وقتی صحبت از سیستم های توزیع شده به میان می آید، ما با دو گزینه روبرو هستیم: محاسبات توزیع شده و محاسبات موازی. این کمی شبیه یک نوار کیت کت است – آیا ما به سراغ قالب کلاسیک چهار انگشتی می رویم یا کیت کت درشت؟ در این پست، تفاوت‌های بین این دو رویکرد را بررسی می‌کنیم و نمونه‌های مورد استفاده را بررسی می‌کنیم.
محاسبات توزیع شده – فرمت کلاسیک چهار انگشتی
درست مانند یک نوار کیت کت کلاسیک، محاسبات توزیع شده یک مشکل بزرگ را به قطعات کوچکتر و قابل مدیریت تقسیم می کند. سپس این قطعات در سراسر شبکه ای از رایانه ها توزیع می شوند که هر کدام روی قسمت خاص خود از پازل کار می کنند. محاسبات توزیع شده برای مجموعه داده های بزرگی که از نظر جغرافیایی توزیع شده اند عالی است، درست مانند نحوه اشتراک گذاری نوار کیت کت با دوستان در سراسر جهان.
طرفداران:
مقیاس پذیری: محاسبات توزیع شده به ما امکان می دهد منابع محاسباتی خود را برای پاسخگویی به نیازهای مجموعه داده های بزرگ یا الگوریتم های پیچیده مقیاس کنیم.
تحمل خطا: سیستم‌های توزیع‌شده نسبت به سیستم‌های تک رایانه‌ای نسبت به سیستم‌های تک‌کامپیوتری نسبت به خطا مقاوم‌تر هستند، زیرا اگر یک گره از کار بیفتد، بقیه می‌توانند به کار خود ادامه دهند.
توزیع جغرافیایی: محاسبات توزیع‌شده را می‌توان برای پردازش داده‌هایی که از نظر جغرافیایی توزیع شده‌اند استفاده کرد، درست مانند نحوه استفاده از نوار KitKat توسط مردم در سراسر جهان.
معایب:
سربار ارتباط: ارتباط بین گره ها در یک سیستم توزیع شده می تواند کند باشد، به خصوص اگر گره ها از نظر جغرافیایی توزیع شده باشند.
پیچیدگی: ساختن یک سیستم توزیع شده می تواند پیچیده باشد و نیازمند دانش تخصصی سیستم های توزیع شده و پروتکل های شبکه است.
از مثال های موردی استفاده کنید:
موتور جستجوی گوگل: گوگل از یک مدل محاسباتی توزیع شده برای فهرست بندی و جستجو در وب استفاده می کند. این شرکت از هزاران کامپیوتر برای پردازش پرس و جوهای جستجو و ذخیره فهرست صفحات وب استفاده می کند.
آپاچی هادوپ: Hadoop یک چارچوب محاسباتی توزیع شده منبع باز است که به طور گسترده در پردازش داده های بزرگ استفاده می شود. این به کاربران اجازه می دهد تا مقادیر زیادی داده را در بسیاری از رایانه ها ذخیره و پردازش کنند.
محاسبات موازی – کیت کت بزرگ
محاسبات موازی کمی شبیه یک کیت کت بزرگ است – یک کامپیوتر منفرد چندین کار را به طور همزمان انجام می دهد، درست مانند اینکه کیت کت دارای چندین لایه شکلات است. محاسبات موازی با تجزیه یک کار بزرگ به وظایف فرعی کوچکتر که می توانند به صورت موازی اجرا شوند به دست می آید.
طرفداران:
سرعت: محاسبات موازی می تواند بسیار سریعتر از محاسبات متوالی باشد زیرا می تواند چندین کار را به طور همزمان اجرا کند.
هزینه های ارتباطی پایین تر: در یک مدل محاسباتی موازی، ارتباط بین وظایف معمولاً بسیار سریعتر از مدل محاسباتی توزیع شده است.
سادگی: محاسبات موازی ساده تر از محاسبات توزیع شده است زیرا به شبکه ای از رایانه ها نیاز ندارد.
معایب:
مقیاس پذیری محدود: محاسبات موازی با تعداد هسته های پردازشی موجود در یک کامپیوتر محدود می شود.
سربار همگام سازی: در یک مدل محاسباتی موازی، وظایف باید همگام شوند، که می تواند سربار را معرفی کند.
از مثال های موردی استفاده کنید:
پردازش تصویر: برنامه های پردازش تصویر می توانند از محاسبات موازی برای سرعت بخشیدن به فیلتر کردن تصویر، تبدیل و سایر عملیات استفاده کنند.
پیش بینی آب و هوا: مدل های پیش بینی آب و هوا نیاز به محاسبات و شبیه سازی های پیچیده ای دارند که می تواند با محاسبات موازی تسریع شود.
درست مانند نوار کیت کت، انتخاب بین محاسبات توزیع شده و موازی به ترجیح شما و موقعیت در دست بستگی دارد. محاسبات توزیع شده مانند کیت کت چهار انگشتی کلاسیک است – برای به اشتراک گذاری و مدیریت مجموعه داده های بزرگ و جغرافیایی توزیع شده عالی است. از سوی دیگر، محاسبات موازی مانند کیت کت درشت است – برای کسانی که یک راه حل سریع و ساده می خواهند بسیار عالی است. همانطور که پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها اهمیت فزاینده ای پیدا می کند، محاسبات توزیع شده و موازی جایگاه خود را در دنیای فناوری خواهند داشت.
