作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
在当前复杂的信息化社会中，人们对大数据、云计算、移动互联网等新技术进行了广泛的应用，而决策支持系统也成为当今企业面临的数据驱动智能决策的核心组件之一。传统的单体决策系统由于功能单一、数据量庞大导致效率低下，系统扩展性差，管理成本高等弊端，为了解决这些问题，越来越多的公司开始采取分层、分布式的方式部署决策系统，基于数据仓库、云计算平台、搜索引擎、机器学习算法等组件实现分布式的决策支持系统，并将其作为智能业务决策的支撑组件。
目前，随着市场环境和技术进步的不断推动，云计算、大数据的广泛应用促进了分布式决策支持系统的发展。传统的单机或多机的决策支持系统架构存在瓶颈，随着数据量的增长，决策的响应时间变慢，系统的扩展性差，维护成本急剧上升等问题。为了能够应对如此大的决策数据量，提高决策系统的处理能力和扩展性，目前分布式决策支持系统架构已经成为许多企业的数据驱动智能决策的基础设施。
据统计，截至2020年底全球云计算、大数据、移动互联网以及人工智能的应用普及率，包括IBM、微软、亚马逊、谷歌、Facebook、阿里巴巴、腾讯等国内外知名科技公司都已经取得了成功。因此，分布式决策支持系统架构所提供的服务价值正在被越来越多的人所认识。
近几年来，随着新型智能手机、电子支付、物联网、以及人工智能等技术的不断革命，智能设备、传感器、数据产生的速度以及数量的快速扩张，并且引入了无限的可能性。这些新技术的融合以及相关数据的海量积累，带来了一个前所未有的“信息 overload”问题，使得分布式决策支持系统架构面临更加复杂的挑战。