Computación paralela:
* Enfoque: Acelerando el cálculo dividiendo un solo problema en partes más pequeñas que se pueden ejecutar simultáneamente.
* Arquitectura: Típicamente implica procesadores estrechamente acoplados dentro de un solo sistema. Este sistema a menudo tiene memoria compartida, lo que permite a los procesadores comunicarse directamente.
* Comunicación: Depende en gran medida de la memoria compartida o las redes de comunicación interprocesador rápida. La sobrecarga de comunicación es generalmente más baja que en los sistemas distribuidos.
* Coordinación: Requiere una estricta coordinación y sincronización entre procesadores para garantizar la ejecución correcta de la tarea. Las primitivas de sincronización (por ejemplo, cerraduras, semáforos) se usan con frecuencia.
* Tolerancia a fallas: Menor tolerancia a fallas. Si un procesador falla, todo el sistema podría verse afectado, ya que están estrechamente integrados.
* Ejemplos: Procesadores de múltiples núcleos, GPU, supercomputadoras (con memoria compartida), clústeres de computadora individuales.
* Objetivo: Reduzca el * tiempo * Se necesita para resolver un problema.
* Problemas típicos: Tareas unidas a CPU como simulaciones científicas, cálculos complejos y procesamiento de imágenes donde los resultados rápidos son primordiales.
Computación distribuida:
* Enfoque: Resolver un problema mayor dividiéndolo en subproblemas independientes y ejecutándolos en computadoras (nodos) separadas y dispersas geográficamente. A menudo implica manejar datos que son demasiado grandes para caber en una sola máquina.
* Arquitectura: Implica sistemas acoplados libremente, donde cada nodo es una computadora autónoma con su propia memoria, sistema operativo y hardware potencialmente diferente.
* Comunicación: Se basa en el paso del mensaje que pasa por una red. La sobrecarga de comunicación es típicamente más alta que en los sistemas paralelos. La latencia de la red y el ancho de banda son preocupaciones significativas.
* Coordinación: Requiere una coordinación acoplada más libremente, a menudo basada en colas de mensajes, RPC (llamada de procedimiento remoto) o algoritmos de consenso distribuidos.
* Tolerancia a fallas: Mayor tolerancia a fallas. La falla de un nodo generalmente no derriba todo el sistema, ya que los otros nodos pueden continuar funcionando. La redundancia y la replicación de datos son estrategias comunes para garantizar la resiliencia.
* Ejemplos: Plataformas de computación en la nube, redes entre pares, sistemas de procesamiento de datos a gran escala (por ejemplo, Hadoop, Spark), redes de entrega de contenido (CDN).
* Objetivo: Aumente *escalabilidad *, *disponibilidad *y *alcance geográfico *de aplicaciones y datos. Resuelva problemas que son demasiado grandes o demasiado complejos para una sola máquina.
* Problemas típicos: Aplicaciones intensivas en datos (por ejemplo, procesar grandes conjuntos de datos, servir tráfico web, administrar contenido de redes sociales), sistemas que requieren alta disponibilidad (por ejemplo, banca en línea) y aplicaciones a las que deben acceder desde múltiples ubicaciones geográficas.
Aquí hay una tabla que resume las diferencias clave:
| Característica | Computación paralela | Computación distribuida |
| ---------------------- | -------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------ |
| Focus | Acelerando la tarea única | Escalabilidad, disponibilidad, manejo de grandes conjuntos de datos |
| Arquitectura | Memoria bien acoplada, a menudo compartida | Nodos independientes acoplados libremente |
| comunicación | Memoria compartida, comunicación rápida entre procesadores | Mensaje que pasa sobre una red |
| Coordinación | Sincronización ajustada | Coordinación suelta |
| Tolerancia a fallas | Inferior | Superior |
| memoria | Compartido (a menudo) | Distribuido (cada nodo tiene su propia memoria) |
| escala | Más pequeño (típicamente dentro de una sola máquina) | Más grande (potencialmente en múltiples máquinas, centros de datos) |
Analogía:
* Computación paralela: Piense en varios chefs que trabajan juntos en una sola cocina bien equipada para preparar una comida sola y compleja *más rápido *. Comparten herramientas, ingredientes y coordinan de cerca.
* Computación distribuida: Piense en una cadena de restaurantes, cada uno con su propia cocina, recursos y personal. Pueden tener un menú y marca comunes, pero operan en gran medida de forma independiente y se comunican principalmente para intercambiar información sobre campañas de ventas, inventario y marketing.
En resumen:
La computación paralela se trata de hacer una sola tarea más rápido dividiéndola entre múltiples procesadores dentro de un solo sistema. La computación distribuida se trata de resolver problemas más grandes o proporcionar servicios en múltiples sistemas independientes, a menudo para fines de escalabilidad, disponibilidad y gestión de datos. Si bien puede haber superposición (por ejemplo, un sistema distribuido podría usar el procesamiento paralelo dentro de los nodos individuales), los objetivos fundamentales y las consideraciones arquitectónicas son distintas.