集中処理・分散処理とは？

集中処理・分散処理の意味

処理を1か所の大型機に集めるのが集中処理、複数の計算機に分けて役割分担・協調させるのが分散処理。集中処理は管理と整合性の確保が容易で、分散処理は拡張性と局所的な障害への強さに優れる。

集中処理・分散処理の具体例

勘定系の残高更新は集中処理で整合性を担保し、参照系の照会は複数のレプリカへ分散させる。

集中処理・分散処理は試験でどう引っ掛けられる？

分散処理は障害に強いが、ネットワーク障害・部分故障・データ整合性という新たな難しさを持ち込む。無条件に優位ではない。

集中処理・分散処理と関連する用語

• 透明性（透過性）
• クライアントサーバシステム

集中処理・分散処理が出た過去問

• 分散処理システムに関する記述のうち，アクセス透過性を説明したものはどれか。

  正解：遠隔地にある資源を，遠隔地での処理方式を知らなくても，手元にある資源と同じ操作で利用できる。

  要点：アクセス透過性は遠隔資源を同じ操作で使えること

  アクセス透過性とは、資源が遠隔にあってもローカルの資源と同じ操作方法で扱えることをいう。利用者は資源の所在や遠隔側の処理方式を意識せずに済む。

  出典：平成28年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問15（IPA）

• Hadoopの説明はどれか。

  正解：大規模なデータを分散処理するためのソフトウェアライブラリ

  要点：Hadoopは大規模データを分散処理する基盤

  Hadoopは大量のデータを多数のサーバに分散して蓄積・処理するためのオープンソースのソフトウェアライブラリ群である。分散ファイルシステムHDFSと、MapReduceに代表される分散処理の枠組みを中核とする。

  出典：平成29年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問19（IPA）

• システムの性能を向上させるための方法として、スケールアウトが適しているシステムはどれか。

  正解：参照系のトランザクションが多いので、複数のサーバで分散処理を行っているシステム

  要点：スケールアウトが効くのは参照中心で並列分散しやすい処理

  スケールアウトはサーバの台数を増やして処理を分散する手法で、処理を並列に振り分けやすいシステムほど効果が出ます。参照系（読み取り）中心のトランザクションは、複数サーバへ複製して並列に処理しても整合性の問題が起きにくいため、スケールアウトに最も適しています。

  出典：令和1年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問13（IPA）

• Hadoopの説明はどれか。

  正解：大規模なデータセットを分散処理するためのソフトウェアライブラリ

  要点：Hadoopは大規模データを分散処理するOSS基盤

  Hadoopは大規模データを多数のマシンに分散して蓄積・処理するためのオープンソースのソフトウェア基盤で、分散ファイルシステムHDFSと分散処理フレームワークMapReduceを中核とする。ビッグデータ処理の代表的な実装である。

  出典：令和3年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問20（IPA）

• システムの性能を向上させるための方法として、スケールアウトが適しているシステムはどれか。

  正解：参照系のトランザクションが多いので、複数のサーバで分散処理を行っているシステム

  要点：スケールアウトは分散しやすい参照系処理に効果が高い

  スケールアウトはサーバの台数を増やして処理能力を高める方法なので、処理を複数のサーバに分散できるシステムに向く。参照系トランザクションが多い処理は各サーバが独立に処理でき、更新の整合性を取る負荷も小さいため、台数増加の効果がそのまま現れる。逆に、逐次処理が必要な処理や更新の整合性維持が重い処理では効果が出にくく、スケールアップが適する。

  出典：令和5年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問13（IPA）