Parallella och distribuerade datorer erbjuder betydande fördelar för att förbättra prestanda och skalbarhet, vilket gör att system kan hantera problem som skulle vara omöjliga eller opraktiska med traditionella enskilda processer. Här är en uppdelning:
Fördelar med att förbättra prestandan:
* reducerad exekveringstid:
* Parallell datoranvändning: Delar upp ett enda problem i mindre underproblem som utförs samtidigt på flera processorkärnor eller processorer inom * samma * maskinen. Detta minskar dramatiskt den totala tiden till slutförande. Tänk på det som att ha flera kockar som arbetar på olika delar av en måltid samtidigt.
* Distribuerad datoranvändning: Delar upp ett problem över flera * separata * maskiner som är anslutna med ett nätverk. Varje maskin fungerar på en del av problemet och resultaten kombineras. Detta är som att ha flera restauranger som förbereder delar av en enorm bankett och sedan förenar allt.
* Ökad genomströmning:
* Parallell datoranvändning: Tillåter en enda maskin att bearbeta fler uppgifter inom en given tidsram. Istället för att vänta på att en uppgift ska slutföras innan du startar en annan, kan flera uppgifter köras samtidigt.
* Distribuerad datoranvändning: Gör det möjligt för ett system att hantera en större volym förfrågningar eller data genom att distribuera arbetsbelastningen över flera servrar. Om en server är överbelastad kan förfrågningar dirigeras till andra.
* Optimerat resursutnyttjande:
* Parallell datoranvändning: Använder effektivt alla tillgängliga processorkärnor, förhindrar tomgångstid och maximerar beräkningskraften för en enda maskin.
* Distribuerad datoranvändning: Möjliggör effektiv användning av resurser i ett nätverk. Underutnyttjade maskiner kan tilldelas uppgifter och resurser kan tilldelas dynamiskt baserat på efterfrågan. Det kan vara mer kostnadseffektivt än att bara använda en enda, dyr högpresterande server.
* Förmåga att lösa större och mer komplexa problem:
* Båda paradigmerna möjliggör att bryta ner komplexa problem som skulle vara för stora eller beräkningsintensiva för en enda maskin i mindre, hanterbara delar. Detta möjliggör simulering av komplexa system, analys av massiva datasätt och utvecklingen av sofistikerade algoritmer.
* Specialiserad hårdvara: Distribuerad datoranvändning kan utnyttja specialiserad hårdvara tillgänglig på olika maskiner. Till exempel kan vissa maskiner ha kraftfulla GPU:er för maskininlärningsuppgifter, medan andra kan ha stora lagringsuppsättningar för databehandling.
Fördelar med att förbättra skalbarheten:
* horisontell skalbarhet (skalning):
* Parallell datoranvändning: Har begränsad horisontell skalbarhet. Du är begränsad av antalet kärnor/processorer tillgängliga i en enda maskin. Medan skalning * upp * (att lägga till fler kärnor till en enda maskin) är möjligt i viss utsträckning, blir det snabbt dyrt och opraktiskt.
* Distribuerad datoranvändning: Lyser i horisontell skalbarhet. Du kan enkelt lägga till fler maskiner i nätverket för att hantera ökande arbetsbelastningar. Detta är ett kostnadseffektivt sätt att skala systemets kapacitet utan att kräva betydande ändringar av applikationen. Detta kallas ofta "skalning."
* feltolerans och hög tillgänglighet:
* Parallell datoranvändning: Misslyckande med den enskilda maskinen resulterar i applikationens fullständiga fel.
* Distribuerad datoranvändning: Kan utformas med redundans och feltolerans. Om en maskin misslyckas kan de andra maskinerna fortsätta att fungera, vilket säkerställer att systemet förblir tillgängligt. Data och beräkningar kan replikeras över flera maskiner för att minimera påverkan av fel. Detta säkerställer hög tillgänglighet.
* geografisk distribution:
* Distribuerad datoranvändning: Gör det möjligt att distribuera applikationer och data över geografiskt spridda platser. Detta kan förbättra prestanda för användare i olika regioner, minska latens och ge katastrofåterhämtningsfunktioner. Innehållsleveransnätverk (CDN) är ett utmärkt exempel på detta.
* Flexibilitet och anpassningsförmåga:
* Distribuerad datoranvändning: Möjliggör ett mer flexibelt och anpassningsbart system. Maskiner kan läggas till eller tas bort efter behov, och systemet kan konfigureras om för att uppfylla förändrade krav. Detta är särskilt användbart i dynamiska miljöer där arbetsbelastningen varierar.
* Kostnadseffektivitet: Även om den första installationen kan ha kostnader, kan distribuerad datoranvändning ofta vara mer kostnadseffektiv på lång sikt än att skala upp en enda maskin. Cloud computing -plattformar gör det enkelt att tillhandahålla och hantera distribuerade resurser på begäran och betalar endast för det du använder.
Nyckelskillnader som påverkar valet:
* Kommunikationsöverig: Distribuerad datorinförande introducerar kommunikationsomkoppling på grund av behovet av att överföra data mellan maskiner över ett nätverk. Denna omkostnad kan påverka prestanda, särskilt för applikationer som kräver ofta datautbyte. Parallell datoranvändning, inom en enda maskin, har i allmänhet mycket lägre kommunikationskommitté.
* Komplexitet: Att utveckla och hantera distribuerade system är i allmänhet mer komplex än att utveckla parallella applikationer på en enda maskin. Utmaningar inkluderar datakonsistens, feltolerans och distribuerad felsökning.
* Applikationstyp: Vissa problem är i sig mer lämpade för parallell datoranvändning (t.ex. beräkningsintensiva uppgifter som lätt kan delas) medan andra är bättre lämpade för distribuerad dator (t.ex. dataintensiva applikationer, webbtjänster).
Sammanfattningsvis:
Parallell datoranvändning ger ett sätt att påskynda beräkningar på en enda maskin. Distribuerad datoranvändning utvidgar denna kapacitet genom att utnyttja kraften hos flera maskiner, och erbjuder betydande fördelar med skalbarhet, feltolerans och geografisk distribution, men till bekostnad av ökad komplexitet. Valet mellan parallella och distribuerade datorer beror på de specifika applikationskraven, de tillgängliga resurserna och den önskade nivåen av skalbarhet och tillförlitlighet. Ofta används de tillsammans och utnyttjar parallellbehandling * inom * varje nod i ett distribuerat system.
