Både rutnätberäkning och klusterberäkning är former av parallell dator som syftar till att förbättra prestanda genom att distribuera uppgifter över flera maskiner. Men de skiljer sig väsentligt i sin arkitektur, hantering och mål. Här är ett jämförelsesnät:
| Funktion | Grid Computing | Cluster Computing |
| ----------------- | ----------------------------------------------- | -------------------------------------------------- |
| arkitektur | Decentraliserade, geografiskt spridda noder | Centraliserade, geografiskt lokaliserade noder |
| Resursdelning | Heterogena resurser (olika OS, HW) | Homogena resurser (liknande OS, HW) |
| ledning | Komplex, involverar ofta mellanprogram och standarder | Relativt enklare, ofta hanterad centralt |
| skalbarhet | Mycket högt, kan skala över kontinenter | Hög, men vanligtvis begränsad till en enda webbplats |
| feltolerans | Hög, misslyckande med en nod påverkar inte hela systemet | Måttlig, enstaka misslyckanden möjliga |
| Kommunikation | Ofta långsammare på grund av nätverkslatens | Snabbare på grund av det lokala nätverket med hög bandbredd |
| Användningsfall | Storskaliga vetenskapliga simuleringar, dataanalys, distribuerade databaser | Högpresterande datoranvändning, batchbehandling, webbtjänst |
| Typisk hårdvara | Olika utbud av maskiner, eventuellt inklusive persondatorer, servrar och superdatorer | Vanligtvis en samling liknande servrar |
| Programvara | Kräver specialiserad mellanprogram (t.ex. Globus Toolkit, Condor) | Använder ofta enklare resurshanteringsverktyg (t.ex. slurm, vridmoment) |
| kostnad | Kan vara hög på grund av nätverksinfrastruktur och hanteringskomplexitet | Lägre kostnad för liknande bearbetningskraft (ofta) |
| Säkerhet | Mer komplexa säkerhetsutmaningar på grund av olika miljöer | Enklare säkerhetshantering på grund av en mer homogen miljö |
kort sagt:
* Cluster Computing är som ett team av identiska arbetare i samma rum och arbetar effektivt med en delad uppgift. Det är optimerat för hastighet och effektivitet inom en lokal miljö.
* rutnätberäkning är som ett globalt nätverk av olika arbetare på olika platser som samarbetar om en massiv uppgift. Det är optimerat för skalbarhet och feltolerans över ett brett geografiskt område, även om enskilda arbetare har olika kapaciteter.
Det är viktigt att notera att linjerna kan oskärpa ibland. Ett stort rutnät kan till exempel innehålla kluster i dess noder. Valet mellan nät- och klusterberäkning beror starkt på de specifika applikationskraven och tillgängliga resurser.
