Beneficios para mejorar el rendimiento:
* Tiempo de ejecución reducido:
* Computación paralela: Divide un solo problema en subproblemas más pequeños que se ejecutan simultáneamente en múltiples núcleos o procesadores de procesadores dentro de la máquina * misma *. Esto reduce drásticamente el tiempo general para su finalización. Piense en ello como tener múltiples cocineros trabajando en diferentes partes de una comida simultáneamente.
* Computación distribuida: Divide un problema en múltiples máquinas * separadas * conectadas por una red. Cada máquina funciona en una parte del problema, y los resultados se combinan. Esto es como tener varios restaurantes preparando partes de un enorme banquete y luego unirlo todo.
* aumentó el rendimiento:
* Computación paralela: Permite que una sola máquina procese más tareas dentro de un marco de tiempo determinado. En lugar de esperar a que se complete una tarea antes de comenzar otra, múltiples tareas pueden ejecutarse simultáneamente.
* Computación distribuida: Permite que un sistema maneje un mayor volumen de solicitudes o datos distribuyendo la carga de trabajo en múltiples servidores. Si un servidor está sobrecargado, las solicitudes se pueden enrutar a otros.
* Utilización de recursos optimizados:
* Computación paralela: Utiliza efectivamente todos los núcleos de procesadores disponibles, evitando el tiempo de inactividad y maximizando la potencia computacional de una sola máquina.
* Computación distribuida: Permite el uso eficiente de recursos en una red. Las máquinas subutilizadas se pueden asignar tareas, y los recursos se pueden asignar dinámicamente en función de la demanda. Puede ser más rentable que usar solo un servidor de alto rendimiento único y costoso.
* Capacidad para resolver problemas más grandes y más complejos:
* Ambos paradigmas permiten descomponer problemas complejos que serían demasiado grandes o computacionalmente intensivos para una sola máquina en piezas más pequeñas y manejables. Esto permite la simulación de sistemas complejos, el análisis de conjuntos de datos masivos y el desarrollo de algoritmos sofisticados.
* Hardware especializado: La computación distribuida puede aprovechar el hardware especializado disponible en diferentes máquinas. Por ejemplo, algunas máquinas pueden tener potentes GPU para tareas de aprendizaje automático, mientras que otras pueden tener grandes matrices de almacenamiento para el procesamiento de datos.
Beneficios para mejorar la escalabilidad:
* escalabilidad horizontal (escala):
* Computación paralela: Tiene escalabilidad horizontal limitada. Está limitado por el número de núcleos/procesadores disponibles en una sola máquina. Si bien la escala * up * (agregar más núcleos a una sola máquina) es posible hasta cierto punto, rápidamente se vuelve costoso y poco práctico.
* Computación distribuida: Brilla en escalabilidad horizontal. Puede agregar fácilmente más máquinas a la red para manejar el aumento de las cargas de trabajo. Esta es una forma rentable de escalar la capacidad del sistema sin requerir modificaciones significativas a la aplicación. Esto a menudo se llama "escalar".
* Tolerancia a fallas y alta disponibilidad:
* Computación paralela: La falla de la máquina única da como resultado la falla completa de la aplicación.
* Computación distribuida: Se puede diseñar con redundancia y tolerancia a fallas. Si una máquina falla, las otras máquinas pueden continuar funcionando, asegurando que el sistema permanezca disponible. Los datos y los cálculos se pueden replicar en múltiples máquinas para minimizar el impacto de las fallas. Esto garantiza una alta disponibilidad.
* Distribución geográfica:
* Computación distribuida: Permite que las aplicaciones y los datos se distribuyan a través de ubicaciones geográficamente dispersas. Esto puede mejorar el rendimiento para los usuarios en diferentes regiones, reducir la latencia y proporcionar capacidades de recuperación de desastres. Las redes de entrega de contenido (CDN) son un excelente ejemplo de esto.
* Flexibilidad y adaptabilidad:
* Computación distribuida: Permite un sistema más flexible y adaptable. Las máquinas se pueden agregar o eliminar según sea necesario, y el sistema se puede reconfigurar para cumplir con los requisitos cambiantes. Esto es particularmente útil en entornos dinámicos donde fluctúan las cargas de trabajo.
* rentable: Si bien la configuración inicial puede tener costos, la computación distribuida a menudo puede ser más rentable a largo plazo que ampliar una sola máquina. Las plataformas de computación en la nube facilitan la provisión y gestionar los recursos distribuidos a pedido, pagando solo por lo que usa.
Diferencias clave que afectan la elección:
* Overhead de comunicación: La computación distribuida introduce sobrecarga de comunicación debido a la necesidad de transferir datos entre máquinas a través de una red. Esta sobrecarga puede afectar el rendimiento, especialmente para aplicaciones que requieren un intercambio de datos frecuente. La computación paralela, dentro de una sola máquina, generalmente tiene una sobrecarga de comunicación mucho más baja.
* Complejidad: Desarrollar y administrar sistemas distribuidos es generalmente más complejo que desarrollar aplicaciones paralelas en una sola máquina. Los desafíos incluyen consistencia de datos, tolerancia a fallas y depuración distribuida.
* Tipo de aplicación: Algunos problemas son inherentemente más adecuados para la computación paralela (por ejemplo, tareas computacionalmente intensivas que pueden dividirse fácilmente), mientras que otras son más adecuadas para la computación distribuida (por ejemplo, aplicaciones intensivas en datos, servicios web).
En resumen:
La computación paralela proporciona una forma de acelerar los cálculos en una sola máquina. La computación distribuida extiende esta capacidad al aprovechar la potencia de múltiples máquinas, ofreciendo ventajas significativas en escalabilidad, tolerancia a fallas y distribución geográfica, pero a costa de una mayor complejidad. La elección entre la informática paralela y distribuida depende de los requisitos de aplicación específicos, los recursos disponibles y el nivel deseado de escalabilidad y confiabilidad. A menudo, se usan juntos, aprovechando el procesamiento paralelo * dentro de * cada nodo de un sistema distribuido.