia y disponibilidad (Teorema CAP): Es difícil que los sistemas distribuidos sean totalmente consistentes y estén siempre disponibles a la vez, especialmente cuando se producen problemas en la red. El equilibrio exacto depende de lo crítica que sea la consistencia inmediata para cada caso de uso.
Al ejecutar tareas en paralelo, los sistemas distribuidos pueden procesar más operaciones en menos tiempo. Esto es esencial para el análisis de big data o las búsquedas vectoriales en tiempo real.
Desafíos y consideraciones
Aunque los sistemas distribuidos ofrecen muchas ventajas, también introducen complejidades únicas. A continuación se exponen algunos obstáculos y factores habituales que hay que tener en cuenta a la hora de crear y mantener infraestructuras distribuidas:
Latencia de red y límites de ancho de banda: Las tareas que abarcan servidores distantes pueden ralentizarse si las conexiones de red son débiles o están sobrecargadas. Cuando el ancho de banda es limitado, las grandes transferencias de datos pueden sufrir cuellos de botella. Colocar nodos más cerca de los usuarios o almacenar datos en caché puede ayudar a reducir la latencia.
Consistencia de los datos y tolerancia a las particiones:** Mantener todo sincronizado puede ser un reto cuando los datos se almacenan en varios nodos. Los fallos de red o las interrupciones de los nodos introducen conflictos que requieren una gestión cuidadosa. Algunos sistemas favorecen las actualizaciones rápidas, mientras que otros dan prioridad a la precisión estricta.
Seguridad y privacidad de los datos:** Los datos se mueven entre máquinas, lo que aumenta el riesgo de fugas o accesos no autorizados. El cifrado y los estrictos controles de acceso ayudan a salvaguardar la información sensible. Las auditorías periódicas y los controles de conformidad garantizan que los datos de los usuarios permanezcan protegidos.
Gestión de transacciones distribuidas: Una única transacción puede implicar a varios servicios o nodos, lo que complica la coordinación. Protocolos como el commit en dos fases o los gestores de transacciones realizan un seguimiento de estos pasos. Las estrategias de reversión cuidadosas evitan que los fallos parciales corrompan los datos.
Presentación de Milvus: una base de datos vectorial distribuida y nativa de la nube
Milvus está diseñado desde cero como un sistema distribuido nativo de la nube para la gestión de datos vectoriales de alta dimensión. Al dividir los datos y el procesamiento en varios nodos, Milvus ofrece las principales ventajas de la computación distribuida -escalabilidad, tolerancia a fallos y ejecución paralela-, lo que lo hace idóneo para el entrenamiento de modelos de IA, sistemas de recomendación en tiempo real y análisis complejos.
Arquitectura de Milvus.png](https://assets.zilliz.com/Milvus_Architecture_9ecece379e.png)
Figura: Arquitectura de Milvus
Arquitectura Distribuida Milvus: Diseño de cuatro capas
Milvus es una base de datos vectorial ampliamente utilizada que adopta una arquitectura de sistema distribuido que comprende cuatro capas para asignar dinámicamente recursos allí donde más se necesitan, ya sea más potencia de cálculo para la indexación a gran escala o memoria adicional para gestionar consultas complejas en paralelo.
Capa de acceso:** Los nodos de acceso sin estado gestionan las solicitudes entrantes y actúan como punto de entrada al sistema.
Capa de coordinación: coordina la asignación de nodos y la gestión de recursos, activando o desactivando trabajadores según sea necesario.
Capa de trabajadores:** Realiza las tareas básicas de consulta, ingestión de datos y creación de índices en nodos escalables y sin estado.
Capa de almacenamiento: Almacena datos vectoriales y metadatos del sistema para la tolerancia a fallos y la persistencia de los nodos.
Escalabilidad y coherencia en la arquitectura distribuida Milvus
Milvus aplica principios de computación distribuida para gestionar conjuntos de datos vectoriales masivos manteniendo la coherencia de los datos. A continuación se indican las principales características de diseño que ayudan a escalar horizontalmente, minimizar los cuellos de botella y ofrecer niveles de coherencia ajustables:
Escalado horizontal](https://zilliz.com/ai-faq/what-is-horizontal-scaling-in-distributed-databases):** Milvus segmenta grandes conjuntos de datos en trozos manejables. Cada segmento se indexa de forma independiente, por lo que, a medida que crecen sus datos, puede añadir más nodos sin necesidad de modificar la infraestructura existente.
Nodos independientes para consultas, datos e índices:** Para escalar funciones específicas, las consultas, la ingestión de datos y la indexación se ejecutan de forma independiente en distintos tipos de nodos. Esta separación ayuda a evitar cuellos de botella y garantiza que el sistema pueda gestionar miles de millones de vectores.
Consistencia ajustable y fragmentación**: Los datos se fragmentan en varios nodos para escrituras simultáneas, mientras que los niveles de consistencia ajustables de Milvus le permiten equilibrar el rendimiento y la precisión en función de las necesidades de su aplicación.
La fragmentación de datos en Milvus](https://assets.zilliz.com/Data_Sharding_in_Milvus_397b4e6307.png)
Figura: La fragmentación de datos en Milvus
Múltiples modos de despliegue para diferentes necesidades
Milvus ofrece varias opciones de despliegue para adaptarse a diferentes escalas de datos y requisitos de rendimiento. Tanto si realiza pruebas en una sola máquina como si ejecuta un sistema de producción a gran escala, estos modos le permiten adaptar los recursos y la complejidad a las necesidades de su proyecto. A continuación se muestra una ilustración del nivel de escalado de datos para cada base de datos vectorial. Puede ver que Milvus distributed está diseñada para manejar escalas de datos de decenas de millones y más.
Modos de despliegue de Milvus](https://assets.zilliz.com/Milvus_Deployment_Modes_63d691a4d6.png)
Figura: Modos de despliegue de Milvus
Milvus Lite:**](https://milvus.io/blog/introducing-milvus-lite.md) Una biblioteca Python ligera que ofrece las funcionalidades básicas de Milvus sin necesidad de un proceso de servidor separado. Es ideal para experimentos a pequeña escala, creación rápida de prototipos o demostraciones rápidas en entornos locales. Milvus Lite le permite comenzar rápidamente con una configuración mínima si está construyendo una prueba de concepto o probando nuevas características en un cuaderno.
Milvus Distributed:** Una arquitectura completamente multinodo diseñada para las demandas a escala empresarial. Al separar las tareas entre nodos de acceso, coordinadores, trabajadores y capas de almacenamiento, gestiona miles de millones (o incluso decenas de miles de millones) de vectores con alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Este modelo es la mejor opción para las organizaciones que esperan que sus datos crezcan rápidamente, requieren un rendimiento sólido en consultas concurrentes y desean la flexibilidad de añadir o eliminar nodos en función de la carga de trabajo.
Milvus Standalone:** Un despliegue de nodo único que agrupa todos los componentes de Milvus en un entorno, a menudo distribuido a través de una imagen Docker. Esto hace que la instalación y el mantenimiento sean sencillos al tiempo que proporciona suficiente capacidad para volúmenes de datos moderados. Los equipos que deseen ejecutar cargas de trabajo de producción que no requieran una escalabilidad masiva ni mecanismos de conmutación por error complejos encontrarán esta opción rentable y fiable.
Para obtener más información sobre la implantación de Milvus, lea nuestra guía: Cómo elegir el modo de despliegue Milvus adecuado para sus aplicaciones de IA.
Conclusión
La computación distribuida ha reconfigurado la forma en que las organizaciones manejan los datos y escalan sus aplicaciones, alejándose de los servidores monolíticos hacia clústeres flexibles y tolerantes a fallos de nodos interconectados. Al dividir las tareas y los datos en varias máquinas, los equipos consiguen un procesamiento más rápido, una mayor disponibilidad y un uso más eficiente de los recursos. Las soluciones modernas, como Zilliz, aplican estos principios para ofrecer una base de datos vectorial nativa de la nube que puede gestionar miles de millones de vectores en paralelo. A medida que los volúmenes de datos siguen aumentando y los casos de uso se hacen más complejos, la adopción de un enfoque distribuido -ya sea para análisis, aprendizaje automático o recomendaciones en tiempo real- sigue siendo una estrategia clave para seguir siendo competitivos en el mundo actual impulsado por los datos.
Preguntas frecuentes sobre informática distribuida
¿Por qué elegir un sistema distribuido en lugar de un único servidor potente? Con un sistema distribuido, puede añadir más máquinas a medida que crecen las cargas de trabajo en lugar de actualizar un único servidor. Esta flexibilidad aumenta el rendimiento, reduce los costes y disminuye el impacto de cualquier punto único de fallo.
Los sistemas distribuidos utilizan protocolos y algoritmos (como mecanismos de consenso) para mantener los datos sincronizados en varios nodos. El enfoque exacto varía según el sistema, pero el objetivo es garantizar que las actualizaciones no entren en conflicto y que cada nodo tenga la visión correcta de los datos.
Si bien los sistemas distribuidos introducen más partes móviles, como la comunicación de red, la coordinación de nodos y la replicación, las herramientas adecuadas y las mejores prácticas pueden mitigar la complejidad. Herramientas como Kubernetes y las plataformas de supervisión simplifican la orquestación y la observabilidad.
Milvus es una base de datos vectorial distribuida y nativa de la nube diseñada para búsquedas de similitud a gran escala. Al dividir los datos en segmentos y aprovechar la indexación paralela, Milvus puede manejar miles de millones de vectores a través de múltiples nodos sin sacrificar la velocidad o la fiabilidad.
Los sistemas distribuidos son ideales para gestionar cambios repentinos en la demanda. Puede activar nodos o recursos adicionales rápidamente, evitando la sobrecarga de cualquier máquina y manteniendo un rendimiento constante incluso en los momentos de mayor uso.
Recursos relacionados
Top Performing AI Models for Your GenAI Apps | Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)
Captura de datos de cambios: mantenga sus sistemas sincronizados en tiempo real](https://zilliz.com/glossary/change-data-capture-(cdc))
Procesamiento de datos no estructurados de la nube al perímetro](https://zilliz.com/blog/unstructured-data-processing-from-cloud-to-edge)
Comparación de bases de datos vectoriales de código abierto](https://zilliz.com/comparison)
Optimización de la comunicación de datos: Milvus adopta la mensajería NATS](https://zilliz.com/blog/optimizing-data-communication-milvus-embraces-nats-messaging)
Introducción de la supervisión y la capacidad de observación integrales en la nube de Zilliz](https://zilliz.com/blog/introducing-monitoring-and-observability-in-zilliz-cloud)
- De los servidores individuales a los sistemas distribuidos: La evolución
- ¿Cómo funciona la computación distribuida?
- Tipos de arquitecturas de computación distribuida
- Casos de uso de la informática distribuida
- Ventajas de los sistemas distribuidos
- Desafíos y consideraciones
- Presentación de Milvus: una base de datos vectorial distribuida y nativa de la nube
- Conclusión
- Preguntas frecuentes sobre informática distribuida
- Recursos relacionados
Contenido
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