高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算概念与区别
分布式计算与云计算的异同
分布式计算与云计算的异同随着科技的发展，计算机技术也日新月异。
分布式计算和云计算作为当今两个重要的计算模式，对于提高计算效率和资源利用率有着重要意义。
本文将从分布式计算和云计算的定义、特点、架构、安全性以及应用领域等方面分析它们的异同，并总结其各自的优势和劣势。
一、定义与特点1. 分布式计算分布式计算是指将一个计算任务拆分成多个子任务，在分布式系统中的多台计算机上同时运行，通过网络进行通信和协调，最终将结果进行整合的一种计算模式。
其主要特点包括高性能、高可靠性、高可扩展性和高并发性。
2. 云计算云计算是基于互联网的一种计算模式，通过将计算资源和服务提供给用户，实现按需、灵活、可扩展的计算能力。
云计算的特点包括弹性伸缩、按需自助、资源共享和可计量性。
二、架构1. 分布式计算架构分布式计算采用一种分层的架构，将计算任务分发到多个节点进行并行计算，并通过网络进行数据传输和通信。
常用的分布式计算模型包括客户-服务器模型、对等网络模型和集群模型等。
2. 云计算架构云计算采用一种层次化的架构，包括物理层、虚拟化层、平台层和应用层。
物理层负责提供服务器和网络设施，虚拟化层提供虚拟机和虚拟资源，平台层提供开发和管理平台，应用层提供各种应用服务。
三、安全性1. 分布式计算的安全性由于分布式计算采用的是分布式架构，数据的传输和存储存在一定的风险。
分布式计算需要采取一些安全措施，如数据加密、身份认证和访问权限控制等，来确保数据的机密性、完整性和可用性。
2. 云计算的安全性云计算的安全性是一个较为复杂的问题，涉及到数据的传输、存储和处理等方面。
云计算提供商需要采取一系列的安全措施，如数据加密、身份认证、访问控制、数据备份和灾备等，来保护用户的数据和隐私。
四、应用领域1. 分布式计算的应用领域分布式计算主要应用于科学计算、大数据分析、网络搜索和分布式存储等领域。
例如，天气预报模拟、基因组序列比对、搜索引擎的索引构建和分布式文件系统等。
云计算与几种常见计算的区别
云计算与几种常见计算的区别集群计算(Cluster Computing)计算机系统中，集群是将多个计算机，如PC或UNIX工作站，多个存储设备，以冗余方式互联，组成一个对用户来说是单一的高可用性的系统。
集群计算能够被用来实现负载均衡，对一个企业来说，集群在许多情况下，能够达到高达99.999%的可用性。
集群对外界来说，就像是一个唯一的计算机系统，用户好像在使用一台超级计算机，程序跑在集群上就好像在是单服务器上没有什么区别。
分布式计算(Distributed Computing）分布式计算是一种把需要进行大量计算的数据分割成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后，将结果合并起来得出最后结果的计算方式。
目前常见的分布式计算项目通常使用世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能力，通过互联网进行数据传输。
如分析地外无线电信号，从而搜索地外的生命迹象的SETI@home项目，该项目数据基数很大，超过了千万位数，是目前世界上最大的分布式计算项目，已有一百六十余万台计算机加入了此项目（在中国大陆大约有1万4千位志愿者）。
这些项目很庞大，需要惊人的计算量，由一台电脑计算是不可能完成的。
并行计算（Parallel Computing）并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。
为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。
并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
此外还包括：利用非本地资源，节约成本―使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。
为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：将工作分离成离散部分，有助于同时解决；随时并及时地执行多个程序指令；多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。
网格计算（Grid Computing）网格计算是通过利用大量异构计算机（通常为桌面）的未用资源（CPU周期和磁盘存储），将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，为解决大规模的计算问题提供了一个模型。
高级计算机
高级计算机引言计算机是一种能够进行数据处理和计算的电子设备，它以高速运算、存储和检索数据功能为主要特征，是现代工业与科技的重要工具之一。
随着计算机技术的不断发展，计算机从最初的大型机、小型机、微型机，到目前的工作站、服务器、云计算等各种形态下的高级计算机，它们更加强大、自动化程度更高、数据存储与处理能力更加出色，并在人工智能、机器学习等领域中扮演着重要角色。
本文将围绕高级计算机的相关知识展开讨论和探究。
一. 高级计算机的分类1. 分布式计算分布式计算是指将一个大型的任务切分成多个小任务，在多台计算机上并发地运行, 即把计算机资源拆成若干个部分，每部分进行不同的计算任务。
它可以使大型任务在较短时间内完成，还能提高计算机资源的利用率，而且可以灵活增减计算单元，实现对计算资源的高效管理与控制。
2. 集群计算集群计算是指通过网络连接多台计算机，使其构成一个计算集群，协同工作来完成任务，集群计算机通常被用来解决大规模计算问题。
集群计算快速运算的优势不言自明，特别适用于需要低延时高吞吐量的场景，如并发模拟、数据挖掘和模式识别等。
3. 超级计算机超级计算机是高速计算机的一种，其最大的特点是拥有处理器、存储器、磁盘存储器等计算能力极强的部件和配件，整个系统的运行速度与算力都非常惊人。
超级计算机广泛应用于天气预测、数值流体力学、核物理、地质学等对数据处理以及科学运算要求高的领域，具有广泛的应用前景。
二. 高级计算机的应用1. 人工智能人工智能是一种通过计算机模拟人类智慧、实现自主学习的技术，由于其较强的智能化和自动化特征，需要强大的高级计算机来支撑和运行。
人工智能应用于包括语音识别、自然语言处理、图像识别、机器翻译、无人驾驶等领域，以及在金融、医疗、制造等行业的应用也越来越广泛。
2. 生物信息学生物信息学是指运用计算机技术、数学和物理等学科的基本原理及方法，比较研究生物系统结构、功能与生命活动的信息处理，以及在生物学、医学等相关领域中的应用。
高性能计算技术与应用
高性能计算技术与应用一、高性能计算技术概述近年来，随着计算机技术的飞速发展，高性能计算成为了一个备受关注的热门领域。
高性能计算技术是指利用高端计算机硬件和软件资源，实现快速而可靠的大规模科学计算和数据处理。
高性能计算技术广泛应用于天气预报、制药、航空航天、能源开发和地球分析等多个领域。
二、高性能计算技术分类目前，高性能计算技术可以分为三类：并行计算、分布式计算和云计算。
其中，并行计算是指将计算任务分为多个子任务，并在多个处理器上同时进行运算，实现计算的高效率和速度；分布式计算是指将计算任务分布于多个不同的计算节点上进行协同计算；而云计算是指以云计算平台为基础，将计算资源、应用程序和数据进行虚拟化和集中管理，实现灵活的计算资源调度和管理。
三、高性能计算技术应用高性能计算技术在各个领域中都有着广泛的应用，在下面，笔者将分领域介绍其应用情况。
1. 天气预报高性能计算技术在天气预报领域的应用是十分重要和必要的。
目前，天气预报系统利用高性能计算技术，能够将海量的气象数据进行处理和分析，在极短的时间内完成对大气运动模拟的数值模拟计算，从而实现对未来天气情况的预测。
2. 制药高性能计算技术应用于制药领域的目的是在更短的时间内实现更快速、更准确的药物筛选和开发。
通过利用超级计算机，制药公司可以对数百万个分子进行计算机模拟，可以在科学实验室中耗费数年的时间，使制药公司的研发周期大大缩短。
3. 航空航天高性能计算技术在航空航天领域的应用主要体现在航空器和导弹设计中。
高性能计算技术可以帮助航空航天企业进行大规模数字仿真和测试，对新型航空器和导弹进行系统总体设计、材料选择、结构设计和性能评估等，提高了航空器和导弹的设计质量和研发效率。
4. 能源开发高性能计算技术在能源开发领域的应用主要是进行石油、天然气等不可再生能源开采的计算模拟。
通过大规模运算处理海底地震信息和石油地质学数据，能够实现多个数据模型融合，模拟出资源矿区的地下地质构造图像，从而帮助企业高效探测矿藏，提高了勘探水平和效率。
云计算的通俗理解
云计算的概念和内涵对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。
目前广为接受的是中国云计算专家咨询委员会副主任、秘书长刘鹏教授给出的定义：“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力。
”从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。
它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。
这种资源池称为“云”。
“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。
云计算将计算资源集中起来，并通过专门软件实现自动管理，无需人为参与。
用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为烦琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。
云计算的核心理念是资源池，这与早在2002年就提出的网格计算池(Computing Pool)的概念非常相似。
网格计算池将计算和存储资源虚拟成为一个可以任意组合分配的集合，池的规模可以动态扩展，分配给用户的处理能力可以动态回收重用。
这种模式能够大大提高资源的利用率，提升平台的服务质量。
之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都较大;云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的;云在空中飘忽不定，无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。
之所以称为“云”，还因为云计算的鼻祖之一Amazon公司将大家曾经称为网格计算的东西，取了一个新名称“弹性计算云”(Elastic Computing Cloud)，并取得了商业上的成功。
有人将这种模式比喻为从单台发电机供电模式转向了电厂集中供电的模式。
它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水和电一样，取用方便，费用低廉。
云计算百度百科
云计算百科名片【云计算】概念是由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。
狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效；“云计算”图书版本也很多，都从理论和实践上介绍了云计算的特性与功用。
目录[隐藏]基本概念和特点“云计算”时代云计算的几大形式云计算四个显著特点云计算的发展现状云计算的20个基本定义判断是否是云计算的十五种方法与90's NetPC的渊源基本概念和特点“云计算”时代云计算的几大形式云计算四个显著特点云计算的发展现状云计算的20个基本定义判断是否是云计算的十五种方法与90's NetPC的渊源•云计算的发展原因•云计算主要应用•第一本深入剖析云计算技术的教材《云计算》•国内权威《云计算》图书•《云计算》新版•云计算图书《云计算:深刻改变未来》•国内第一本云计算原创图书《走近云计算》[编辑本段]基本概念和特点英译：cloud；cloud computing；cloud computer；cloud-based。
云计算（cloud computing，分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。
透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。
最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。
未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。
进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成[7]。
云计算与网格计算分析比较
云计算与网格计算分析比较在当今数字化的时代，计算技术的发展日新月异，云计算和网格计算作为两种重要的计算模式，为解决大规模数据处理和复杂计算问题提供了强大的支持。
然而，尽管它们都致力于提高计算资源的利用效率，但在许多方面仍存在着显著的差异。
云计算，这个在近年来迅速崛起的概念，以其便捷、灵活和按需服务的特点，赢得了众多企业和个人用户的青睐。
简单来说，云计算就像是一个超级大的计算资源库，用户可以根据自己的需求，随时从这个资源库中获取计算能力、存储空间和各种应用服务。
比如，当我们使用在线办公软件、观看视频流媒体或者存储大量照片时，实际上就是在享受云计算带来的便利。
云计算的优势在于其高度的可扩展性。
对于企业来说，如果业务量突然增长，需要更多的计算资源，云计算可以在短时间内迅速为其调配所需的资源，而无需进行大规模的硬件投资和升级。
同时，云计算还提供了可靠的数据备份和恢复服务，大大降低了数据丢失的风险。
而且，由于云计算服务通常由专业的供应商提供，他们拥有强大的技术团队和完善的安全措施，能够更好地保障服务的稳定性和安全性。
相比之下，网格计算则是一种相对较为传统的计算模式。
它将分布在不同地理位置的计算资源通过网络连接起来，形成一个虚拟的超级计算机。
网格计算的重点在于资源的共享和协同工作，以解决那些需要大量计算资源的科学研究和工程计算问题。
网格计算的一个典型应用场景是在科学研究领域，比如气象预测、药物研发和高能物理研究等。
在这些领域，计算任务往往非常复杂，需要整合多个研究机构的计算资源来共同完成。
网格计算通过统一的中间件和协议，实现了不同计算资源之间的无缝连接和协同工作，使得大规模的科学计算成为可能。
然而，网格计算也存在一些局限性。
首先，网格计算的资源共享通常是在特定的组织或机构之间进行，缺乏像云计算那样广泛的商业应用和用户基础。
其次，网格计算的配置和管理相对复杂，需要较高的技术门槛和专业知识。
此外，由于网格计算中的资源往往来自不同的所有者和管理体系，资源的可用性和稳定性可能会受到一定的影响。
分布式计算与云计算
分布式计算与云计算随着科技进步和数字化转型的深入，分布式计算和云计算成为了当今数字时代的重要组成部分。
本文将对分布式计算和云计算进行介绍，并分析它们之间的关系与区别。
一、分布式计算的概念与特点分布式计算是指将一个计算任务分解为多个子任务，并将这些子任务分配给多台计算机进行并行处理的一种计算模式。
它的核心思想是通过将计算任务分配到不同的计算节点上，以提高计算效率和处理能力。
分布式计算的特点包括：1. 并行处理：分布式计算将任务分解为若干子任务，并通过多台计算机同时处理这些子任务，从而实现并行计算，大大提高了计算速度。
2. 负载均衡：分布式计算系统能够根据不同节点的计算能力和负载情况，动态地分配任务，使得每个节点的负载均衡，提高整体的计算效率。
3. 容错性：由于分布式计算系统中有多个计算节点，其中某些节点发生故障不会影响整个系统的正常运行，提高了系统的可靠性和容错性。
4. 数据共享：分布式计算系统中的各个节点可以共享数据资源，减少数据的冗余存储，并方便节点之间的数据交换和通信。
二、云计算的概念与特点云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供各种计算资源和应用服务，用户可以根据需求按需使用，而无需投资和维护自己的硬件和软件设备。
云计算的特点包括：1. 虚拟化技术：云计算通过虚拟化技术将计算资源进行抽象和整合，用户可以根据需要弹性地调整和配置计算资源，提高了资源利用率。
2. 弹性伸缩：云计算可以根据用户的实际需求自动调整计算资源，并且可以根据需求进行弹性扩展和收缩，提高了计算的灵活性和效率。
3. 按需付费：云计算的计费模式通常是按照实际使用量进行计费，用户只需要支付自己实际使用的资源和服务，降低了成本和投资风险。
4. 高可靠性：云计算提供了数据冗余和备份机制，保证用户数据的安全性和可靠性，减少了数据丢失和中断的风险。
三、分布式计算与云计算的关系与区别尽管分布式计算与云计算有一些相似之处，但它们在概念和应用上有明显的区别。
分布式计算、并行计算及集群、网格、云计算的区别
并行计算：并行计算是相对于串行计算来说的。
可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能（处理器能力或存储器），使用多处理器求解单个问题。
分布式计算：分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命等。
并行计算与分布式计算的区别：（1）简单的理解，并行计算借助并行算法和并行编程语言能够实现进程级并行（如MPI）和线程级并行（如openM P）。
而分布式计算只是将任务分成小块到各个计算机分别计算各自执行。
（2）粒度方面，并行计算中，处理器间的交互一般很频繁，往往具有细粒度和低开销的特征，并且被认为是可靠的。
而在分布式计算中，处理器间的交互不频繁，交互特征是粗粒度，并且被认为是不可靠的。
并行计算注重短的执行时间，分布式计算则注重长的正常运行时间。
（3）联系，并行计算和分布式计算两者是密切相关的。
某些特征与程度（处理器间交互频率）有关，而我们还未对这种交叉点（crosso ver point）进行解释。
另一些特征则与侧重点有关（速度与可靠性），而且我们知道这两个特性对并行和分布两类系统都很重要。
（4）总之，这两种不同类型的计算在一个多维空间中代表不同但又相邻的点。
集群计算：计算机集群使将一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。
高性能计算与云计算
高性能计算与云计算一、引言随着科技的快速发展和人们对计算能力需求的增加，高性能计算和云计算作为两种重要的计算模式应运而生。
本文将深入探讨高性能计算和云计算的概念、特点以及它们在各个领域中的应用。
二、高性能计算2.1 概念高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用超级计算机或者集群系统进行大规模并行计算的过程。
其目标是通过同时使用多个计算资源，提高计算速度和处理能力。
2.2 特点（1）计算能力强大：高性能计算系统通常具备超级计算机级别的计算能力，能够在短时间内解决大规模复杂问题。
（2）并行计算：高性能计算通过将计算任务分解成多个子任务，并利用多个计算节点同时计算，提高计算效率。
（3）大数据处理：高性能计算能够高效处理大规模的数据集，对科学、工程、金融等领域的数据分析提供支持。
（4）专用硬件支持：高性能计算通常使用高性能处理器、大容量内存和高速互联网络等硬件设备，为计算任务提供强力支持。
2.3 应用（1）科学研究：高性能计算在天文学、生物学、物理学等领域的模拟计算和数据分析中得到广泛应用，为科学研究提供重要支持。
（2）工程设计：高性能计算可在工程设计中进行数值模拟和优化，例如飞机设计、汽车碰撞模拟等，提高设计效率和准确性。
（3）金融风险管理：高性能计算在金融行业中用于风险模型计算、交易分析等，提供准确的数据支持和实时决策。
（4）天气预报：高性能计算在气象学中的天气模拟和预测中发挥着重要作用，提高了天气预报的准确性和时效性。
三、云计算3.1 概念云计算（Cloud Computing）是一种基于网络的计算模式，通过将计算资源集中管理和提供，为用户提供按需获取和使用计算资源的方式。
3.2 特点（1）虚拟化：云计算通过虚拟化技术将硬件资源进行抽象和整合，实现资源的共享和利用率的最大化。
（2）按需服务：用户可以根据自身需求随时随地获取和使用云计算服务，实现弹性扩展和灵活部署。
云计算,计算网络,分布式计算和集群计算的区别
云计算，网格计算，分布式计算，集群计算的区别其实如果从应用的有状态和无状态两个分类去看，这些分布式技术都是分别提升有态应用和无态应用的性能和可扩展性Scalable。
在应用架构设计的三个类型中，我也谈到了：并发是解决有态应用；并行是解决无态应用。
而集群和网格计算属于一种并发计算，主要解决有态应用；而云计算则是解决有态和无态两种。
过去我们都是围绕数据库编程，企业应用大部分都是数据库系统，数据库为核心的系统大部分是有状态应用，因为数据库保存的是数据，这个数据大部分是结果状态数据，比如交易后的数量和金额，发票的数量和金额，单据的状态等等。
企业中数据能够使用传统数据库装载存储，说明其数据量不是很大，但是随着互联网普及，特别是facebook等这些拥有几亿用户数据的系统诞生，大数据Big Data诞生，大数据和海量数据差不多，但是好像应该再多些。
大数据诞生后，传统有态并发方案已经失效，脱离数据状态进行裸奔的并行计算得到重视，因为数据太大，干脆抛弃它们，从函数编程这个思维去重新看待大数据计算，这样云计算的新特性：并行计算，如Hadoop等诞生，并成为云计算区别于传统集群的重要区别。
当然，云计算不只是解决并行计算，也提供并发计算能力，是以前分布式技术的一种总括，所以，刚开始有人怀疑云计算是旧瓶装新酒，这是没有深刻理解云计算的原因所在。
对分布式计算、网格运算和云计算
科技信息2013年第9期ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ作者简介：刘伟（1973.04—），男，山东理工大学计算机科学与技术学院，工程师。
云计算改变了互联网的技术基础，甚至会影响整个产业的格局。
几年之内,云计算已从新兴技术发展成为当今的热点技术。
而相比于互联网在中国的快速发展，中国的分布式计算、网格计算却发展缓慢。
网民数量的统计并不能十分客观地反映一个国家信息化程度的高低，从参与分布式计算网民的数量或比例就可以明显地看出这个国家科学普及化的水平。
在这方面，欧美国家是十分领先的。
下面，就分布式计算、网格计算以及云计算之间的各种关联性进行研究探讨。
1从定义的角度分析分布式计算是一种新的计算方式,研究把一个需要非常巨大计算能力才能解决的问题分成许多小的模块，然后把这些小模块分配给许多计算机进行处理，最后把计算结果汇总起来。
网格计算实际上就是分布式计算的一种。
网格计算以互联网为通信支撑平台，将分散的网络上不同地理位置的资源聚合在一起，形成更高层次的分布式资源共享环境，组织成一个虚拟的超级大型的计算机系统，组成一个巨大的计算机网络。
其中每一台参加计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。
[1]网格计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终结果。
[2]云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通过网络根据所需、扩展方便的方式来提供动态而且经常是虚拟化的资源。
“云”是对于网络、互联网的一种比喻。
这种服务可以是IT 、软件以及与互联网相关的服务，也可以是其他。
这也就是说计算能力可作为一类商品的形式通过互联网进行商品化流通。
云计算是分布式计算、网格计算、网络存储、虚拟化以及负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合而来的。
并行计算、分布式计算、集群计算和网格计算的介绍和区别？
并⾏计算、分布式计算、集群计算和⽹格计算的介绍和区别？并⾏计算（Parallel Computing）并⾏计算或称平⾏计算是相对于串⾏计算来说的。
并⾏计算（Parallel Computing）是指同时使⽤多种计算资源解决计算问题的过程。
为执⾏并⾏计算，计算资源应包括⼀台配有多处理机（并⾏处理）的计算机、⼀个与⽹络相连的计算机专有编号，或者两者结合使⽤。
并⾏计算的主要⽬的是快速解决⼤型且复杂的计算问题。
并⾏计算可以划分成时间并⾏和空间并⾏。
时间并⾏即流⽔线技术，空间并⾏使⽤多个处理器执⾏并发计算，当前研究的主要是空间的并⾏问题。
以程序和算法设计⼈员的⾓度看，并⾏计算⼜可分为数据并⾏和任务并⾏。
数据并⾏把⼤的任务化解成若⼲个相同的⼦任务，处理起来⽐任务并⾏简单。
空间上的并⾏导致两类并⾏机的产⽣，按照Michael Flynn（费林分类法）的说法分为单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD），⽽常⽤的串⾏机也称为单指令流单数据流（SISD）。
MIMD类的机器⼜可分为常见的五类：并⾏向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP）、⼤规模并⾏处理机（MPP）、⼯作站机群（COW）、分布式共享存储处理机（DSM）。
2. 分布式计算（Distributed Computing）分布式计算这个研究领域，主要研究分散系统（Distributed system）如何进⾏计算。
分散系统是⼀组计算机，通过计算机⽹络相互链接与通信后形成的系统。
把需要进⾏⼤量计算的⼯程数据分区成⼩块，由多台计算机分别计算，在上传运算结果后，将结果统⼀合并得出数据结论的科学。
⽬前常见的分布式计算项⽬通常使⽤世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能⼒，通过互联⽹进⾏数据传输。
如分析计算蛋⽩质的内部结构和相关药物的Folding@home项⽬，该项⽬结构庞⼤，需要惊⼈的计算量，由⼀台电脑计算是不可能完成的。
即使现在有了计算能⼒超强的超级电脑，但是⼀些科研机构的经费却⼜⼗分有限。
网格计算与云计算的区别与联系
网格计算与云计算的区别与联系近年来，随着信息技术的不断发展，网格计算和云计算已经成为了热门话题。
它们都涉及到计算资源的共享和管理，但又在多个方面有着明显的区别。
本文将深入探讨网格计算和云计算之间的异同，以帮助读者更好地理解它们的概念和应用。
**1. 网格计算和云计算的基本概念**在开始探讨区别之前，让我们先了解一下网格计算和云计算的基本概念。
**网格计算：**网格计算是一种分布式计算范式，它通过将多台计算机连接在一起，以共同完成复杂的计算任务。
这些计算机可以位于不同的地理位置，彼此之间可以协同工作，以实现高性能计算。
网格计算的核心思想是将计算资源池化，使其能够动态分配给不同的任务。
**云计算：**云计算是一种提供计算、存储和其他计算资源的服务模型，通常通过互联网提供。
云计算服务通常按需提供，用户可以根据需要获取和释放资源，只需支付实际使用的资源。
云计算通常提供了各种服务层次，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
**2. 区别：架构和目标****2.1. 网格计算的架构：**网格计算的架构通常包括多个分布式计算节点，这些节点连接在一起以构建一个强大的计算资源池。
这些节点可以是各种类型的计算机，包括个人计算机、服务器和超级计算机。
网格计算的主要目标是实现高性能计算，通常用于处理科学和工程计算等计算密集型任务。
**2.2. 云计算的架构：**云计算的架构通常是多租户的，其中多个用户共享云提供商的计算资源。
云计算提供商负责管理硬件和软件，用户可以通过互联网访问这些资源。
云计算的主要目标是提供灵活的计算资源，以满足不同用户的需求，从虚拟机到存储和应用程序。
**3. 区别：资源管理和共享****3.1. 网格计算的资源管理和共享：**在网格计算中，资源管理是一项复杂的任务，需要有效地分配和协调计算资源。
不同的组织和用户可以在网格中共享资源，但资源管理可能涉及到更多的本地配置和设置。
高性能计算与分布式计算
高性能计算与分布式计算在当今数字时代，高性能计算与分布式计算已经成为科学研究、工程设计、金融交易等领域不可或缺的工具。
什么是高性能计算？什么是分布式计算？这两种计算方式有何区别？它们又有何优缺点？这些问题都值得我们探究。
一、高性能计算高性能计算（High Performance Computing，HPC）是利用超级计算机和其他计算机集群等技术手段在极短时间内进行大规模计算的一种计算模式。
它的理论基础是并行计算，即同时利用多个处理器对数据进行处理。
高性能计算的主要应用领域包括气象预测、天文学、生物科技、新能源研发、航空航天、原子核研究等。
高性能计算最大的特点就是处理能力强大，能够在短时间之内处理非常庞大的数据和计算任务。
因此，它是当前大数据时代的重要基石之一。
但是，高性能计算也存在着一些局限性。
首先，它需要专业计算机设备和技术人员，成本较高。
其次，由于高性能计算时使用的处理器数量较多，相互之间会发生较高的数据通信和同步开销，计算效率有时很低。
此外，由于高性能计算有时需要访问大量数据，因此存储和数据库等方面也是一大挑战。
二、分布式计算与高性能计算不同，分布式计算（Distributed Computing）是一种使用多台计算机联合协作来完成单一任务的计算模式。
分布式计算的理论基础是分布式系统，即将计算机系统中的处理器、存储器和通信模块分布在不同的计算节点上，相互协作完成计算任务。
与高性能计算相比，分布式计算具有计算资源共享的优点，尤其适合于云计算、大数据处理、分布式存储等应用场景。
它的主要应用领域包括搜索引擎、分布式数据库、虚拟机、分布式文件系统等。
此外，分布式计算有着自我保护、灵活性强等突出优点。
在节点中某个计算机发生故障时，网络中的其他计算机可以非常快速地接手其任务。
而在任务完成后，它还可以像“自我复原”一般，节点之间的合作和协调非常灵活。
然而，分布式计算也存在着任务划分、数据处理等方面的复杂性，这些问题需要复杂的算法解决。
高性能计算与云计算的关系及异同点
高性能计算与云计算的关系及异同点云计算和高性能计算是两个在计算机科学和技术领域中非常重要的概念。
尽管它们可以被视为两个不同的领域，但它们之间存在一定的联系和相互影响。
本文将探讨高性能计算与云计算之间的关系，以及它们的异同点。
首先，我们需要了解高性能计算和云计算的定义。
高性能计算通常指的是使用高度并行处理和大规模计算机集群来解决复杂问题的计算过程。
它在科学研究、工程设计和数据分析等领域起着至关重要的作用。
云计算则是一种通过网络提供可扩展且按需提供计算资源的技术。
它允许用户根据需要灵活地获取计算资源，并可以按照实际使用情况付费。
那么，高性能计算和云计算之间的关系是什么呢？实际上，云计算可以被看作是高性能计算的一种应用模式或架构。
云计算基于高性能计算的基础架构和技术，提供了更加灵活和可扩展的计算资源。
云计算可以利用高性能计算中的并行处理和大规模集群等技术来实现高效的计算。
因此，高性能计算可以说是云计算的技术支撑。
然而，云计算和高性能计算之间也存在一些显著的区别。
首先，云计算更加侧重于可扩展性和灵活性，强调按需提供计算资源。
它允许用户将计算任务分配给多个计算节点，并根据需要进行资源调度。
相比之下，高性能计算更加注重计算性能和效率。
它通常使用专用的硬件设备和优化的算法来提供高速的计算和数据处理。
另外，云计算和高性能计算在数据存储和数据处理方面也存在一些差异。
云计算通常使用分布式文件系统和大规模数据库来存储和管理数据。
它可以将数据分散存储在多个物理位置，以提高数据的可用性和可靠性。
高性能计算则更加关注对大规模数据的高速处理和分析。
它通常使用并行计算和分布式计算技术来提高数据处理的效率。
此外，云计算和高性能计算在应用场景和用户需求上也有所不同。
云计算广泛应用于各种领域，如互联网服务、企业应用和科学研究等。
它可以满足不同规模和需求的用户的计算需求。
而高性能计算主要用于科学研究、工程设计和大规模数据处理等需要高性能计算能力的领域。
云计算和超计算的介绍与比较
云计算和超计算的介绍与比较在当今数字化的时代，科技的飞速发展带来了一系列令人瞩目的计算技术，其中云计算和超计算无疑是备受关注的两个领域。
它们以各自独特的方式改变着我们处理和分析数据的能力，推动着各个行业的创新与进步。
接下来，让我们深入了解一下云计算和超计算，并对它们进行一番比较。
云计算，简单来说，就是通过互联网将计算资源（包括服务器、存储、数据库、网络、软件等）提供给用户，用户可以根据自己的需求随时随地访问和使用这些资源，就像使用水电一样按需付费。
云计算的出现，极大地改变了企业和个人获取计算能力的方式。
对于企业而言，云计算具有诸多优势。
首先，它降低了企业的硬件投资和维护成本。
不再需要购买大量的服务器和存储设备，也无需担心设备的升级和折旧问题。
其次，云计算具有强大的弹性和可扩展性。
企业可以根据业务的增长或收缩，灵活地增加或减少计算资源的使用，从而更好地应对市场的变化。
再者，云计算提供了高可靠性和容错性。
云服务提供商通常会在多个数据中心备份数据，确保数据的安全性和可用性。
在日常生活中，我们也能感受到云计算带来的便利。
比如，我们使用的在线办公软件、云存储服务以及各种云游戏平台等，都是云计算的应用实例。
当我们在手机上随时随地编辑文档、保存照片到云端，或者畅玩云端的大型游戏时，云计算在背后默默地为我们提供着强大的支持。
而超计算，则是一种追求极致计算性能的技术。
超计算机通常是指那些在计算速度和性能方面处于领先地位的超级计算机。
这些超级计算机采用了最先进的硬件技术和架构，能够在极短的时间内完成极其复杂的计算任务。
超计算的应用领域主要集中在科学研究、气象预测、国防安全、生物医药等需要大规模计算和模拟的领域。
例如，在天气预报中，为了准确预测天气变化，需要对大气环流、海洋温度等众多因素进行复杂的模拟计算，超计算机的强大计算能力就能够发挥关键作用。
在新药研发中，通过对药物分子的结构和作用机制进行模拟计算，可以大大缩短研发周期，降低研发成本。
云计算与网格计算异同解析
摘
要 ：网格 计算 出现之 后 引起 了人 们 的广 泛 关 注 ，将 其 称 之 为 “ 算 机技 术 的 第三 次大 的浪 计
潮” 。云计 算 问世 以来更 是 引起 了高度 重视 ，许 多学者认 为 “ 云计 算是 并行 计 算 、分 布 式计 算 以
及 网格计算等方法的商业实现” 。二者之 间有联 系，有相似之处，也有共 同点 ，但在 资源聚合与 共享、任务执行 、对待异构服务侧重等方面存在着一定的差异。 关键词 ：云计算 ； 网格计算 ； 解析
Ｋｅ ｒ ｓ ｃｏ ｄ ｃ ｍｐ ｔ ｇ；ｇ ｏ ｕ ｉ ｇ；ａ ａｙ ｉ ｙ ｗｏ ｄ ： ｌ ｕ ｏ ｕ ｎ ｉ ｄｄ ｃ ｍｐ ｔ ｎ ｎ ｌｓ ｓ
网格计算 出现 之后 ， 引起 了人 们 的广泛关 注 ， 将 其 称之 为 “ 算 机 技 术 的第 三 次 大 的 浪 潮 ” 计 。云 计
念 提 出来 的 。现在 ， 们 非 常 习 惯 打开 电源 开关 就 人
１ 对 网格 计 算 与云 计 算 的理 解
网格 （ ｒ ） 继互 联 网之后 出现 的一种 新 型 网 Ｇ ｄ是 ｉ
络计 算平 台 ， 目的是 为用户 提供一 种 全面共 享 ， 其 包 括 软件 、 件 、 硬 数据 以及 网页在 内的各种 资源 的基 础 设施 。网格 技术 起源 于 ２ Ｏ世纪 ９ 代 由美 国政府 Ｏ年 资助 的分 布式 超级计 算 （ ｉｒｕｅ ｕｅｃｍ ｕｉｇ ＤｓｂｔｄＳｐｒｏ ｐ ｔ ） ｔ ｎ 项 目 Ｉ ｗＡ — Ｙ。从 １９ 开始 ， 性 能计 算 技 术 和 ９３年 高 互联 网技术 进一 步融 合 ， 酝酿 产生 了继 互 联 网 、 ｂ Ｗｅ 之后 的计 算机 技术第 三 次大 的浪潮 —— 网格 。网格
云计算和网格计算的区别
什么是网格计算，网格计算和云计算区别？随着网络技术的不断的发展和深入，网络信息越来越多，数据海量的进行挖挖取，而随之而来的就是新概念和新技术的诞生，目前有两种网络的计算方法最受人们关注，那就是云计算和网格计算，因为他们在人们日常的生活当中所占的应用比例越来越大。
那么网格计算和云计算之间到底谁更有优势呢?各自的特点是哪些?这个问题引来大家的的关注和讨论。
对这两种技术的概念进行了简要说明，并对其异同之处进行了分析对比。
1 、什么是网格计算网格计算是利用互联网地理位置相对分散的计算机组成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由数以万计个“节点”组成的“一张网格”，网格计算是专门针对复杂科学计算的计算模式。
网格计算模式的数据处理能力超强，使用分布式计算，而且充分利用了网络上闲置的处理能力，网格计算模式把要计算的数据分割成若干“小片”，而计算这些“小片”的软件通常是预先编制好的程序，不同节点的计算机根据自己的处理能力下载一个或多个数据片断进行计算。
2 、什么是云计算云计算是一种借助互联网提供按需的、面向海量数据处理和完成复杂计算的平台。
云计算是网格计算、并行计算、分布式计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等计算机技术和网络技术发展融合的产物。
其基本原理是用户端仅负责数据输入和读取，复杂的数据处理工作交给云计算系统中的“云”来处理，“云”是由数以万计的各种各样的计算机、服务器和数据存储系统共同组成。
云计算具有以下特点：①按需采用“即用即付费”的方式分配计算、存储和带宽资源。
客户可以根据自己的需要、随时随地自动获取计算能力，云系统对服务(存储、处理能力、带宽、活动用户)进行适当的抽象，并提供服务计量能力，自动控制和优化资源使用情况。
②云计算描述了一种可以通过互联网进行访问的可扩展和动态重构的模式。
它使用多租户模式可以提供各种各样的服务，根据客户的需求动态提供物理或虚拟化的资源(存储、处理能力、内存、网络带宽和虚拟机)。
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高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别《程序员》2009-02 P34“见证高性能计算21年”高性能计算（High Performance Computing）HPC是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。
分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。
网格计算也是一种分布式计算。
网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。
网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。
网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。
云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；目录高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 (1)高性能计算 (3)百科名片 (3)概念 (3)服务领域 (3)网格 (5)百科名片 (5)网格的产生 (5)网格技术的特征及其体系结构 (5)高性能计算机的发展与应用 (17)我国高性能计算机应用前景及发展中的问题 (17)高性能计算机与大众生活息息相关 (17)高性能计算机发展任重道远 (18)分布式计算、网格计算和云计算 (21)分布式计算 (21)网格计算 (21)云计算 (22)网格计算和云计算的概念和区别 (24)目标不同 (24)分配资源方式的不同 (25)殊途同归 (26)钱德沛教授：云计算和网格计算差别何在？ (27)云计算与网格计算的概念 (27)网格计算的特点是什么呢？ (27)云计算与网格计算区别何在 (28)高性能计算百科名片随着科技的发展，人们要求处理事情的速度也在不断的提高，正所谓“高效率办事，快节奏生活”，因此高性能计算（High Performance Computing）也就应运而生,高性能计算机在高性能运算中扮演了重要的角色，高性能计算机的出现，云计算（Cloud Computing）的概念也随之而生，作为一种全新的商业和应用模式“云计算”成为互联网和IT巨头追逐的热点。
概念简单的说，高性能计算（High Performance Computing）是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。
高性能计算(HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。
有许多类型的HPC系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。
大多数基于集群的HPC 系统使用高性能网络互连，比如那些来自InfiniBand 或Myrinet 的网络互连。
基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。
服务领域随着信息化社会的飞速发展，人类对信息处理能力的要求越来越高，不仅石油勘探、气象预报、航天国防、科学研究等需求高性能计算机，而且金融、政府信息化、教育、企业、网络游戏等更广泛的领域对高性能计算的需求迅猛增长。
随着科技的发展，人们要求处理事情的速度也在不断的提高，正所谓“高效率办事，快节奏生活”，因此高性能计算（High Performance Computing）也就应运而生,高性能计算机在高性能运算中扮演了重要的角色，高性能计算机的出现，云计算（Cloud Computing）的概念也随之而生，作为一种全新的商业和应用模式“云计算”成为互联网和IT巨头追逐的热点。
高性能计算机是人类探索未知世界的最有力的武器，高性能技术计算解决方案的本质是支持全面分析、快速决策，即通过收集、分析和处理全面的材料、大量原始资料以及模拟自然现象或产品，以最快的速度得到最终分析结果，揭示客观规律、支持科学决策。
对科研工作者来说，这意味着减少科学突破的时间、增加突破的深度；对工程师来说，这意味着缩短新产品上市的时间、增加复杂设计的可信度；对国家来说，这意味着提高综合国力和参与全球竞争的实力。
网格百科名片在生物学中，网格是由支柱和细层组成的网格状骨骼结构。
在通信学中，网格是一种用于集成或共享地理上分布的各种资源(包括计算机系统、存储系统、通信系统、文件、数据库、程序等)，使之成为有机的整体，共同完成各种所需任务的机制。
网格的产生网格(Grid)这个词来自于电力网格(PowerGrid)。
“网格”与“电力网格”形神相似。
一方面，计算机网纵横交错，很像电力网；另一方面，电力网格用高压线路把分散在各地的发电站连接在一起，向用户提供源源不断的电力。
用户只需插上插头、打开开关就能用电，一点都不需要关心电能是从哪个电站送来的，也不需要知道是水力电、火力电还是核能电。
建设网格的目的也是一样，其最终目的是希望它能够把分布在因特网上数以亿计的计算机、存储器、贵重设备、数据库等结合起来，形成一个虚拟的、空前强大的超级计算机，满足不断增长的计算、存储需求，并使信息世界成为一个有机的整体。
网格技术的特征及其体系结构网络技术的特征网格技术的特征在介绍网格的特征之前，我们首先要解决一个重要的问题：网格是不是分布式系统？这个问题之所以必须回答，因为人们常常会问另一个相关的问题："为什么我们需要网格？现在已经有很多系统（比如海关报关系统、飞机订票系统）实现了资源共享与协同工作。
这些系统与网格有什么区别？"对这个问题的简要回答是：网格是一种分布式系统，但网格不同于传统的分布式系统。
IBM Global Service与EDS是在这个分布式领域最著名的公司。
构建分布式系统有三种方法：即传统方法（我们称之为EDS方法）、分布自律系统（Autonomous Decentralized Systems, ADS）方法，网格（grid）方法。
ADS通常用于工业控制系统中。
网格方法与传统方法的区别见下表：特征传统分布式系统网格开放性需求和技术有一定确定性、封闭性开放技术、开放系统通用性专门领域、专有技术通用技术集中性很可能是统一规划、集中控制一般而言是自然进化、非集中控制使用模式常常是终端模式或C/S模式服务模式为主标准化领域标准或行业标准通用标准（+行业标准）平台性应用解决方案平台或基础设施通过以上对比，网格具有以下四点优势：（1）资源共享，消除资源孤岛：网格能够提供资源共享，它能消除信息孤岛、实现应用程序的互连互通。
网格与计算机网络不同，计算机网络实现的是一种硬件的连通，而网格能实现应用层面的连通。
（2）协同工作：网格第二个特点是协同工作，很多网格结点可以共同处理一个项目。
（3）通用开放标准，非集中控制，非平凡服务质量：这是Ian Foster最近提出的网格检验标准。
网格是基于国际的开放技术标准，这跟以前很多行业、部门或者公司推出的软件产品不一样。
（4）动态功能，高度可扩展性：网格可以提供动态的服务，能够适应变化。
同时网格并非限制性的，它实现了高度的可扩展性。
网格的体系特征网格之所以能有以上所说的种种优势特征，是由网格的体系结构赋予它的。
网格体系结构的主要功能是划分系统基本组件，指定组件的目的与功能，刻画组件之间的相互作用，整合各部分组件。
科研工作者已经提出并实现了若干种合理的网格体系结构。
下面介绍目前影响比较广泛的两个网格体系结构：网格计算协议体系结构(Grid Protocol Architecture，GPA)和计算经济网格体系结构(GRACE)模型。
OGSA（Open Grid Services Architecture）被称为是下一代的网格体系结构，它是在原来“五层沙漏结构”的基础上，结合最新的Web Service 技术提出来的。
OGSA包括两大关键技术即网格技术和Web Service 技术。
随着网格计算研究的深入，人们越来越发现网格体系结构的重要。
网格体系结构是关于如何建造网格的技术，包括对网格基本组成部分和各部分功能的定义和描述，网格各部分相互关系与集成方法的规定，网格有效运行机制的刻画。
显然，网格体系结构是网格的骨架和灵魂，是网格最核心的技术，只有建立合理的网格体系结构，才能够设计和建造好网格，才能够使网格有效地发挥作用。
OGSA最突出的思想就是以“服务”为中心。
在OGSA框架中，将一切都抽象为服务，包括计算机、程序、数据、仪器设备等。
这种观念，有利于通过统一的标准接口来管理和使用网格。
Web Service提供了一种基于服务的框架结构，但是，Web Service 面对的一般都是永久服务，而在网格应用环境中，大量的是临时性的短暂服务，比如一个计算任务的执行等。
考虑到网格环境的具体特点，OGSA 在原来Web Service 服务概念的基础上，提出了“网格服务（Grid Service）”的概念，用于解决服务发现、动态服务创建、服务生命周期管理等与临时服务有关的问题。
基于网格服务的概念，OGSA 将整个网格看作是“网格服务”的集合，但是这个集合不是一成不变的，是可以扩展的，这反映了网格的动态特性。
网格服务通过定义接口来完成不同的功能，服务数据是关于网格服务实例的信息，因此网格服务可以简单地表示为“网格服务＝接口/行为＋服务数据”。
在目前，网格服务提供的接口还比较有限,OGSA 还在不断的完善过程之中，下一步将考虑扩充管理、安全等等方面的内容。
网络协议体系结构Ian Foster于2001年提出了网格计算协议体系结构，认为网格建设的核心是标准化的协议与服务，并与Internet网络协议进行类比(如图1)。
该结构主要包括以下五个层次：构造层(Fabric)：控制局部的资源。
由物理或逻辑实体组成，目的是为上层提供共享的资源。
常用的物理资源包括计算资源、存储系统、目录、网络资源等；逻辑资源包括分布式文件系统、分布计算池、计算机群等。
构造层组件的功能受高层需求影响，基本功能包括资源查询和资源管理的QoS保证。
连接层(Connectivity)：支持便利安全的通信。
该层定义了网格中安全通信与认证授权控制的核心协议。
资源间的数据交换和授权认证、安全控制都在这一层控制实现。