在可扩展性的背景下，分布式计算是指利用多个互连设备或节点的计算能力来协作完成共享目标或执行复杂任务的计算范例。一般来说，分布式计算系统包括复杂的设备网络，这些设备配备有自己的处理能力和内存。这些设备也称为节点或代理，通过交换数据和协作执行计算任务来协同工作，从而最大限度地提高系统的整体处理能力。
可扩展性是任何软件系统的一个重要方面，特别是在大数据和物联网 (IoT) 时代，数据量、速度和种类不断呈指数级增长。据国际数据公司 (IDC) 称，到 2025 年，全球数据预计将增长 61%，达到 175 ZB。因此，对于软件系统来说，在不降低质量或有效性的情况下，展示出强大的能力来适应和满足性能、功能和安全方面不断增长的需求比以往任何时候都更加重要。这就是分布式计算的优势所在，它提供了高度可扩展、经济高效且高效的解决方案，可以正确利用计算资源网络来提高性能并获得可靠的结果。
在分布式计算中，任务通常被分为更小的、独立的子任务，分配给互连的节点，从而实现并行处理。与工作负载受单个节点处理能力限制的集中式系统相比，该方法可确保更好的资源利用率和更高的性能。此外，分布式计算降低了系统故障或瓶颈的风险，因为系统可以将工作负载分布在多个节点上并适应节点故障或波动。这种架构选择对于需要实时处理或高可用性的应用程序特别有利，因为即使在繁重的工作负载下，它也可以最大限度地提高系统的效率和可靠性。
多年来，分布式计算经历了重大改进，各种技术、框架和算法不断涌现，促进了分布式系统的开发和管理。著名的例子包括 MapReduce，一种用于处理大型数据集的编程模型； Hadoop，一个用于分布式存储和处理的开源框架； Kubernetes，一个容器编排平台，旨在自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。
在AppMaster ，我们了解分布式计算在构建现代、可扩展的软件系统中发挥的关键作用。这就是为什么我们的no-code平台使用户能够直观地创建、测试和部署高度可扩展且可靠的应用程序。 AppMaster 生成的应用程序专为实现最佳性能而设计，可使用 Go (golang) 编程语言有效利用分布式计算的强大功能进行后端应用程序开发。借助无状态后端应用程序， AppMaster通过按需添加或删除节点来实现无缝水平扩展，确保高效的资源利用率和跨各种工作负载的一致性能。
我们的平台提供各种可扩展性优势，例如快速生成能够处理大数据和高工作负载需求的应用程序。此外， AppMaster用于移动应用程序开发的服务器驱动方法允许用户更新移动应用程序的 UI、逻辑和 API 密钥，而无需向 App Store 或 Play Market 提交新版本，从而节省时间和资源。此外，鉴于该平台能够从头开始生成应用程序，用户将受益于没有技术债务，因为任何生成的应用程序都可以轻松地重新生成以符合修改后的规范。
总之，分布式计算是可扩展性背景下的重要范例，为现代数据驱动的应用程序提供了无与伦比的灵活性和适应性。通过利用分布式计算，软件系统可以被设计为适应快速变化的需求并轻松高效地处理高工作负载。 AppMaster是no-code平台的光辉典范，它采用分布式计算，致力于为各种规模的企业提供高度可扩展、有弹性且经济高效的软件解决方案。凭借最先进的技术和工具， AppMaster使用户能够充分利用分布式计算的潜力，确保根据其特定需求定制面向未来的应用程序。
