Diferencias entre sistemas distribuidos y monolíticos

Autor: | Última modificación: 4 de abril de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Si has llegado aquí es porque seguro que te interesa saber más sobre los sistemas distribuidos y monolíticos, las arquitecturas de información más destacadas dentro del ecosistema del manejo Big Data. Si es así, ¡este post es ideal para ti!

La arquitectura de datos es uno de los sistemas más importantes para la gestión de datos, puesto que gracias al modelo que establezcas será posible llevar a cabo el análisis de la información de manera confiable y segura.

Por ello, reconocer los diferentes tipos es imprescindible para un arquitecto de datos. Por ejemplo, dos de las estructuras más mencionadas son los sistemas distribuidos y monolíticos, ahora bien, para optar por alguno de ellos es necesario instruirte sobre sus similitudes y diferencias. Gracias a este post, reconocerás los tipos de arquitectura de sistemas distribuidos y monolíticos y sus diferencias más notorias.

Sistemas Distribuidos y Monolíticos

Mientras los sistemas distribuidos constan de una variedad de máquinas que trabajan entre sí, su funcionamiento radica en dividir la información. Por otra parte, los sistemas monolíticos se reconocen como un solo y gran ordenador autosuficiente. Evidentemente, de esta primera premisa ya se desglosan una serie de discrepancias entre ellas.

A continuación, te compartimos las diferencias más importante entre los sistemas distribuidos y monolíticos:

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Consistencia y mantenimiento

En primer lugar, los sistemas centralizados se consideran mucho más fáciles de mantener, puesto que la consistencia y el mantenimiento se convierten en un problema con los sistemas descentralizados y distribuidos. De manera que tendrías que ejecutar varias copias de software compatible y las reglas asociadas en diferentes nodos del sistema.

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Actualizaciones

Otra de las diferencias entre los sistemas distribuidos y monolíticos radica en que, cuando hay un servicio centralizado, tendrás menos problemas con la inconsistencia de la versión. Lo mismo ocurre con la capacidad de actualización (para el lado del servidor).

Por otra parte, en los sistemas descentralizados y distribuidos es mucho más difícil enviar una actualización a todos los nodos.

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Escalabilidad

Otra de las diferencias es la escalabilidad, que posee dos aspectos específicos: uno está relacionado con la cantidad de saltos necesarios para que dos nodos se comuniquen; el otro está relacionado con la carga de trabajo impuesta a un servidor.

Es posible que tengas demasiados nodos involucrados en el envío de un mensaje de A a B. A pesar de que cuando tengas la conectividad directa de cada nodo a un servidor centralizado, la comunicación sea más «directa».

Sin embargo, cuando necesitamos preocuparnos por las cargas de trabajo, tener más de un servidor puede escalar mejor. De esta manera, podrás introducir más máquinas o servidores que pueden mejorar el rendimiento del sistema (especialmente cuando una tarea se puede realizar de manera paralela).

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Tolerancia a fallos

En cuanto a los sistemas centralizados, estos presentan un riesgo mucho mayor cuando algo sale mal en el lado del servidor, ya que puede provocar la caída de toda la red/servicio cuando todo se centra en un servidor.

Por ello, los sistemas descentralizados y distribuidos son mucho más preferibles cuando se necesita redundancia.

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Determinismo y predictibilidad

Por último, además de las actualizaciones de software y las actualizaciones de versión, los sistemas distribuidos y descentralizados son vulnerables al no determinismo. En el lado físico, diferentes nodos/máquinas en el sistema tienen hardware, rendimiento y bloqueos diferentes.

Por lo tanto, no puedes confiar en que los nodos transmitan los datos a tiempo, que las transmisiones no se bloqueen o que los datos no se corrompan.

¿Cómo seguir aprendiendo Big Data?

Ahora que conoces las principales diferencias entre los sistemas distribuidos y monolíticos, podrás poner a prueba tus destrezas en la estructura de la información según cuál te resulte más confiable o preciso para tu gestión de datos. Recuerda que debes considerar los tipos de datos y su flexibilidad.

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