Sowohl das Raster Computing als auch das Cluster -Computing sind Formen des parallelen Computers, die die Leistung verbessern sollen, indem Aufgaben über mehrere Maschinen hinweg verteilt werden. Sie unterscheiden sich jedoch erheblich in Architektur, Management und Zielen. Hier ist ein Vergleichsnetz:
| Feature | Grid Computing | Cluster Computing |
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| Architektur | Dezentrale, geografisch dispergierte Knoten | Zentralisierte, geografisch lokalisierte Knoten |
| Ressourcenfreigabe | Heterogene Ressourcen (verschiedenes Betriebssystem, HW) | Homogene Ressourcen (ähnliches OS, HW) |
| Management | Komplex, beinhaltet oft Middleware &Standards | Relativ einfacher, oft zentral verwaltet |
| Skalierbarkeit | Sehr hoch, kann über Kontinente hinweg skalieren | Hoch, aber typischerweise auf eine einzelne Stelle beschränkt |
| Fehlertoleranz | Hoch, Fehler eines Knotens beeinflusst nicht das gesamte System | Mäßiger, einziger Punkt der Fehler möglich |
| Kommunikation | Oft langsamer aufgrund der Netzwerklatenz | Schneller aufgrund des lokalen Netzwerks mit hohem Bandbreiten |
| Anwendungsfälle | Große wissenschaftliche Simulationen, Datenanalyse, verteilte Datenbanken | Hochleistungs-Computing, Batch-Verarbeitung, Web-Serving |
| Typische Hardware | Vielfache Maschinenpalette, möglicherweise Personalcomputer, Server und Supercomputer | Typischerweise eine Sammlung ähnlicher Server |
| Software | Benötigt spezielle Middleware (z. B. Globus Toolkit, Condor) | Verwendet häufig einfachere Tools zur Ressourcenverwaltung (z. B. Slurm, Drehmoment) |
| Kosten | Kann aufgrund der Netzwerkinfrastruktur und der Komplexität des Managements hoch sein | Niedrigere Kosten für ähnliche Verarbeitungsleistung (oft) |
| Sicherheit | Komplexere Sicherheitsherausforderungen aufgrund verschiedener Umgebungen | Einfacheres Sicherheitsmanagement aufgrund einer homogeneren Umgebung |
Kurz gesagt:
* Cluster Computing ist wie ein Team von identischen Arbeitnehmern im selben Raum und arbeitet effizient an einer gemeinsamen Aufgabe zusammen. Es ist für Geschwindigkeit und Effizienz in einer lokalisierten Umgebung optimiert.
* Grid Computing ist wie ein globales Netzwerk verschiedener Arbeitnehmer an verschiedenen Orten und arbeitet an einer massiven Aufgabe zusammen. Es ist für Skalierbarkeit und Fehlertoleranz in einem breiten geografischen Gebiet optimiert, auch wenn einzelne Arbeitnehmer unterschiedliche Fähigkeiten haben.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Linien manchmal verschwimmen können. Ein großes Netz könnte beispielsweise Cluster in seine Knoten einbeziehen. Die Auswahl zwischen Gitter und Cluster -Computing hängt stark von den spezifischen Anwendungsanforderungen und den verfügbaren Ressourcen ab.
