Die verteilte Datenverarbeitung bezeichnet eine Methode der Informationsverarbeitung, bei der Daten auf mehrere, räumlich voneinander getrennte Systeme oder Netzwerke verteilt werden. Dabei erfolgt die Verarbeitung der Daten nicht zentral an einem Ort, sondern auf verschiedenen Knotenpunkten im Netzwerk. Dies ermöglicht eine effiziente und flexible Verarbeitung großer Datenmengen.
Die verteilte Datenverarbeitung bietet zahlreiche Vorteile gegenüber zentralisierten Systemen. Durch die Verteilung der Daten auf verschiedene Knotenpunkte wird die Auslastung des Netzwerks besser verteilt, was zu einer verbesserten Leistung führt. Zudem erhöht sich die Verfügbarkeit der Daten, da bei Ausfall eines Knotenpunktes die Daten von anderen Knotenpunkten weiterhin zugänglich sind.
Ein weiterer entscheidender Vorteil der verteilten Datenverarbeitung ist die Skalierbarkeit. Durch das Hinzufügen neuer Knotenpunkte kann die Verarbeitungskapazität einfach und kostengünstig erhöht werden, ohne dass das gesamte System umgebaut werden muss. Dadurch ist die verteilte Datenverarbeitung besonders gut für Situationen geeignet, in denen eine hohe Skalierbarkeit erforderlich ist, beispielsweise bei stark schwankendem Datenverkehr oder beim Umgang mit großen Datenmengen.
Bei der verteilten Datenverarbeitung wird in der Regel ein dezentraler Ansatz verfolgt, bei dem alle Knotenpunkte im Netzwerk gleichberechtigt sind. Jeder Knotenpunkt kann Daten empfangen, verarbeiten und an andere Knotenpunkte weiterleiten. Dadurch entsteht eine hochgradig redundante Struktur, die Ausfälle einzelner Knotenpunkte kompensieren kann und ein hohes Maß an Zuverlässigkeit gewährleistet.
Die verteilte Datenverarbeitung findet in verschiedenen Bereichen Anwendung. Insbesondere in hochkomplexen und datenintensiven Umgebungen wie dem Finanzsektor ermöglicht sie eine effiziente und sichere Verarbeitung von Transaktionsdaten, Informationen zu Anlegerportfolios und anderen relevanten Informationen. Durch den Einsatz verteilter Datenverarbeitungstechnologien können Finanzinstitute ihre Prozesse optimieren, Risiken minimieren und gleichzeitig eine hohe Leistung und Sicherheit gewährleisten.
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