Różnica między przetwarzaniem w chmurze a przetwarzaniem w sieci

Przetwarzanie w chmurze a przetwarzanie w sieci

Dzięki aktywnemu popieraniu go przez Google przetwarzanie w chmurze stało się bardzo popularnym tematem wśród ekspertów komputerowych, a nawet zwykłych użytkowników komputerów. Dyskusja doprowadziła wiele osób do pytania, w jaki sposób przetwarzanie w chmurze różni się od innych architektur obliczeniowych, takich jak przetwarzanie gridowe. Główna różnica między przetwarzaniem w chmurze a przetwarzaniem w sieci polega na sposobie dystrybucji zasobów. Przetwarzanie sieciowe gromadzi zasoby z wielu oddzielnych komputerów, które działają tak, jakby były jednym superkomputerem. Dla porównania, przetwarzanie w chmurze zapewnia zasoby wielu komputerom z jednej abstrakcyjnej lokalizacji (tj. Chmury).

Oba są bardzo różne, a różnica ta znajduje odzwierciedlenie w wykonywanych zadaniach. Przetwarzanie w chmurze jest dobre do wykonywania ogromnej liczby małych zadań. Dobrym przykładem może być duża liczba osób wykonujących przetwarzanie tekstu lub inne prace biurowe. Z drugiej strony przetwarzanie sieciowe doskonale nadaje się do wykonywania kilku bardzo intensywnych i złożonych zadań, takich jak fałdowanie białek. Komputer zarządzający siecią dzieli zadanie na wiele mniejszych części i przypisuje każdą z nich do innego komputera w sieci w celu wykonania.

Ideą przetwarzania w chmurze jest to, że pojedynczy komputer znajdujący się w chmurze lub w Internecie wykonuje wszystkie obliczenia dla setek tysięcy użytkowników na całym świecie. Nie jest to tak naprawdę możliwe, ponieważ żaden superkomputer nie jest w stanie poradzić sobie z tak dużym obciążeniem 24/7. I nawet gdyby tak było, byłoby to zbyt drogie. Aby rozwiązać ten problem, przetwarzanie w chmurze jest zwykle ustawiane na architekturze gridowej. Żądanie użytkownika z chmury jest analizowane przez komputer interfejsu; następnie zadanie jest przypisywane do jednego lub więcej komputerów w sieci. W ten sposób przetwarzanie sieciowe tworzy pozornie bardzo wydajny komputer, który spełnia potrzeby chmury.

Największą zaletą tego ustawienia jest elastyczność. Komputery w sieci mogą być przydzielane dynamicznie każdemu, kto tego potrzebuje. Gdy użytkownik skończy, komputer jest następnie udostępniany innym użytkownikom w chmurze. Ponieważ nie korzystamy z naszych komputerów 24 godziny na dobę, potrzebna jest mniejsza liczba komputerów, aby zaspokoić potrzeby wielu osób.

Streszczenie:

1. Cloud computing umieszcza zasoby w jednym miejscu, a grid computing dystrybuuje je do wielu lokalizacji.
2. Przetwarzanie w chmurze jest zwykle przeznaczone do wielu małych zadań, podczas gdy przetwarzanie w sieci jest odpowiednie dla kilku dużych zadań.
3. Duże instancje przetwarzania w chmurze wewnętrznie wykorzystują przetwarzanie gridowe.