Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
Výhody pri zlepšovaní výkonu:
* Znížená doba vykonávania:
* paralelné výpočty: Rozdeľuje jediný problém na menšie čiastkové problémy, ktoré sa vykonávajú súbežne na viacerých jadrách procesorov alebo procesorov v rámci * rovnakého * stroja. To dramaticky znižuje celkový čas do dokončenia. Pomyslite na to, že máte viac kuchárov, ktorí pracujú súčasne na rôznych častiach jedla.
* Distribuované výpočty: Rozdeľuje problém vo viacerých * samostatných * strojoch pripojených sieťou. Každý stroj pracuje na časti problému a výsledky sú kombinované. Je to ako mať niekoľko reštaurácií, ktoré pripravujú časti obrovského hostiny a potom ich spojíte.
* Zvýšená priepustnosť:
* paralelné výpočty: Umožňuje jedinému stroju spracovať viac úloh v danom časovom rámci. Namiesto čakania na dokončenie jednej úlohy pred začiatkom inej sa môžu viacero úloh spustiť súčasne.
* Distribuované výpočty: Umožňuje systému spracovať väčší objem požiadaviek alebo údajov distribúciou pracovného zaťaženia na viacerých serveroch. Ak je jeden server preťažený, požiadavky môžu byť smerované k ostatným.
* Optimalizované využitie zdrojov:
* paralelné výpočty: Efektívne využíva všetky dostupné jadrá procesorov, zabraňuje nečinnosti a maximalizuje výpočtový výkon jedného stroja.
* Distribuované výpočty: Umožňuje efektívne využívanie zdrojov v sieti. Nedostatočne využívané stroje môžu byť pridelené úlohy a zdroje môžu byť dynamicky pridelené na základe dopytu. Môže byť nákladovo efektívnejší ako používanie iba jediného drahého vysokovýkonného servera.
* Schopnosť riešiť väčšie a zložitejšie problémy:
* Oba paradigmy umožňujú rozbiť zložité problémy, ktoré by boli príliš veľké alebo výpočtovo intenzívne pre jeden stroj na menšie, zvládnuteľné kusy. To umožňuje simuláciu komplexných systémov, analýzu masívnych súborov údajov a vývoj sofistikovaných algoritmov.
* Špecializovaný hardvér: Distribuované výpočty môžu využívať špecializovaný hardvér dostupný na rôznych strojoch. Napríklad niektoré stroje môžu mať výkonné GPU pre úlohy strojového učenia, zatiaľ čo iné môžu mať veľké úložné polia na spracovanie údajov.
Výhody pri zlepšovaní škálovateľnosti:
* horizontálna škálovateľnosť (škálovanie):
* paralelné výpočty: Má obmedzenú horizontálnu škálovateľnosť. Ste obmedzení počtom jadier/procesorov dostupných v jednom stroji. Zatiaľ čo škálovanie * hore * (pridanie ďalších jadier do jedného stroja) je do istej miery možné, rýchlo sa stáva drahým a nepraktickým.
* Distribuované výpočty: Svieti v horizontálnej škálovateľnosti. Do siete môžete ľahko pridať ďalšie stroje na zvládnutie zvyšujúceho sa pracovného zaťaženia. Toto je nákladovo efektívny spôsob, ako rozšíriť kapacitu systému bez toho, aby si vyžadoval významné úpravy aplikácie. Toto sa často nazýva „škálovanie“.
* tolerancia porúch a vysoká dostupnosť:
* paralelné výpočty: Zlyhanie jedného stroja vedie k úplnému zlyhaniu aplikácie.
* Distribuované výpočty: Môže byť navrhnutý s redundanciou a toleranciou porúch. Ak jeden stroj zlyhá, ostatné stroje môžu pokračovať v prevádzke, čím sa zabezpečí, aby systém zostal k dispozícii. Dáta a výpočty sa dajú replikovať vo viacerých strojoch, aby sa minimalizoval vplyv zlyhaní. To zaisťuje vysokú dostupnosť.
* Geografické rozdelenie:
* Distribuované výpočty: Umožňuje distribúciu aplikácií a údajov na geograficky rozptýlených miestach. To môže zlepšiť výkon pre používateľov v rôznych regiónoch, znížiť latenciu a poskytnúť schopnosti obnovy po katastrofe. Siete na doručovanie obsahu (CDN) sú jej ukážkou.
* Flexibilita a prispôsobivosť:
* Distribuované výpočty: Umožňuje flexibilnejší a prispôsobivejší systém. Stroje môžu byť podľa potreby pridané alebo odstránené a systém je možné rekonfigurovať, aby sa splnili meniace sa požiadavky. Toto je užitočné najmä v dynamických prostrediach, kde kolísajú pracovné zaťaženie.
* nákladová efektívnosť: Zatiaľ čo počiatočné nastavenie môže mať náklady, distribuované výpočty môže byť často nákladovo efektívnejšie z dlhodobého hľadiska ako rozšírenie jedného stroja. Platformy cloud computingu uľahčujú poskytovanie a správu distribuovaných zdrojov na požiadanie a platia iba za to, čo používate.
Kľúčové rozdiely ovplyvňujúce výber:
* Réšenie komunikácie: Distribuované výpočty predstavuje režijné náklady na komunikáciu v dôsledku potreby prenosu údajov medzi strojmi v sieti. Táto réžia môže mať vplyv na výkon, najmä pre aplikácie, ktoré si vyžadujú častú výmenu údajov. Paralelné výpočty, v rámci jedného stroja, má vo všeobecnosti oveľa nižšiu režijnú komunikáciu.
* zložitosť: Vývoj a riadenie distribuovaných systémov je vo všeobecnosti zložitejšie ako vývoj paralelných aplikácií na jednom stroji. Výzvy zahŕňajú konzistentnosť údajov, toleranciu porúch a distribuované ladenie.
* Typ aplikácie: Niektoré problémy sú vo svojej podstate vhodnejšie na paralelné výpočty (napr. Výpočtovo intenzívne úlohy, ktoré je možné ľahko rozdeliť), zatiaľ čo iné sú vhodnejšie pre distribuované výpočty (napr. Aplikácie náročné na dáta, webové služby).
v súhrne:
Paralelné výpočty poskytuje spôsob, ako urýchliť výpočty na jednom počítači. Distribuované výpočty rozširuje túto schopnosť využitím sily viacerých strojov, čo ponúka významné výhody v škálovateľnosti, tolerancii porúch a geografickej distribúcii, ale za cenu zvýšenej zložitosti. Výber medzi paralelným a distribuovaným výpočtom závisí od konkrétnych požiadaviek na aplikáciu, dostupných zdrojov a požadovanej úrovne škálovateľnosti a spoľahlivosti. Často sa používajú spolu, využívajú paralelné spracovanie * v každom uzle distribuovaného systému.