分散処理とは？
意味・定義
分散処理とは、データや計算を複数のコンピュータやサーバーに分散させて処理する方法を指します。これにより、大規模なデータを効率的に処理したり、計算の負荷を軽減したりすることが可能になります。分散処理は、特にビッグデータやクラウドコンピューティングの分野で広く利用されており、各ノード（コンピュータ）が協力してタスクを処理する仕組みを採用しています。
目的・背景
分散処理が必要とされる背景には、単一のコンピュータでは処理しきれない巨大なデータ量や計算負荷があります。例えば、データセンターでのデータ分析や、リアルタイムでのトランザクション処理などでは、処理のスピードと効率性が求められます。分散処理により、処理時間の短縮やシステムの耐障害性を向上させることができるため、企業はより迅速な意思決定やサービス提供が可能になります。
使い方・具体例
- 大規模なデータ分析を行う際、データを複数のサーバーに分散して処理し、処理時間を短縮する。
- クラウド環境でアプリケーションを運用する場合、複数のサーバーにタスクを振り分けて、高い可用性を確保する。
- 分散データベースを利用して、データの整合性を保ちながら、各ノードでデータの読み書きを同時に行う。
- マシンラーニングのトレーニングを行う際、大量のデータセットを複数のGPUに分散して効率的に学習を進める。
- イベントストリーミングプラットフォームを用いて、リアルタイムでのデータ処理を分散して行うことで、遅延を最小限に抑える。
関連用語
まとめ
- 分散処理は、複数のコンピュータでデータや計算を効率的に処理する手法です。
- 巨大なデータ量や高い計算負荷を克服するために導入されます。
- 具体的には、データ分析やアプリケーション運用において活用されることが多いです。
現場メモ
分散処理の導入時には、ネットワークの遅延やノード間のデータ整合性の確保に注意が必要です。また、システム全体の監視や管理も複雑になるため、適切な監視ツールの導入が推奨されます。システム設計の段階から、これらの課題を考慮しておくことが重要です。