По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Алгоритм
– это набор четко сформулированных инструкций, который применяется для решения конкретной задачи. Эти задачи вы можете решать любым удобным для вас способом.
Это значит, что ваш метод, который вы используете для решения задачи, может отличаться от моего, но при этом мы оба должны получить один и тот же результат.
Так как способ решения одной и той же задачи может быть не один, то должен существовать и способ оценить эти решения или алгоритмы с точки зрения оптимальности и эффективности (время, которое требуется для запуска/выполнения вашего алгоритма, и общий объем потребляемой памяти).
Этот этап довольно важный для программистов. Его цель - помочь убедиться, что их приложения работают должным образом, и помочь написать чистый программный код.
И вот здесь на первый план выходит обозначение «О большое». «О большое» - это метрика, которая определяет эффективность алгоритма. Она позволяет оценить, сколько времени занимает выполнение программного кода с различными входными данными, и измерить, насколько эффективно этот программный код масштабируется по мере увеличения размера входных данных.
Что такое «О большое»?
«О большое» показывает сложность алгоритма для наихудшего случая. Для описания сложности алгоритма здесь используются алгебраические выражения.
«О большое» определяет время выполнения алгоритма, показывая, как будет меняться оптимальность алгоритма по мере увеличения размера входных данных. Однако этот показатель не расскажет вам о том, насколько быстро работает ваш алгоритм.
«О большое» измеряет эффективность и оптимальность алгоритма, основываясь на временной и пространственной сложности.
Что такое временная и пространственная сложность?
Один из самых основных факторов, который влияет на оптимальность и эффективность вашей программы – это оборудование, ОС и ЦП, которые вы используете.
Однако при анализе оптимальности алгоритма это не учитывается. Куда важнее учесть временную и пространственную сложность как функцию, которая зависит от размера входных данных.
Временная сложность алгоритма – это то, сколько времени потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Аналогично пространственная сложность – это то, сколько пространства или памяти потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных.
В данной статье мы рассмотрим временную сложность. Эта статья станет для вас своего рода шпаргалкой, которая поможет вам понять, как можно рассчитать временную сложность для любого алгоритма.
Почему временная сложность зависит от размера входных данных?
Для того, чтобы полностью понять, что же такое «зависимость от входных данных», представьте, что у вас есть некий алгоритм, который вычисляет сумму чисел, основываясь на ваших входных данных. Если вы ввели 4, то он сложит 1+2+3+4, и на выходе получится 10; если вы ввели 5, то на выходе будет 15 (то есть алгоритм сложил 1+2+3+4+5).
const calculateSum = (input) => {
let sum = 0;
for (let i = 0; i <= input; i++) {
sum += i;
}
return sum;
};
В приведенном выше фрагменте программного кода есть три оператора:
Давайте посмотрим на картинку выше. У нас есть три оператора. При этом, так как у нас есть цикл, то второй оператор будет выполняться, основываясь на размере входных данных, поэтому, если на входе алгоритм получает 4, то второй оператор будет выполняться четыре раза. А значит, в целом алгоритм выполнится шесть (4+2) раз.
Проще говоря, алгоритм будет выполняться input+2 раза; input может быть любым числом. Это говорит о том, что алгоритм выражается в терминах входных данных. Иными словами, это функция, которая зависит от размера входных данных.
Для понятия «О большое» есть шесть основных типов сложностей (временных и пространственных):
Постоянное время: O1
Линейное время: On
Логарифмическое время: On log n
Квадратичное время: On2
Экспоненциальное время: O2n
Факториальное время: On!
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению всех этих временных сложностей, давайте посмотрим на диаграмму временной сложности «О большого».
Диаграмма временной сложности «О большого»
Диаграмма «О большого» - это асимптотические обозначение, которое используется для выражения сложности алгоритма или его оптимальности в зависимости от размера входных данных.
Данная диаграмма помогает программистам определить сценарий наихудшего случая, а также оценить время выполнения и объем требуемой памяти.
Следующий график иллюстрирует сложность «О большого»:
Глядя на приведенную выше диаграмму, можно определить, что O1 – постоянное время выполнения алгоритма, является наилучшим вариантом. Это означает, что ваш алгоритм обрабатывает только один оператор без какой-либо итерации. Дальше идет Olog n , что тоже является неплохим вариантом, и другие:
O1 – отлично/наилучший случай
Olog n – хорошо
On – удовлетворительно
On log n – плохо
On2, O2n, On! – ужасно/наихудший случай
Теперь вы имеете представление о различных временных сложностях, а также можете понять, какие из них наилучшие, хорошие или удовлетворительные, а какие плохие и наихудшие (плохих и наихудших временных сложностей следует избегать).
Следующий вопрос, который может прийти на ум: «какой алгоритм какую сложность имеет?» И это вполне логичный вопрос, ведь эта статья задумывалась как шпаргалка. ?
Когда ваши расчеты не зависят от размера входных данных, то это постоянная временная сложность - O1.
Когда размер входных данных уменьшается в два раза, например, при итерации, обработке рекурсии и т.д., то это логарифмическая временная сложность - Olog n .
Когда у вас один цикл в алгоритме, то это линейная временная сложность - On.
Когда у вас есть вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то это квадратичная временная сложность - On2.
Когда скорость роста удваивается при каждом добавлении входных данных, то это экспоненциальная временная сложность - O2n.
Давайте перейдем к описанию временных сложностей. Для каждой будут приведены примеры. Отмечу, что в примерах я использовал JavaScript, но если вы понимаете принцип и что из себя представляет каждая временная сложность, то не имеет значения, какой язык программирования вы выберите.
Примеры временных сложностей «О большого»
Постоянное время: O1
Когда алгоритм не зависит от размера входных данных n, то говорят, что он имеет постоянную временную сложность порядка O1. Это значит, что время выполнения алгоритма всегда будет одним и тем же, независимо от размера входных данных.
Допустим, что задача алгоритма – вернуть первый элемент массива. Даже если массив состоит из миллиона элементов, временная сложность будет постоянной, если использовать следующий подход для решения задачи:
const firstElement = (array) => {
return array[0];
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Приведенная выше функция выполняет лишь один шаг, а это значит, что функция работает за постоянное время, и ее временная сложность O1.
Однако, как уже было сказано, разные программисты могут найти разные способы решения задачи. Например, другой программист может решить, что сначала надо пройти по массиву, а затем уже вернуть первый элемент:
const firstElement = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
return array[0];
}
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Это просто пример – вряд ли кто-то будет решать эту задачу таким способом. Но здесь уже есть цикл, а значит алгоритм не будет выполняться за постоянное время, здесь в игру вступает линейное время с временной сложностью On.
Линейное время: On
Линейная временная сложность возникает, когда время работы алгоритма увеличивается линейно с размером входных данных. Когда функция имеет итерацию по входному значению n, то говорят, что она имеет временную сложность порядка On.
Допустим, алгоритм должен вычислить и вернуть факториал любого числа, которое вы введете. Это значит, что если вы введете число 5, то алгоритм должен выполнить цикл и умножить 1·2·3·4·5, а затем вывести результат – 120:
const calcFactorial = (n) => {
let factorial = 1;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
factorial = factorial * i;
}
return factorial;
};
console.log(calcFactorial(5)); // 120
Тот факт, что время выполнения алгоритма зависит от размера входных данных, подразумевает наличие линейной временной сложности порядка On.
Логарифмическое время: Olog n
Это чем-то похоже на линейную временную сложность. Однако здесь время выполнения зависит не от размера входных данных, а от их половины. Когда размер входных данных уменьшается на каждой итерации или шаге, то говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность.
Такой вариант считается вторым сверху списка лучших, так как ваша программа работает лишь с половиной входных данных. И при всем при этом, размер входных данных уменьшается с каждой итерацией.
Отличный пример – функция бинарного поиска, которая делит отсортированный массив, основываясь на искомом значения.
Допустим, что нам надо найти индекс определенного элемента в массиве с помощью алгоритма бинарного поиска:
const binarySearch = (array, target) => {
let firstIndex = 0;
let lastIndex = array.length - 1;
while (firstIndex <= lastIndex) {
let middleIndex = Math.floor((firstIndex + lastIndex) / 2);
if (array[middleIndex] === target) {
return middleIndex;
}
if (array[middleIndex] > target) {
lastIndex = middleIndex - 1;
} else {
firstIndex = middleIndex + 1;
}
}
return -1;
};
let score = [12, 22, 45, 67, 96];
console.log(binarySearch(score, 96));
Приведенный выше программный код демонстрирует бинарный поиск. Судя по нему, вы сначала получаете индекс среднего элемента вашего массива, дальше вы сравниваете его с искомым значением и, если они совпадают, то вы возвращаете этот индекс. В противном случае, если они не совпали, вы должны определить, искомое значение больше или меньше среднего, чтобы можно было изменить первый и последний индекс, тем самым уменьшив размер входных данных в два раза.
Так как на каждой такой итерации размер входных данных уменьшается в два раза, то данный алгоритм имеет логарифмическую временную сложность порядка Olog n .
Квадратичное время: On2
Когда в алгоритме присутствуют вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то временная сложность уже становится квадратичной, и здесь нет ничего хорошего.
Представьте, что у вас есть массив из n элементов. Внешний цикл будет выполняться n раз, а внутрениий – n раз для каждой итерации внешнего цикла, и, соответственно, общее количество итераций составит n2. Если в массиве было 10 элементов, то количество итераций будет 100 (102).
Ниже приведен пример, где сравниваются элементы для того, чтобы можно было вывести индекс, когда найдутся два одинаковых:
const matchElements = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
if (i !== j && array[i] === array[j]) {
return `Match found at ${i} and ${j}`;
}
}
}
return "No matches found ?";
};
const fruit = ["?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?"];
console.log(matchElements(fruit)); // "Match found at 2 and 8"
В этом примере есть вложенный цикл, а значит, здесь будет квадратичная временная сложность порядка On2.
Экспоненциальное время: O2n
Экспоненциальная временная сложность появляется, когда скорость роста удваивается с каждым добавлением входных данных n, например, когда вы обходите все подмножества входных элементов. Каждый раз, когда единицу входных данных увеличивают на один, то количество итераций, которые выполняет алгоритм, увеличиваются в два раза.
Хороший пример – рекурсивная последовательность Фибоначчи. Допустим, дано число, и необходимо найти n-ый элемент последовательности Фибоначчи.
Последовательность Фибоначчи – это математическая последовательность, в которой каждое число является суммой двух предыдущих; первые два числа – 0 и 1. Третье число – 1, четвертое – 2, пятое – 3 и т.д. (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …).
Соответственно, если вы введете число 6, то выведется 6-й элемент в последовательности Фибоначчи – 8:
const recursiveFibonacci = (n) => {
if (n < 2) {
return n;
}
return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
};
console.log(recursiveFibonacci(6)); // 8
Приведенный выше алгоритм задает скорость роста, которая удваивается каждый раз, когда добавляются входные данные. А значит, данный алгоритм имеет экспоненциальную временную сложность порядка O2n.
Заключение
Из данной статьи вы узнали, что такое временная сложность, как определить оптимальность алгоритма с помощью «О большого», а также рассмотрели различные временные сложности с примерами.
Многие люди, работающие в сферах, где утечка информации может нанести существенный ущерб компании или её репутации, беспокоились о безопасности хранения данных на компьютерах, различных носителях. Вскоре эта проблема была решена с появлением различных антивирусов, шифрований, пресекавших несанкционированный доступ к данным. Но как быть, если необходимо хранить данные в какой-то сети, скажем, из 5 компьютеров, но при этом, чтобы они имели выход в интернет? Для решения такой задачи были созданы межсетевые экраны.
Одним из фаворитов, среди производителей сетевого оборудования является компания cisco. Название пишется с маленькой буквы, так как при оформлении уже существовала компания CISCO, а владельцам не осталось ничего иного, как cisco. Интересно, что такое название компания получила от сокращенного названия города Сан-Франциско, в котором была образована. На логотипе изображена достопримечательность города – мост «Золотые ворота», которые некоторые люди ошибочно принимают за модулированный сигнал. Компания регулярно радует «сетевиков» своими новинками, что и сделало cisco популярными повсеместно.
Перейдем непосредственно к решению задачи по обеспечению безопасного хранения данных в локальной сети.
Сетевой экран позволяет блокировать нежелательный трафик из сети Интернет, посредством фильтрации проходящей через них информации. Условно экран (Firewall) может находиться на любом из уровней модели
OSI (взаимодействия открытых систем), за исключением физического. Как и любое сетевое устройство, которое вводится в эксплуатацию, Firewall должен разграничить доступ к настройке фильтрации. Рассмотрим на примере 2 ПК,
cisco ASA 5505 по пунктам:
Подключаем кабель через консольный порт (console), который отмечен голубым цветом вокруг. Второй конец подключаем к ПК, с которого будет производиться настройка.
Есть 3 режима работы, многие ошибочно считают, что их всего 2.
Общий
Пользовательский
Привилегированный
Для настройки ASA 5005 нам необходим привилегированный режим. Чтобы перейти в него, нужно пройти предыдущие два. Вначале мы оказываемся в общем режиме. Чтобы перейти в пользовательский, вводим команду en или enable (разницы нет, это всего лишь сокращение).
ciscoasa>
ciscoasa> enable
ciscoasa#
Система известила нас о том, что произошел переход с пользовательский режим ответом ciscoasa#. #(решетка) означает тот самый пользовательский режим. Далее переходим в привилегированный режим командой conf t или configure terminal.
ciscoasa# configure terminal
ciscoasa(config)#
С помощью ответа в виде ciscoasa(config)# firewall уведомил о переходе в максимально возможный режим с доступов ко всем настройкам.
Чтобы ограничить доступ посторонних лиц к настройке, рекомендуется устанавливать пароль командой enable password XXX, где XXX – ваш пароль.
ciscoasa(config)# enable password XXX
Настроим интерфейсы cisco. Для этого в привилегированном режиме вводим следующие команды:
Interface GigabitEthernet 0/0 (входим в настройку интерфейса 0/0). Далее, при новой настройке указывается Interface GigabitEthernet 0/1 и т.д.
nameif XXX (XXX – имя интерфейса)
security-level 0 (если на этот порт будет поступать информация из Интернета) или security-level 100 (если информация будет находиться в локальной сети)
ip address 192.168.1.10 255.255.255.0 (присваиваем
IP-адрес интерфейсу)
no shutdown (открываем порт для прохождения информации через него)
Настроим статическую маршрутизацию командой:
ciscoasa(config)# route outside 0.0.0.0 0.0.0.0 83.230.23.69
Главное – последний IP. Задается IP провайдера.
Настроим доступ по HTTP:
ciscoasa(config)# http server enable
ciscoasa(config)# http 192.168.1.10 255.255.255. 0 inside
ciscoasa(config)# aaa authentication http console LOCAL
Включили HTTPS-сервер, присвоили его к нашему интерфейсу, назначили его работу через локальную сеть.
Настроим доступ по SSH:
hostname XXX
domain-name yyy.ru
crypto key generate rsa modulus 2048
ssh 192.168.1.10 255.255.255.0 inside
aaa authentication ssh console LOCAL
Для того, чтобы можно было проверить соединение с помощью командой ping в командной строке, необходимо выключить ICMP протокол:
fixup protocol icmo
Если необходимо, чтобы все устройства локальной сети имели общий адрес в сети Интернет, вводим следующую команду:
nat (inside,outside) after-auto source dynamic any interface
Таким образом на данном межсетевом экране можно настроить и остальные 4 ПК, которые нам необходимо было настроить.
В предыдущем материале мы рассмотрели, как работает Интернет на базовом уровне, включая взаимодействие между клиентом (вашим компьютером) и сервером (другим компьютером, который отвечает на запросы клиента о веб-сайтах).
В этой же части рассмотрим, как устроены клиент, сервер и веб-приложение, что мы можем удобно серфить в Интернете.
Модель клиент-сервер
Эта идея взаимодействия клиента и сервера по сети называется моделью «клиент-сервер». Это делает возможным просмотр веб-сайтов (например, сайт wiki.merionet.ru) и взаимодействие с веб-приложением (как Gmail).
На самом деле, модель клиент-сервер - это ни что иное, как способ описать отношения между клиентом и сервером в веб-приложении. Это детали того, как информация переходит от одного конца к другому, где картина усложняется.
Базовая конфигурация веб-приложения
Существует сотни способов настройки веб-приложения. При этом большинство из них следуют одной и той же базовой структуре: клиент, сервер, база данных.
Клиент
Клиент - это то, с чем взаимодействует пользователь. Так что «клиентский» код отвечает за большую часть того, что на самом деле видит пользователь. Это включает в себя:
Определение структуры веб-страницы
Настройка внешнего вида веб-страницы
Реализация механизма пользовательского взаимодействия (нажатие кнопок, ввод текста и т.д.)
Структура: Макет и содержимое веб-страницы определяются с помощью HTML (обычно HTML 5, если речь идет о современных веб-приложениях, но это другая история.)
HTML означает язык гипертекстовой разметки (Hypertext Markup Language). Он позволяет описать основную физическую структуру документа с помощью HTML-тэгов. Каждый HTML-тэг описывает определенный элемент документа.
Например:
Содержимое тега «<h1>» описывает заголовок.
Содержимое тега «<p>» описывает абзац.
Содержимое тега «<button>» описывает кнопку.
И так далее...
Веб-браузер использует эти HTML-тэги для определения способа отображения документа.
Look and Feel: Чтобы определить внешний вид веб-страницы, веб-разработчики используют CSS, который расшифровывается как каскадные таблицы стилей (Cascading Style Sheets). CSS - это язык, который позволяет описать стиль элементов, определенных в HTML, позволяя изменять шрифт, цвет, макет, простые анимации и другие поверхностные элементы.
Стили для указанной выше HTML-страницы можно задать следующим образом:
Взаимодействие с пользователем: Наконец, для реализации механизма взаимодействия с пользователем, на сцену выходит JavaScript.
Например, если вы хотите что-то сделать, когда пользователь нажимает кнопку, вы можете сделать что-то подобное:
Иногда взаимодействие с пользователем, может быть реализовано без необходимости обращения к вашему серверу - отсюда и термин "JavaScript на стороне клиента". Другие типы взаимодействия требуют отправки запросов на сервер для обработки.
Например, если пользователь публикует комментарий в потоке, может потребоваться сохранить этот комментарий в базе данных, чтобы весь материал был структурирован и собран в одном месте. Таким образом, вы отправляете запрос на сервер с новым комментарием и идентификатором пользователя, а сервер прослушивает эти запросы и обрабатывает их соответствующим образом.
Сервер
Сервер в веб-приложении прослушивает запросы, поступающие от клиента. При настройке HTTP-сервера он должен прослушивать конкретный номер порта. Номер порта всегда связан с IP-адресом компьютера.
Вы можете рассматривать порты как отдельные каналы на каждом компьютере, которые можно использовать для выполнения различных задач: один порт может быть использован для серфинга на wiki.merionet.ru, в то время как через другой получаете электронную почту. Это возможно, поскольку каждое из приложений (веб-браузер и клиент электронной почты) использует разные номера портов.
После настройки HTTP-сервера для прослушивания определенного порта сервер ожидает клиентские запросов, поступающие на этот порт, выполняет все действия, указанные в запросе, и отправляет все запрошенные данные через HTTP-ответ.
База данных
Базы данных – это подвалы веб-архитектуры - большинство из нас боятся туда спускаться, но они критически важны для прочного фундамента. База данных - это место для хранения информации, чтобы к ней можно было легко обращаться, управлять и обновлять.
Например, при создании сайта в социальных сетях можно использовать базу данных для хранения сведений о пользователях, публикациях и комментариях. Когда посетитель запрашивает страницу, данные, вставленные на страницу, поступают из базы данных сайта, что позволяет нам воспринимать взаимодействие пользователей в реальном времени как должное на таких сайтах, как Facebook или в таких приложениях, как Gmail.
Как масштабировать простое веб-приложение
Вышеописанная конфигурация отлично подходит для простых приложений. Но по мере роста приложения один сервер не сможет обрабатывать тысячи - если не миллионы - одновременных запросов от посетителей.
Чтобы выполнить масштабирование в соответствии с этими большими объемами, можно распределить входящий трафик между группой внутренних серверов.
Здесь все становится интересно. Имеется несколько серверов, каждый из которых имеет собственный IP-адрес. Итак, как сервер доменных имен (DNS) определяет, на какой экземпляр вашего приложения отправить трафик?
Ответ очевиден - никак. Управление всеми этими отдельными экземплярами приложения происходит через средство балансировки нагрузки.
Подсистема балансировки нагрузки действует как гаишник, который маршрутизирует клиентские запросы по серверам как можно быстрее и эффективнее, насколько это возможно.
Поскольку вы не можете транслировать IP-адреса всех экземпляров сервера, вы создаете виртуальный IP-адрес, который транслируется клиентам. Этот виртуальный IP-адрес указывает на подсистему балансировки нагрузки. Таким образом, когда DNS ищет ваш сайт, он указывает на балансировщик нагрузки. Затем подсистема балансировки нагрузки перескакивает для распределения трафика на различные внутренние серверы в реальном времени.
Возможно, вам интересно, как подсистема балансировки нагрузки узнаёт, на какой сервер следует отправлять трафик. Ответ: алгоритмы.
Один популярный алгоритм, Round Robin, включает равномерное распределение входящих запросов по ферме серверов (все доступные серверы). Вы обычно выбираете такой подход, если все ваши серверы имеют одинаковую скорость обработки и память.
С помощью другого алгоритма, Least Connections, следующий запрос отправляется на сервер с наименьшим количеством активных соединений.
Существует гораздо больше алгоритмов, которые вы можете реализовать, в зависимости от ваших потребностей.
Теперь поток трафика выглядит следующим образом:
Службы
Итак, мы решили проблему трафика, создав пулы серверов и балансировщик нагрузки для управления ими.
Но одной репликация серверов может быть недостаточно для обслуживания приложения по мере его роста. По мере добавления дополнительных функциональных возможностей в приложение необходимо поддерживать тот же монолитный сервер, пока он продолжает расти. Для решения этой проблемы нам нужен способ разобщить функциональные возможности сервера.
Здесь и появляется идея служб. Служба является просто другим сервером, за исключением того, что она взаимодействует только с другими серверами, в отличие от традиционного веб-сервера, который взаимодействует с клиентами.
Каждая служба имеет автономную единицу функциональности, такую как авторизация пользователей или предоставление функции поиска. Службы позволяют разбить один веб-сервер на несколько служб, каждая из которых выполняет отдельные функции.
Основное преимущество разделения одного сервера на множество сервисов заключается в том, что он позволяет масштабировать сервисы полностью независимо.
Другое преимущество здесь заключается в том, что он позволяет командам внутри компании работать независимо над конкретной услугой, а не иметь 10, 100 или даже 1000 инженеров, работающих на одном монолитном сервере, который быстро становится кошмаром для менеджера проекта.
Краткое примечание: эта концепция балансировщиков нагрузки и пулов внутренних серверов и служб становится очень сложной, поскольку вы масштабируете все больше и больше серверов в вашем приложении. Это особенно сложно с такими вещами, как, например, сохранение сеанса, обработка отправки нескольких запросов от клиента на один и тот же сервер в течение сеанса, развертывания решения для балансировки нагрузки. Такие продвинутые темы не будет затрагивать в данном материале.
Сети доставки контента (Conten Delivery Network – CDN)
Все вышеперечисленное отлично подходит для масштабирования трафика, но приложение все еще централизовано в одном месте. Когда ваши пользователи начинают посещать ваш сайт из других концов страны или с другого конца мира, они могут столкнуться с длительной задержкой из-за увеличенного расстояния между клиентом и сервером. Ведь речь идет о "всемирной паутине" - не о "местной соседней паутине".
Популярная тактика решения этой проблемы - использование сети доставки контента (CDN). CDN - это большая распределенная система «прокси» серверов, развернутая во многих центрах обработки данных. Прокси-сервер - это просто сервер, который действует как посредник между клиентом и сервером.
Компании с большим объемом распределенного трафика могут платить CDN-компаниям за доставку контента конечным пользователям с помощью серверов CDN. CDN имеет тысячи серверов, расположенных в стратегических географических точках по всему миру.
Давайте сравним, как веб-сайт работает с CDN и без него.
Как мы уже говорили в разделе 1, для типичного веб-сайта доменное имя URL преобразуется в IP-адрес сервера хоста.
Однако если клиент использует CDN, доменное имя URL преобразуется в IP-адрес пограничного сервера, принадлежащего CDN. Затем CDN доставляет веб-контент пользователям клиента, не затрагивая серверы клиента.
CDN может сделать это, сохраняя копии часто используемых элементов, таких как HTML, CSS, загрузки программного обеспечения и медиаобъектов с серверов клиентов.
Главная цель - расположить контент сайта как можно ближе к конечному пользователю. В итоге пользователь получает более быструю загрузку сайта.