Реализация принципа непрерывного размножения обновлений заключается в том, что любая транзакция считается успешно завершенной, если она успешно завершена на всех репликах системы. На практике реализация этого принципа встречает существенные затруднения.
В целом ряде предметных областей распределенных информационных систем режим реального времени с точки зрения непрерывности согласования данных не требуется. Такие системы автоматизируют те организационно-технологические структуры, в которых информационные процессы не столь динамичны. В этом случае обновление реплик распределенной информационной системы, если она будет построена на технологии реплицирования, требуется, скажем, только лишь один раз за каждый рабочий час, или за каждый рабочий день.
Такого рода информационные системы строятся на основе принципа отложенных обновлений. Накопленные в какой-либо реплике изменения данных специальной командой пользователя направляются для обновления всех остальных реплик систем. Такая операция называется синхронизацией реплик.
Решение второй проблемы согласованности данных, а именно -согласованности структуры данных, осуществляется через частичное отступление, как и в системах "Клиент-сервер", от принципа отсутствия центральной установки и основывается на технике главной реплики, т.е одна из реплик базы данных объявляется главной. При этом изменять структуру базы данных можно только в главной реплике. Эти изменения структуры данных тиражируются на основе принципа отложенных обновлений, т.е. через специальную синхронизацию реплик.
Частичность отступления от принципа отсутствия центральной установки заключается в том, что в отличие от чисто централизованных систем, выход из строя главной реплики не влечет сразу гибель всей распределенной системы, так как остальные реплики продолжают функционировать автономно. Более того, на практике СУБД, поддерживающие технологию реплицирования, позволяют пользователю с определенными полномочиями (администратору системы) преобразовать любую реплику в главную и тем самым полностью восстановить работоспособность всей системы.
Технологии репликации данных в тех случаях, когда не требуется обеспечивать большие потоки и интенсивность обновляемых в информационной сети данных, являются экономичным решением проблемы создания распределенных информационных систем с элементами централизации по сравнению с использованием дорогостоящих клиент-серверных систем.
На практике для совместной коллективной обработки данных применяются смешанные технологии, включающие элементы объектного связывания данных, репликаций и клиент-серверных решений. При этом дополнительно к проблеме логического проектирования, т. е. проектирования логической схемы организации данных (таблицы, поля, ключи, связи, ограничения целостности), добавляется не менее сложная проблема транспортно-технологического проектирования информационных потоков, разграничения доступа и т. д. К сожалению, пока не проработаны теоретико-методологические и инструментальные подходы для автоматизации проектирования распределенных информационных систем с учетом факторов как логики, так и информационно-технологической инфраструктуры предметной области.
Тем не менее, развитие и все более широкое распространение распределенных информационных систем, определяемое самой распределенной природой информационных потоков и технологий, является основной перспективой развития автоматизированных информационных систем.
Раздел 6. ТЕХНОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Модель - материальный объект, система математических зависимостей или программа, имитирующая структуру или функционирование исследуемого объекта.
Моделирование - представление различных характеристик поведения физической или абстрактной системы с помощью другой системы.
Математическое моделирование - метод исследования процессов и явлений на их математических моделях.
Изучение компьютерного математического моделирования открывает широкие возможности для осознания связи информатики с математикой и другими науками - естественными и социальными. Компьютерное математическое моделирование в разных своих проявлениях использует практически весь аппарат современной математики.
Математическое моделирование не всегда требует компьютерной поддержки. Каждый специалист, профессионально занимающийся математическим моделированием, делает все возможное для аналитического исследования модели. Аналитические решения (т.е. представленные формулами, выражающими результаты исследования через исходные данные) обычно удобнее и информативнее численных. Возможности аналитических методов решения сложных математических задач, однако, очень ограничены и, как правило, эти методы гораздо сложнее численных. В компьютерном моделировании доминируют численные методы, реализуемые на компьютерах. Однако понятия "аналитическое решение" и "компьютерное решение" отнюдь не противостоят друг другу, так как:
