💻

Розподілені & Паралельні Обчислення

Узгодженість, доступність та стійкість до розподілу — теорема CAP у дії. Досліджуйте gossip-протоколи, відмовостійкий консенсус, мережеву маршрутизацію та розподілене навчання нейронних мереж.

6 симуляцій Консенсус · Gossip CAP · Відмовостійкість

Симуляції категорії

Відкрийте симуляцію — вона запуститься прямо у браузері, без встановлення

📡
Популярне★☆☆ Легке
Gossip-Протокол — Інформаційна Епідемія
Агенти передають «чутки» сусідам із заданою ймовірністю — спостерігайте, як повідомлення поширюється по мережі за логарифмічний час. Фундамент Cassandra, DynamoDB та P2P-мереж.
GossipP2PEpidemic
🗳️
★★☆ Середнє
Консенсус та Поширення Інформації
Моделюйте, як вузли без центрального координатора досягають узгодженого стану. Видно, чому висока зв'язність прискорює консенсус і де виникають поділи мережі (network partition).
КонсенсусSIRPartition
🔄
★★☆ Середнє
Мережева Маршрутизація — Дейкстра на Топології
Алгоритм Дейкстри та A* на реалістичних мережевих топологіях — зірка, кільце, повний граф. Додавайте вузли/ребра в реальному часі та спостерігайте перерахунок таблиць маршрутизації.
ДейкстраМаршрутизаціяГраф
💾
★★★ Складне
Візантійські Генерали — Відмовостійкість
Класична задача BFT: як f+1 чесних вузлів досягають консенсусу при f зрадниках. Демонструє межі алгоритмів Lamport–Shostak–Pease та сучасного практичного BFT.
BFTКонсенсусВідмова
🏎️
★☆☆ Легке
Паралельне Сортування — Стани Гонки
Декілька потоків сортують масив одночасно — без мьютексів виникають стани гонки та пошкодження даних. Переконайтесь, яке прискорення дає правильна синхронізація на реальному прикладі.
ПаралелізмRace ConditionMutex
🌩️
Нове★★★ Складне
Розподілене Навчання Нейронної Мережі
Data-parallel SGD на кількох «воркерах» з асинхронним усередненням градієнта (parameter server). Бачите, як затримки зв'язку, відмови вузлів і stragglers впливають на збіжність.
Distributed MLAllReduceSGD

Навчальні матеріали

Ключові Концепції

Теми та алгоритми, які ви досліджуєте в цій категорії

Інтерактивна МодельБраузерна симуляція реального часу з живими параметрами
WebGL / Canvas 2DАпаратно-прискорений рендеринг у браузері
Математична ОсноваДиференційні рівняння та чисельне інтегрування
Відкритий КодMIT-ліцензія — вивчайте, змінюйте та використовуйте
Без ВстановленняПрацює у Chrome, Firefox, Safari, Edge
Освітній ФокусПобудовано для чіткого пояснення науки

Часті Запитання

Поширені запитання про цю категорію симуляцій

Чи потрібне встановлення для симуляцій?
Ні. Кожна симуляція працює повністю у браузері за допомогою WebGL та Canvas 2D. Нічого встановлювати або завантажувати — відкрийте сторінку і симуляція запуститься негайно.
Чи можна використовувати ці симуляції для навчання?
Так — усі симуляції розроблені як освітні та не потребують облікового запису. Вони широко використовуються на університетських лекціях та уроках природничих наук.
Які пристрої підтримують симуляції?
Усі симуляції працюють у браузерах на комп'ютері (Chrome, Firefox, Edge, Safari). Багато працюють і на мобільних пристроях.

Про Симуляції Розподілених Систем

Консенсус, обрання лідера, відмовостійкість та мережеві розділи — наживо

Симуляції розподілених систем візуалізують протоколи консенсусу та механізми відмовостійкості, що забезпечують роботу сучасної хмарної інфраструктури. Від обрання лідера Raft до візантійської відмовостійкості.

Це ті самі протоколи, що працюють в базах даних etcd, CockroachDB та Spanner — спрощені для інтерактивного дослідження. Можна виводити вузли з ладу та розділяти мережі.

Кожна симуляція побудована з акцентом на точність. Реалізації протоколів відповідають оригінальним публікаціям і широко використовуються в освіті розподілених систем.

Інші категорії