分布式计算引擎的核心思想是利用多台计算机的计算能力，通过合理的任务分配和通信机制，实现大规模、高性能的计算任务。这种计算方式可以充分利用硬件资源，提高计算效率，降低计算成本。
分布式计算引擎的架构设计主要包括以下几个部分：
1. 任务调度器：负责接收用户提交的任务请求，根据任务类型、计算需求等因素，将任务分配给合适的计算节点。任务调度器需要具备高效的任务调度算法，以实现快速、准确的任务分配。
2. 计算节点：负责执行分配给自己的任务。每个计算节点可以是一台独立的计算机，也可以是一组分布式计算集群。计算节点需要具备强大的计算能力，能够高效地完成计算任务。
3. 数据存储：负责存储计算过程中产生的中间结果和最终结果。数据存储需要具备高可用性、高可靠性和高扩展性，以保证计算任务的顺利进行。
4. 通信网络：负责不同计算节点之间的数据传输。通信网络需要具备低延迟、高带宽和高可靠性，以保证计算任务的顺利进行。
5. 监控与管理：负责对整个分布式计算系统的运行状态进行监控，包括任务调度、计算节点性能、数据存储等。监控与管理还需要提供故障处理、性能优化等功能，以保证系统的稳定性和高效性。
6. 容错机制：为了应对计算节点故障、网络故障等问题，分布式计算引擎需要具备一定的容错机制。这包括任务重试、自动恢复、负载均衡等策略，以提高系统的鲁棒性。
7. 安全机制：为了保证计算任务的安全，分布式计算引擎需要具备一定的安全机制。这包括数据加密、访问控制、审计日志等措施，以防止数据泄露、非法访问等问题。
总之，分布式计算引擎的核心思想是通过合理地分配任务、利用计算资源、保证通信稳定等方式，实现大规模、高性能的计算任务。其架构设计需要综合考虑任务调度、计算节点、数据存储、通信网络、监控与管理等多个方面，以确保系统的高效性和稳定性。
