1. Computación en red (computación distribuida): Este es el enfoque más común para combinar el poder de múltiples computadoras. En lugar de crear un solo sistema unificado, distribuye la carga de trabajo en varias máquinas conectadas a través de una red (como Ethernet o Wi-Fi). Cada computadora funciona en una parte de la tarea de forma independiente, y los resultados se combinan.
* Casos de uso: Simulaciones científicas, representación de imágenes o videos grandes, minería de criptomonedas, análisis de datos complejos.
* Software/Technologies: Interfaz de aprobación de mensajes (MPI), Hadoop, Spark, varias plataformas de computación en la nube (AWS, Azure, GCP) ofrecen capacidades informáticas distribuidas.
2. Computación de clúster: Esta es una forma más avanzada de informática en red, donde múltiples computadoras están estrechamente acopladas y trabajan juntas bajo un sistema de control unificado. Los grupos ofrecen una mejor coordinación y comunicación entre las computadoras en comparación con la computación en red general.
* Casos de uso: Computación de alto rendimiento (HPC), procesamiento de datos a gran escala.
* Software/Technologies: Similar a la computación en red, pero generalmente implica software y hardware especializados para una comunicación eficiente entre nodos (computadoras en el clúster).
3. Virtualización y recursos compartidos: Puede virtualizar los recursos de una computadora y compartirlos con otra. Esto no crea una computadora * única * más potente, pero le permite utilizar los recursos combinados de manera más eficiente. Por ejemplo:
* Almacenamiento compartido: El uso de un almacenamiento o servidor de almacenamiento atacado en la red (NAS) permite a ambas computadoras acceder y compartir los mismos archivos y datos.
* máquinas virtuales (VMS): Una computadora puede alojar máquinas virtuales que usan recursos tanto del host como de otras computadoras en la red.
* GPU Passthrough: Si una computadora tiene una GPU poderosa, puede pasarla a una máquina virtual en otra computadora, lo que permite que la VM aproveche la potencia de la GPU.
4. Booting dual (no recomendado para el aumento de potencia): Esto le permite instalar múltiples sistemas operativos en una computadora y arrancar en cualquiera de los dos a la vez. Esto * no * combina la potencia de múltiples máquinas; Simplemente le permite usar diferentes sistemas operativos en el mismo hardware.
Consideraciones importantes:
* Velocidad de red: La velocidad de su conexión de red afecta significativamente el rendimiento de la computación distribuida. Una red rápida y de baja latencia es crucial.
* Compatibilidad del software: El software que utiliza para la informática distribuida o de clúster debe estar diseñado para manejar el procesamiento paralelo.
* Compatibilidad de hardware: En la computación de clúster, tener hardware similar en todos los nodos puede mejorar la eficiencia.
* Complejidad: Configurar y administrar entornos de computación distribuidos o de clúster puede ser complejo.
En resumen, no hay una solución simple de "par y encendido". Debe utilizar técnicas sofisticadas para aprovechar los recursos combinados de múltiples computadoras, y el mejor método dependerá de sus objetivos específicos y experiencia técnica.