From 893f881d2337fd177885d879f37b560331c864b8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "a.tolstoy" <a.tolstoy@picodata.io>
Date: Tue, 19 Apr 2022 12:00:38 +0300
Subject: [PATCH] Fixed some typos

---
 docs/description.md | 32 ++++++++++++++++----------------
 1 file changed, 16 insertions(+), 16 deletions(-)

diff --git a/docs/description.md b/docs/description.md
index bd91bbe7..520eed3a 100644
--- a/docs/description.md
+++ b/docs/description.md
@@ -1,28 +1,28 @@
 # Общее описание продукта
 ## Что такое Picodata?
-Программное обеспечение Picodata — это сервер приложений со встроенной базой данных для работы в распределённых системах.
+Программное обеспечение Picodata — это сервер приложений со встроенной базой данных для работы в распределенных системах.
 Picodata предоставляет систему хранения данных и платформу для работы персистентных приложений на языке Rust и средства управления СУБД на языке SQL.
 
 ## Назначение
-Основным предназначением продукта Picodata является горизонтально масштабируемое хранение структурированных и неструктурированных данных, управление ими, предоставление среды вычислений внутри кластера, состоящего из реплицированных отдельных узлов. Такие узлы называют экземплярами Picodata или *инстансами*.
+Основным назначением продукта Picodata является горизонтально масштабируемое хранение структурированных и неструктурированных данных, управление ими, предоставление среды вычислений внутри кластера, состоящего из реплицированных отдельных узлов. Такие узлы называют экземплярами Picodata или *инстансами*.
 
 ## Задачи
-Задачи, решаемые ПО Picodata, включают в себя:
+Программное обеспечение Picodata решает следующие задачи:
 
-* Реализацию общего линеаризованного хранилища конфигурации, схемы данных и топологии кластера, встроенного в распределенную систему управления базами данных.
-* Предоставление графического интерфейса и интерфейса командной строки по управлению топологией кластера.
-* Реализацию runtime-библиотек по работе с сетью, файловому вводу-выводу, созданию зеленых потоков (green threads) и управлению ими, работе со встроенной СУБД средствами языка Rust.
-* Поддержку языка SQL для работы как с данными отдельного инстанса, так и с данными всего кластера.
-* Управление кластером.
-* Поддержку жизненного цикла приложения в кластере, включая версионирование, управление зависимостями, упаковку дистрибутива, развертывание и обновление запущенных приложений.
+* реализацию общего линеаризованного хранилища конфигурации, схемы данных и топологии кластера, встроенного в распределенную систему управления базами данных;
+* предоставление графического интерфейса и интерфейса командной строки по управлению топологией кластера;
+* реализацию runtime-библиотек по работе с сетью, файловому вводу-выводу, созданию зеленых потоков (green threads) и управлению ими, работе со встроенной СУБД средствами языка Rust;
+* поддержку языка SQL для работы как с данными отдельного инстанса, так и с данными всего кластера;
+* управление кластером;
+* поддержку жизненного цикла приложения в кластере, включая версионирование, управление зависимостями, упаковку дистрибутива, развертывание и обновление запущенных приложений.
 
 ## Область применения
-Хранилище данных с использованием ПО Picodata обладает явными преимуществами, которые во многом определяют наиболее выгодные области применения. Речь идёт о быстром доступе к данным внутри распределённого хранилища. Примерами могут служить:
+Кластер Picodata обеспечивает быстрый доступ к данным внутри распределенного хранилища. Это позволяет использовать его в следующих областях:
 
 * управление телекоммуникационным оборудованием;
 * банковские и в целом финансовые услуги, биржевые торги, аукционы;
 * формирование персональных маркетинговых предложений с привязкой ко времени и месту;
-* обработка больших объёмов данных в реальном времени для систем класса "интернет вещей" (IoT);
+* обработка больших объемов данных в реальном времени для систем класса "интернет вещей" (IoT);
 * игровые рейтинговые таблицы;
 * и многое другое!
 
@@ -31,7 +31,7 @@ Picodata предоставляет систему хранения данных
 
 * автоматическое горизонтальное масштабирование кластера;
 * более простая настройка для запуска шардированного кластера. Требуется меньше файлов конфигурации;
-* совместимость с любыми инструментами развёртывания инстансов (Ansible, Chef, Puppet);
+* совместимость с любыми инструментами развертывания инстансов (Ansible, Chef, Puppet и др.);
 * обеспечение высокой доступности данных без необходимости в  кластере Etcd и дополнительных настройках;
 * автоматическое определение активного инстанса в репликасетах любого размера;
 * единая схема данных во всех репликасетах кластера;
@@ -43,7 +43,7 @@ Picodata предоставляет систему хранения данных
 ### Составные части кластера
 Архитектура кластера Picodata предполагает систему отдельных *инстансов* — программных узлов, входящих в состав кластера. Каждый такой узел может выполнять различные роли, например роль хранения данных, роль сервера приложения, или служебную роль координатора кластера.
 Все инстансы работают с единой схемой данных и кодом приложения. Каждый процесс базы данных выполняется на одном процессорном ядре и хранит используемый набор данных в оперативной памяти. 
-Любой отдельный инстанс является частью набора реплик, который также называют *репликасетом*. Репликасет может состоять из одного или нескольких инстансов — дубликатов одного и того же набора данных. Внутри репликасета всегда есть *активный* инстанс и — если реплик больше 1 — то некоторое число дополнительных инстансов, обеспечивающих отказоустойчивость системы в случае выхода из строя или недоступности активного инстанса. Число реплик определяется *фактором репликации*, заданным в глобальных настройках Picodata.
+Любой отдельный инстанс является частью набора реплик, который также называют *репликасетом*. Репликасет может состоять из одного или нескольких инстансов — дубликатов одного и того же набора данных. Внутри репликасета всегда есть *активный* инстанс и — если реплик больше 1 — то некоторое число *резервных* инстансов, обеспечивающих отказоустойчивость системы в случае выхода из строя или недоступности активного инстанса. Число реплик определяется *фактором репликации*, заданным в глобальных настройках Picodata.
 
 На рисунке ниже показана схема простого кластера из двух репликасетов, каждый из которых состоит из двух инстансов (активного и резервного):
 
@@ -52,21 +52,21 @@ Picodata предоставляет систему хранения данных
 Репликасеты являются единицами горизонтального масштабирования кластера. Данные балансируются между ними автоматически.
 
 ### Хранение данных
-Внутри каждого репликасета есть *bucket* — виртуализированная неделимая единица хранения, обеспечивающая локальность данных (например, хранение нескольких связанных с клиентом записей на одном физическом узле сети). Сам по себе bucket не имеет ограничений по ёмкости и может содержать любой объём данных. Горизонтальное масштабирование позволяет распределить bucket'ы по разным шардам, оптимизировав производительность кластера путём добавления новых реплицированных инстансов. Чем больше репликасетов входит в состав кластера, тем меньше нагрузка на каждый из них. Bucket хранится физически на одном репликасете и является промежуточным звеном между данными и устройством хранения. В каждом репликасете может быть много bucket'ов (или не быть не одного). Внутри bucket'а данные задублированы по всем инстансам в рамках репликасета в соответствии с фактором репликации. Количество bucket'ов задаётся при первоначальной настройке кластера.
+Внутри каждого репликасета есть *bucket* — виртуализированная неделимая единица хранения, обеспечивающая локальность данных (например, хранение нескольких связанных с клиентом записей на одном физическом узле сети). Сам по себе bucket не имеет ограничений по емкости и может содержать любой объем данных. Горизонтальное масштабирование позволяет распределить bucket'ы по разным шардам, оптимизировав производительность кластера путем добавления новых реплицированных инстансов. Чем больше репликасетов входит в состав кластера, тем меньше нагрузка на каждый из них. Bucket хранится физически на одном репликасете и является промежуточным звеном между данными и устройством хранения. В каждом репликасете может быть много bucket'ов (или не быть ни одного). Внутри bucket'а данные задублированы по всем инстансам в рамках репликасета в соответствии с фактором репликации. Количество bucket'ов задается при первоначальной настройке кластера.
 
 На схеме ниже показан пример схемы хранения данных внутри репликасета:
 
 ![Хранение данных](storage.svg)
 
 ### Отказоустойчивость
-Наличие нескольких реплик внутри репликасета обеспечивают его отказоустойчивость. Дополнительно для повышения надёжности каждый инстанс кластера внутри репликасета находится на разных физических серверах, а в некоторых случаях — в удалённых друг от друга датацентрах. Таким образом, в случае недоступности датацентра в репликасете происходит переключение на резервную реплику (инстанс) без прерывания работы. 
+Наличие нескольких реплик внутри репликасета обеспечивают его отказоустойчивость. Дополнительно для повышения надежности каждый инстанс кластера внутри репликасета находится на разных физических серверах, а в некоторых случаях — в удаленных друг от друга датацентрах. Таким образом, в случае недоступности датацентра в репликасете происходит переключение на резервную реплику/инстанс без прерывания работы. 
 
 Пример географического распределения репликасета показан на схеме ниже:
 
 ![Отказоустойчивость](failover.svg)
 
 ### Шардирование
-Шардирование — это распределение bucket'ов между различными репликасетами. В Picodata используется основанное на хэшах шардирование с хранением данных в виртуальных bucket'ах. Каждый репликасет является *шардом*, и чем больше репликасетов имеется в кластере, тем эффективнее данная функция может разделить массив данных на отдельные наборы данных меньшего размера. При добавлении новых инстансов в кластер и/или формировании новых репликасетов, Picodata автоматически равномерно распределит bucket'ы с учётом новой конфигурации.
+Шардирование — это распределение bucket'ов между различными репликасетами. В Picodata используется основанное на хэшах шардирование с хранением данных в виртуальных bucket'ах. Каждый репликасет является *шардом*, и чем больше репликасетов имеется в кластере, тем эффективнее данная функция может разделить массив данных на отдельные наборы данных меньшего размера. При добавлении новых инстансов в кластер и/или формировании новых репликасетов Picodata автоматически равномерно распределит bucket'ы с учетом новой конфигурации.
 Пример автоматического шардирования при добавлении в кластер новых инстансов показан на схеме ниже:
 
 ![Шардирование](sharding.svg)
-- 
GitLab