Låt oss bryta ner de viktigaste skillnaderna mellan parallella och distribuerade datorer och hur de påverkar skalbarhet.
Parallell datoranvändning
* Definition: En typ av datorer där flera processorer eller kärnor inom en enkel maskin Arbeta samtidigt på olika delar av samma problem. Fokus ligger på att minska tiden det tar att lösa ett problem genom att dela arbetsbelastningen.
* Nyckelegenskaper:
* delat minne (vanligtvis): Parallella system använder ofta delat minne, vilket innebär att alla processorer kan komma åt samma minnesutrymme. Detta möjliggör enkel datadelning och kommunikation mellan processorer. Delat minne kan dock vara en flaskhals.
* Tät koppling: Processorer är tätt kopplade, vilket innebär att de kommunicerar ofta och har låg latens.
* homogen miljö (vanligtvis): Processorerna är ofta liknande eller identiska när det gäller arkitektur och kapacitet.
* Single Operating System: Körs vanligtvis på en enda instans av ett operativsystem.
* Plats: Fysiskt beläget nära varandra, ofta inom samma dator eller rack.
* Exempel:
* Multicore -processorer i din stationära dator.
* GPU:er (grafikbehandlingsenheter) för vetenskapliga simuleringar eller maskininlärning.
* Multiprocessorservrar för delat minne.
Distribuerad dator
* Definition: En typ av datorer där flera oberoende datorer (noder eller maskiner) arbetar tillsammans med en gemensam uppgift eller uppsättning uppgifter. Dessa maskiner är fysiskt separerade och kommunicerar över ett nätverk.
* Nyckelegenskaper:
* distribuerat minne: Varje dator (nod) har sitt eget privata minnesutrymme. Data måste uttryckligen överföras mellan noder med hjälp av meddelandet.
* lös koppling: Noder är löst kopplade, vilket innebär att de kan kommunicera mindre ofta och ha högre latens jämfört med parallella system.
* heterogen miljö (ofta): Noder kan vara olika när det gäller hårdvara, operativsystem och nätverksanslutning.
* Flera operativsystem: Varje nod kör vanligtvis sin egen instans av ett operativsystem.
* Plats: Geografiskt spridda kan vara över ett rum, en byggnad eller till och med världen.
* Exempel:
* Cloud Computing -plattformar (AWS, Azure, Google Cloud).
* Cluster Computing (grupper av nätverksdatorer som arbetar tillsammans).
* Nätberäkning (geografiskt distribuerade resurser).
* Peer-to-peer-nätverk.
Nyckelskillnader sammanfattade:
| Funktion | Parallell datorer | Distribuerad datorer |
| --------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- |
| processorer | Flera kärnor inom en enda maskin | Flera oberoende maskiner (noder) |
| minne | Delat minne (vanligtvis) | Distribuerat minne (varje nod har sin egen) |
| koppling | Tät koppling | Lös koppling |
| Plats | Närhet | Geografiskt spridd |
| Kommunikation | Delad minnesåtkomst eller meddelande som passerar | Meddelandepassning (nätverkskommunikation) |
| homogenitet | Vanligtvis homogena | Ofta heterogena |
| Operativsystem | Enstaka instans | Flera instanser |
Påverkan på skalbarhet
* Parallell datorskalbarhet:
* Begränsat av antalet kärnor/processorer i en enda maskin: Du är slutligen begränsad av maskinens fysiska begränsningar. Att skala upp innebär vanligtvis att köpa kraftfullare hårdvara med fler kärnor, vilket kan bli mycket dyrt.
* delat minnesflaskhals: När antalet processorer ökar kan striden om delat minne bli en betydande flaskhals, vilket begränsar skalbarheten. Tekniker som caching och NUMA (icke-enhetlig minnesåtkomst) kan hjälpa till att mildra detta.
* amdahls lag: Amdahls lag säger att hastigheten för ett program som använder flera processorer begränsas av andelen av programmet som kan parallelliseras. Om en betydande del av programmet i sig är sekventiell, kommer att lägga till fler processorer att ha minskande avkastning.
* bra för: Beräkningsintensiva uppgifter som lätt kan delas upp i mindre, oberoende uppgifter och är väl lämpade för delade minnesarkitekturer.
* Distribuerad datorskalbarhet:
* horisontellt skalbart: Du kan enkelt lägga till fler noder till systemet för att öka sin bearbetningskraft. Detta kallas ofta "skalning."
* feltolerans: Om en nod misslyckas kan systemet fortsätta att fungera, förutsatt att arbetsbelastningen kan distribueras till andra noder.
* hanterar stora datasätt: Väl lämpad för bearbetning och lagring av massiva datasätt som skulle vara opraktiskt att hantera på en enda maskin.
* Nätverkslatens: Kommunikation mellan noder över nätverket introducerar latens, vilket kan begränsa prestanda, särskilt för applikationer som kräver ofta datautbyte. Strategier som datalokalitet (bearbetningsdata nära där de lagras) är avgörande.
* Komplexitet: Distribuerade system är mer komplexa att utforma, implementera och hantera på grund av problem som datakonsistens, feltolerans och säkerhet.
* bra för: Applikationer som kan delas in i oberoende uppgifter som kan utföras på olika maskiner, såsom webbservrar, databehandlingsrörledningar och storskaliga simuleringar.
i ett nötskal:
* Parallell datoranvändning prioriterar hastighet och effektivitet inom en enda maskin. Dess skalbarhet begränsas av hårdvarubegränsningar och delade flaskhalsar.
* Distribuerad datoranvändning prioriterar skalning för att hantera större arbetsbelastningar och datavolymer, med inneboende feltolerans. Dess skalbarhet begränsas av nätverkslatens och komplexiteten i att hantera ett distribuerat system.
Att välja mellan parallella och distribuerade datorer beror starkt på det specifika problemet du försöker lösa, de tillgängliga resurserna och den nödvändiga nivån av skalbarhet och feltolerans. Ofta används hybridmetoder som kombinerar parallellbehandling inom varje nod i ett distribuerat system.
