分布式计算是一种新的计算方式，在两个或多个软件之间互相共享信息，这些软件既可以运行在同一台计算机上，也可以分布在网络连接的多台计算机上。相比集中式计算，分布式计算具有如下优势：它能够共享稀有资源；可以在多台计算机上平衡计算负载；再次，可以把程序放在最适合运行它的计算机上执行。共享稀有资源和平衡负载是分布式计算的核心思想之一。
分布式计算主要分为几个类别：（1）高性能计算（High Performance Computing）；（2）负载均衡（Load Balance）。负载均衡的机制应运而生，用于应对企业业务量提高、网络访问量急剧增加时，信息设备处理量相应增大，导致设备负荷加重的情况。通过负载均衡，可以将数量庞大的访问请求分摊到多个服务器上，从而提升用户体验和访问效率。
云平台部署分布式计算的优势在于，它利用多个个体共同分担同一类别的任务，极大地提升了计算效率，并解决单点故障的隐患，形成一种“多合一”的架构。这种架构对于个体性能要求不高，但对部署的便捷性和成本提出了较高的要求。传统部署模式与云平台部署模式的对比表显示，云平台具有高扩展性、按需服务及成本低廉等特点。
文中通过一个Web负载均衡案例展示了分布式计算部署的过程。选择当前开源软件方案中性能最好、应用最广泛的LVS（Linux Virtual Server）作为公司的Web负载均衡器。LVS允许通过keepalived技术运行两套均衡器，互为主备。当其中一个均衡器宕机，另一个会立刻接管所有工作，从而彻底消除单点隐患，避免业务出现中断。在安装LVS时，需要准备环境，如安装操作系统、配置网络参数等。LVS的工作原理与传统负载均衡器类似，但其容灾能力更强。
在实现分布式计算应用时，采用云平台的环境可以大大简化部署过程，并降低运维成本。此外，云平台还提供了灵活的扩展能力，可以按需分配资源，有效利用物理空间。通过这种方式，公司能够充分利用现有的资源，并为未来的发展和创新提供坚实的技术支持。
在实际应用中，分布式计算部署需要考虑多种因素，例如负载均衡器的选择、资源的合理分配、网络的稳定性和配置等。这些因素都会影响最终的计算效率和服务质量。因此，分布式计算的实施需要综合考虑系统架构设计、资源分配策略、负载均衡算法等多个层面的问题。正确的实施可以带来效率的大幅提升和成本的有效控制，错误的实施则可能导致资源浪费和系统性能下降。因此，在部署前需要进行充分的需求分析和系统设计，确保分布式计算方案符合业务需求并能带来预期的效果。
文档最后还提到了电梯安全问题，涉及到了限速器-安全钳联动试验的分析。这表明，分布式计算的应用不仅局限于技术领域，还能对其他行业产生重要影响。通过分析不同行业的问题，分布式计算技术能够为多种业务场景提供解决方案，推动行业的技术进步。
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