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Comparación de computación de cuadrícula y computación de clúster?

2013/4/19
Tanto la computación en la cuadrícula como la computación de clúster son formas de computación paralela que tienen como objetivo mejorar el rendimiento al distribuir tareas en múltiples máquinas. Sin embargo, difieren significativamente en su arquitectura, gestión y objetivos. Aquí hay una cuadrícula de comparación:

| Característica | Computación de la cuadrícula | Clúster Computing |

| ----------------- | ----------------------------------------------- | ---------------------------------------------- |

| Arquitectura | Nodos descentralizados, dispersos geográficamente | Nodos centralizados, localizados localizados |

| compartir recursos | Recursos heterogéneos (diferentes OS, HW) | Recursos homogéneos (OS similar, HW) |

| gestión | Complejo, a menudo involucra middleware y estándares | Relativamente más simple, a menudo manejado centralmente |

| escalabilidad | Muy alto, puede escalar en todos los continentes | Alto, pero generalmente limitado a un solo sitio |

| Tolerancia a fallas | Alta, la falla de un nodo no afecta a todo el sistema | Punto de fallas moderado y único posible |

| comunicación | A menudo más lento debido a la latencia de red | Más rápido debido a la red local de alto ancho de banda |

| Casos de uso | Simulaciones científicas a gran escala, análisis de datos, bases de datos distribuidas | Computación de alto rendimiento, procesamiento por lotes, servicio web |

| Hardware típico | Diversa gama de máquinas, posiblemente incluyendo computadoras personales, servidores y supercomputadoras | Típicamente una colección de servidores similares |

| Software | Requiere un middleware especializado (por ejemplo, Globus Toolkit, Condor) | A menudo utiliza herramientas de gestión de recursos más simples (por ejemplo, slurm, torque) |

| Costo | Puede ser alto debido a la infraestructura de red y la complejidad de gestión | Un costo más bajo para una potencia de procesamiento similar (a menudo) |

| Seguridad | Desafíos de seguridad más complejos debido a diversos entornos | Gestión de seguridad más simple debido a un entorno más homogéneo |

En resumen:

* Cluster Computing es como un equipo de trabajadores idénticos en la misma habitación, trabajando juntos de manera eficiente en una tarea compartida. Está optimizado para la velocidad y la eficiencia dentro de un entorno localizado.

* Computación de cuadrícula Es como una red global de trabajadores diversos en diferentes ubicaciones, colaborando en una tarea masiva. Está optimizado para la escalabilidad y la tolerancia a las fallas en un área geográfica amplia, incluso si los trabajadores individuales tienen diferentes capacidades.

Es importante tener en cuenta que las líneas a veces pueden difuminar. Una cuadrícula grande puede incorporar grupos dentro de sus nodos, por ejemplo. La elección entre la informática de la red y el clúster depende en gran medida de los requisitos de aplicación específicos y los recursos disponibles.

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