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

• システムの性能を向上させるために，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系など分散しやすい処理

  スケールアウトはサーバの台数を増やして処理を分担させる方式なので、処理を独立した単位に分けられるシステムほど効果が出ます。参照中心のトランザクションは更新の競合が起きにくく、複製したサーバへ振り分けるだけで台数に応じて性能が伸びます。逆に更新や整合性維持が中心のシステムでは、台数を増やすほど同期のオーバヘッドが増えて頭打ちになります。

  出典：平成29年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問12（IPA）

• 稼働状況が継続的に監視されているシステムがある。稼働して数年後に新規業務をシステムに適用する場合に実施する，キャパシティプランニングの作業項目の順序として，適切…

  正解：③，④，②，①

  要点：現状把握→要件把握→構成案検討→評価の順で進める

  キャパシティプランニングは、まず現状のハードウェア性能や稼働状況という事実を押さえ、次に新規業務の処理件数など将来の要件を聞き取る。その両方が揃って初めて必要な構成を検討でき、最後にその案を評価・見直しする流れになる。

  出典：平成30年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問14（IPA）

• 多数のサーバで構成された大規模な分散ファイルシステム機能を提供し、MapReduceによる大規模データの分散処理を実現するOSSはどれか。

  正解：Apache Hadoop

  要点：HadoopはHDFSとMapReduceによる大規模分散処理のOSS基盤

  大量データを多数のサーバに分散配置し、MapReduceという枠組みで並列に処理する基盤を提供するOSSがApache Hadoopである。分散ファイルシステムのHDFSとMapReduceの2つが中核で、いわゆるビッグデータ処理の代表的な基盤として位置づけられる。同じApache系でも、メッセージ配信やインメモリ処理など役割の異なる製品と混同しないようにしたい。

  出典：平成30年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問20（IPA）