* Computación de la cuadrícula: Esto implica el uso de una gran cantidad de computadoras geográficamente dispersas (a menudo propiedad de diferentes organizaciones o individuos) para resolver un solo problema. Los ejemplos incluyen seti@home (que busca inteligencia extraterrestre) y plegamiento@home (simulando el plegamiento de proteínas). Estos generalmente utilizan un modelo de trabajador maestro donde un servidor central distribuye tareas a muchos nodos de los trabajadores.
* Computación de clúster: Esto utiliza una colección de computadoras interconectadas que trabajan juntas como un solo sistema. Estas computadoras a menudo se encuentran cerca entre sí (por ejemplo, en un centro de datos) y tienen interconexiones de alta velocidad. Esto permite una mayor coordinación y una comunicación más rápida entre los nodos que la computación de la cuadrícula. Los grupos se usan comúnmente para la computación de alto rendimiento (HPC), ejecutar grandes simulaciones o manejar conjuntos de datos masivos.
* Computación en la nube: Si bien no es estrictamente "compartir" en el sentido del control directo sobre las máquinas individuales, las plataformas de computación en la nube como AWS, Azure y Google Cloud le permiten distribuir cargas de trabajo en una red masiva de servidores. Usted alquila recursos informáticos (máquinas virtuales, contenedores, etc.) según sea necesario y la plataforma gestiona la distribución y la asignación de recursos.
* Computación entre pares (P2P): Esto implica distribuir tareas en una red de computadoras igualmente capaces, con cada computadora actuando como un cliente y un servidor. BitTorrent es un ejemplo bien conocido de intercambio de archivos P2P, pero también se puede adaptar para otras tareas computacionales.
* Computación voluntaria: Esta es una forma especializada de computación de cuadrícula que se basa en el poder informático voluntario de las computadoras de los usuarios individuales. Seti@home y pleging@home son ejemplos principales.
El sistema específico elegido depende de factores como:
* La naturaleza de la tarea: Algunas tareas son fácilmente paralelizables, mientras que otras no.
* El tamaño y la complejidad de la tarea: Las tareas más grandes y más complejas requieren más potencia informática y pueden beneficiarse de la informática de la red o el clúster.
* El nivel de coordinación requerido: Las tareas bien coordinadas necesitan un clúster, mientras que las tareas coordinadas libremente pueden usar una cuadrícula.
* La distribución geográfica de las computadoras: La computación de la cuadrícula es más adecuada para las computadoras geográficamente dispersas, mientras que la computación de clúster es mejor para las computadoras en proximidad.
* Presupuesto e infraestructura: La computación en la nube proporciona escalabilidad pero puede ser costosa; Los grupos requieren una inversión inicial significativa en hardware y redes.
En resumen, no hay un solo sistema, sino más bien una variedad de enfoques para compartir la potencia informática, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades.