计算机网络分布式处理是一种基于互联网的计算方式，它通过将任务分配给多个计算节点（或称为“节点”）来并行执行，从而提高计算效率。这种技术在许多领域都有广泛的应用，如大数据处理、人工智能、机器学习等。
理解计算机网络分布式处理的关键概念包括：
1. 分布式系统：分布式系统是指由多个独立的计算机系统组成的系统，它们通过网络相互通信和协作。分布式计算就是在这种环境下进行的计算，它将一个大的任务分解为多个小任务，然后分配给不同的计算机系统进行处理。
2. 任务划分：在分布式计算中，任务通常被划分为更小、更容易管理的子任务。这些子任务可以在不同的计算机系统中并行执行，从而实现加速计算的目的。
3. 数据复制：为了确保数据的一致性和可靠性，分布式系统中的数据通常会被复制到多个位置。这样，即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以继续工作，保证系统的稳定运行。
4. 容错性：分布式系统的一个重要特性是容错性，即系统能够在部分或全部组件失败时仍能正常运行。这可以通过冗余设计、故障检测和恢复机制等方式实现。
5. 负载均衡：为了平衡各节点的计算任务，分布式系统中通常会采用负载均衡策略。这种策略可以根据节点的负载情况，将任务合理地分配给各个节点，以实现最优的计算性能。
6. 通信模型：分布式系统中的通信模型主要包括同步通信和异步通信两种。同步通信要求所有节点在相同的时间完成操作，而异步通信则允许节点在任意时间完成操作。选择合适的通信模型对于提高分布式系统的计算效率至关重要。
7. 资源管理：分布式系统中的资源管理主要包括任务调度、资源分配和资源回收等方面。合理的资源管理策略可以提高系统的计算效率和稳定性。
8. 安全性：分布式系统中的安全性主要包括数据安全和系统安全两个方面。数据安全主要涉及保护用户数据不被非法访问或篡改，系统安全主要涉及防止恶意攻击和破坏。
9. 可扩展性：随着计算需求的增加，分布式系统需要能够灵活地添加新的计算节点，以应对更大的计算任务。这要求分布式系统具有良好的可扩展性，以便在不牺牲性能的情况下扩展其计算能力。
总之，计算机网络分布式处理是一种基于互联网的计算方式，它通过将任务分配给多个计算节点来并行执行，从而提高计算效率。理解和掌握分布式计算的原理和技术，对于设计和实现高效的计算机系统具有重要意义。
