分布式计算、并行计算及集群、网格、云计算的区别
并行计算技术与云计算技术比较研究
并行计算技术与云计算技术比较研究一、引言随着计算机技术的发展，计算能力越来越强，计算机的运算速度也越来越快。
然而，对于大规模复杂计算任务而言，单个计算机所能提供的计算资源是有限的，这时候就需要考虑使用并行计算和云计算技术来提高计算效率。
本文将对并行计算和云计算技术进行比较研究，探讨它们各自的优点和缺点。
二、并行计算技术并行计算是指在多个处理器上同时执行计算，通过同时执行多个计算任务来提高计算效率。
并行计算可以使用共享内存和分布式内存两种方式，其中共享内存方式可以让不同的线程访问和修改同一个数据结构，而分布式内存则将数据分发到不同的节点上进行计算，属于分布式计算范畴。
2.1 共享内存并行计算共享内存并行计算是指在共享一块物理内存的多个处理器之间共享数据。
因为处理器之间的数据是共享的，所以并行计算任务可以更快速地进行交互和协作。
这种方式适用于计算任务数量不多且数据量较小的情况。
2.2 分布式并行计算分布式并行计算是指将计算任务分发到不同的计算节点上进行计算，处理器之间不共享内存，之间互相通过通信来进行交互。
这种方式适用于处理大规模数据的计算任务，提供了更好的可扩展性。
2.3 并行计算技术优点并行计算技术可以在多个处理器节点之间分配工作，提高计算效率。
它可以处理大规模的复杂任务，同时提高计算资源的利用率。
此外，共享内存并行计算技术使用同一块物理内存，可以更快速地进行交互和协作，提供更高的并发性。
2.4 并行计算技术缺点并行计算技术也存在一些问题，一些问题比如数据共享和同步、任务分配和位置感知等问题。
处理器之间必须通过通信进行信息交换和同步，这会影响计算效率。
此外，对于分布式内存并行计算，处理器之间不共享数据，增加了数据分发的复杂性。
三、云计算技术云计算技术也是一种分布式计算的方式。
它将计算和存储资源交付给互联网上的用户，这些资源可以按需定制且易于扩展。
用户可以通过云计算平台访问和使用这些计算资源，并可以按照自己的需求灵活调整资源。
并行计算与分布式计算区别与联系
并⾏计算与分布式计算区别与联系并⾏计算、分布式计算以及⽹格计算和云计算都是属于⾼性能计算（HPC）的范畴，主要⽬的在于对⼤数据的分析与处理，但它们却存在很多差异。
我们需要了解两者的原理、特点和运⽤的场合，对云计算的了解⼤有裨益。
之所以将两种计算技术放在⼀起，是因为这两种计算具有共同的特点，都是运⽤并⾏来获得更⾼性能计算，把⼤任务分为N个⼩任务。
但两者还是有区别的，关于两者的区别在后⾯有介绍。
并⾏计算1、并⾏计算概念并⾏计算（Parallel Computing）⼜称平⾏计算是指⼀种能够让多条指令同时进⾏的计算模式，可分为时间并⾏和空间并⾏。
时间并⾏即利⽤多条流⽔线同时作业，空间并⾏是指使⽤多个处理器执⾏并发计算，以降低解决复杂问题所需要的时间。
并⾏计算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。
并⾏计算主要⽬的在于两个⽅⾯： (1) 加速求解问题的速度。
(2) 提⾼求解问题的规模。
2、并⾏计算的原理并⾏计算能快速解决⼤型且复杂的计算问题。
此外还能利⽤⾮本地资源，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。
为提⾼计算效率，并⾏计算处理问题⼀般分为以下三步： （1）将⼯作分离成离散独⽴部分，有助于同时解决； （2）同时并及时地执⾏多个程序指令； （3）将处理完的结果返回主机经⼀定处理后显⽰输出。
从上图可以看出，串⾏计算必须按步骤⼀步⼀步计算才能出来最终结果。
⽽并⾏计算则要将问题分成N多个⼦任务，每个⼦任务并⾏执⾏计算。
⽽每个⼦任务是⾮独⽴的，每个⼦任务的计算结果决定最终的结果。
这个和分布式计算不同。
3、并⾏计算需满⾜的基本条件（1）并⾏计算机。
并⾏计算机⾄少包含两台或两台以上处理机，这此处理机通过互联⽹络相互连接，相互通信。
（2）应⽤问题必须具有并⾏度。
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。
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。
并行计算与云计算的区别
并行计算与云计算的区别在当今科技飞速发展的时代，计算机技术也随之得到了迅猛的发展。
并行计算与云计算都是其中非常热门的话题，二者的概念相似，但是它们有着本质的区别。
本文将会从多个方面详细介绍并行计算与云计算的区别。
一、定义并行计算是指在计算机系统中，利用多个处理器或计算机集群同时进行计算的一种方法。
并行计算可以极大的提高计算的速度和效率，使得科学家们能够更加迅速地处理大型的计算任务。
而云计算则是指一种由多个分布式计算机组成的虚拟化环境，可以通过网络远程操作，提供各种计算服务给不同的应用程序和客户端。
二、架构并行计算通常采用的是多机并行的架构，即将计算任务分布到不同的计算单元上，这些计算单元由不同的处理器、计算机甚至机房组成，之间可以进行数据交换以便相互协作完成任务。
而云计算则是采用分布式计算的架构，由多个分布式计算机相互协作完成计算任务。
三、应用场景并行计算通常被用在需要大量计算和处理的领域，比如天体物理学、生物学、地震学等。
而云计算则可以应用在各种不同的领域，比如企业级应用程序、个人计算甚至是养老服务等。
四、数据模型在并行计算中，数据模型通常采用MPI等标准技术。
MPI可以提高程序的灵活性和可扩展性，但是数据传输和处理速度方面可能会受到一些影响。
而云计算则是采用REST、SOAP等方式进行数据模型设计，可以快速获取数据。
五、安全性安全隐患在计算领域中非常重要，使用并行计算的风险是相对较小的，因为每个计算单元之间相对独立且使用的是同一操作系统，可以做到完全内部监控和保障。
而云计算的风险则相对较大，因为其涉及到多个分布式计算机，安全隐患也相对更加复杂。
六、成本与单机计算相比，采用并行计算和云计算可能需要更多的硬件、网络设备和一些配套的软件支持。
并行计算虽然需要高端计算机，但是相比云计算更加容易管理和控制。
而云计算则需要更多的网络带宽和存储设备，同时维护和管理的成本也比较高。
七、适用环境并行计算主要适用于大型科学计算领域和科学研究，而云计算适用于企业级应用程序、物联网领域、数据存储和管理等领域。
浅谈云计算技术_分布式
浅谈云计算技术_分布式浅谈云计算技术_分布式引言云计算(CloudComputing)是一种基于互联网的超级计算模式。
它是分布式计算、并行计算和网格计算的进展。
其基本原理为:利用非本地或远程服务器(集群)的分布式计算机为互联网用户供应服务(计算、存储、软硬件等服务)。
云是一种思想，一种大规模资源整合的思想，是IT界进展的必定趋势。
云计算是一种新型的超级计算方式，以数据为中心，是一种数据密集型的超级运算，在数据存储、数据管理、云计算平台管理等多方面具有自身独特的技术。
1、云计算的定义云计算是从分布式处理(DistributedComputing)、并行处理(ParallelComputing)和网格计算(GridComputing)进展而来的。
到目前为止，对于云计算的定义还没有一个确定的说法，可谓仁者见仁、智者见智。
狭义的云计算：指厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户供应数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意；广义的云计算：指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户供应在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务,广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的Google应用程序套装等。
2、云计算的核心技术云计算系统运用了很多技术，其中以数据存储技术、数据管理技术、编程模型、虚拟化技术、云计算平台管理技术最为关键。
2.1数据存储技术云计算的数据存储技术主要有谷歌的非开源的(GoogleFileSystem)云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采纳分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的牢靠性。
云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现，GFS即Google 文件系统（GoogleFileSystem），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。
云计算
计算机科学前沿技术之云计算摘要本文意围绕计算机前沿技术云计算展开研究，随着云计算的不断发展，使电脑的运算速度越来越快，也使很多大而复杂的问题得以解决。
本文分别介绍云计算的定义、云计算的相关应用、云计算存在的问题与云计算未来的发展趋势。
关键字云计算、云应用、云安全前言“云计算”被Google提出后，随着它的不断发展，为信息界带来了一场新的革命。
它使依靠掌上终端移动办公成为可能，这个超级计算模式具有高达每秒超过十万亿次的运算能力。
这个强大的互联网模式解决了原始的互联网系统和服务设计不能解决的种种问题。
云计算为我们带来了不可预料的前景。
一、云计算的定义[1]1.并行计算的定义并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。
它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。
所谓并行计算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。
2.分布式计算的定义分布式计算是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。
3.网格计算的定义网格计算是利用互联网把地理上广泛分布的各种资源连成一个逻辑整体，就像一台超级计算机一样，为用户提供一体化信息和应用服务。
4.云计算的定义云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
二、云计算的相关应用云计算的相关应用简称“云应用”。
它们的工作原理是把传统软件“本地安装、本地运算”的使用方式变为”即取即用”的服务，通过互联网或局域网连接并操控远程服务器集群，完成业务逻辑或运算任务的一种新型应用。
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。
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。
云计算与网格计算的区别和联系
与云计算不同，网格计算已经是一个老词。
当云计算大红大紫的时候，人们很少提及网格计算，不过网格计算与云计算有着很深的渊源。
网格计算(Grid Computing)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。
网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，运用平行运算，着重企业间或跨企业的资源充分运用，共同解决困难的运算任务。
这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。
云计算(Cloud Computing)是一种基于互联网的计算新方式，通过互联网上异构、自治的服务为个人和企业用户提供按需即取的计算。
由于资源是在互联网上，而在计算机流程图中，互联网常以一个云状图案来表示，因此可以形象地类比为云，“云”同时也是对底层基础设施的一种抽象概念。
云计算的资源是动态易扩展而且虚拟化的，通过互联网提供。
终端用户不需要了解“云”中基础设施的细节，不必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制，只关注自己真正需要什么样的资源以及如何通过网络来得到相应的服务。
虽然云计算源自平行运算的技术，不脱离网格计算的概念，但是云计算更专注在数据的处理。
云计算其实质还是与以往各类计算机运行的基本过程一样：由输入端输入数据，经数据处理后，再由输出端输出处理后的数据。
云计算与网格计算的最大差异在于计算量，云计算大都以单一主机服务用户，主要较偏向少量而多次的计算，少次而大量的计算易使资源用尽，致使其他服务停摆或拒绝服务;网格计算是以多主机来做计算支持，在少次而大量的计算时较为有效率，在此情况下，网格计算域内的计算机资源可互相支持，不会有资源用尽的疑虑。
目前，虽然云计算的概念还没有统一，但云计算的应用已经在人民生活中应用。
比如，公交IC卡目前只是使用了预购车票款的加减功能，如果将IC卡上输入更多的持卡人的信息，再将读卡器联起来，就可以读出某一时段什么年龄的人乘车多，从哪里上车哪里下车，什么线路的车辆拥挤等大量信息。
并行计算和分布式计算的优劣比较
并行计算和分布式计算的优劣比较集群技术在计算机领域中发挥着重要的作用，而其中的两种技术并行计算和分布式计算也都是非常重要的。
它们有着各自的优劣，本文将对两者进行比较分析。
一、并行计算和分布式计算的定义首先，我们需要明确并行计算和分布式计算的定义。
并行计算是一种利用多台计算机进行高速计算的方法，它可以将任务分解成多个子任务，由多台计算机同时进行计算，最终将计算结果合并起来。
而分布式计算则是将一个大问题分解成多个小问题，由多个计算机同时计算，其计算结果最终再次合并成整体的计算结果。
二、并行计算和分布式计算的优点并行计算的优点在于它的计算效率非常高，可以利用多台计算机同时进行计算，解决大型科学计算或数据处理问题的能力强。
而分布式计算也有着同样的优点，其相比于单机计算，可以实现更高的效率，同时还可以实现任务的负载均衡，避免单台计算机的瓶颈。
三、并行计算和分布式计算的缺点与优点相对应的，两者的缺点也并不少。
首先，对于并行计算而言，它需要使用特殊的硬件，而且硬件的成本比较高，这在一定程度上限制了其在实际应用中的使用。
其次，对于任务的分解和结果的合并，需要进行相应的编程，编程难度较大且需要具备专业的技能。
分布式计算的缺点主要在于通信成本高、数据同步、数据一致性等问题，这都对其性能产生了影响。
同时，分布式计算需要一个管理节点来管理整个集群，这也是需要考虑的问题。
四、并行计算和分布式计算的适用场景那么，对于并行计算和分布式计算，它们的适用场景是什么呢？对于并行计算而言，它适用于需要高速运算的任务，比如图像压缩、大规模矩阵计算、天气预报等。
而对于分布式计算而言，它适用于数据集比较大并且需要分布式存储的任务，比如海量数据的搜索、人工智能应用等。
五、结论综上所述，计算机集群技术在计算机行业中极为重要。
并行计算和分布式计算是其中两个非常重要的技术，两者各有优缺点。
在选择集群技术时，应该根据任务的特性、硬件条件、人力技术水平等方面的需求进行权衡，选择适合自己的集群技术。
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。
大规模并行计算与分布式计算的区别
大规模并行计算与分布式计算的区别在数字化时代，数据量和数据复杂度成指数级增长，这在传统计算机和单机系统都变得越来越难以处理。
于是，出现了一种新的计算方法——分布式计算。
与此同时，还有一种类似的计算方法——大规模并行计算。
它们虽然有很多相同的特点，但是也有很多不同点。
本文将探讨大规模并行计算和分布式计算的区别。
1. 概念区别大规模并行计算（High Performance Computing, HPC）是一种依靠多个计算机组成的集群、网格、数据中心等来组成一个超级计算机的计算模式。
在大规模并行计算中，各个计算节点共同完成一个任务，并将计算结果返回到主节点。
以此来加速计算速度，提高计算效率。
大规模并行计算通常用于科学计算、大数据分析等需要大量计算资源的领域。
而分布式计算（Distributed Computing, DC）是一种分散在不同计算机上的计算模式，各个节点独立计算，并将计算结果传递给其他节点。
分布式计算通常采用异步方式，不同节点之间相对独立，不受其他节点的影响。
分布式计算广泛应用在云计算、虚拟化、大数据处理、网络爬虫等领域。
2. 系统架构区别大规模并行计算采用的主从结构，通过一台主机对多个从机进行任务调度和管理，从机只负责计算任务，不存储任何数据。
因此，在使用大规模并行计算时，通常需要配备一台大型的主机来进行任务调度和管理。
同时，大规模并行计算需要高速的网络互连和大量的存储空间。
而在分布式计算中，任务分散在多个计算节点上，每个节点都存储数据和运算结果，各个节点之间通过网络进行通信和协作，每个节点都有自己的算法和任务调度。
因此，分布式计算无论从可扩展性还是容错性方面都比大规模并行计算更优秀。
3. 应用场景不同大规模并行计算通常用于需要高速计算的领域，例如气象模拟、流体力学、核能模拟、生物医学计算等需要高速计算、大量数据处理的领域。
这些领域需要超级计算机来进行高速计算，大规模并行计算能够提供高速计算能力和大量存储空间。
集群和分布式计算区别
集群和分布式计算区别在计算机科学中，分布式计算（英语：Distributed computing），⼜译为分散式運算。
这个研究领域，主要研究分布式系统（Distributed system）如何进⾏计算。
分布式系统是⼀组电脑（computer），通过⽹络相互链接传递消息与通信后并协调它们的⾏为⽽形成的系统。
组件之间彼此进⾏交互以实现⼀个共同的⽬标。
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，再上传运算结果后，将结果统⼀合并得出数据结论的科学。
计算机集群简称集群是⼀种计算机系统，它通过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。
在某种意义上，他们可以被看作是⼀台计算机。
集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域⽹连接，但也有其它的可能连接⽅式。
集群计算机通常⽤来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。
⼀般情况下集群计算机⽐单个计算机，⽐如⼯作站或超级计算机性能价格⽐要⾼得多。
计算机集群的特点： 1. 通过多台计算机完成同⼀个⼯作。
达到更⾼的效率。
2. 两机或多机内容、⼯作过程等完全⼀样。
如果⼀台死机，另⼀台可以起作⽤。
所以，据此可以认为（只是据此），分布式就是将⼀个任务分摊到不同的节点共同完成，这⼏个节点是协同⼯作的，存在互相依赖的关系，其中⼀个挂掉了有可能使得其他节点都不能⼯作；⽽集群就是多个节点执⾏相同的任务，互不⼲扰，就像饭堂的窗⼝，每个窗⼝的职能都是⼀样的，在哪个窗⼝都能达到⽬的，随便关了哪个窗⼝都可以，只要还有窗⼝可⽤，客⼈就能排队打饭。
正如上⽂的引⽂，集群要解决的是可靠性，⽽分布式的主要⼯作是分解任务，将职能拆解。
分布式强调机器间的协作，其重点是任务可拆分，如某个任务需要⼀个机器运⾏10个⼩时，将该该任务⽤10台机器的分布式跑，可能2个⼩时就跑完了。
（⼦任务之间有依赖关系）。
集群偏重⼲同⼀样⼀件事的⼀组机器。
如某个任务需要⼀个机器运⾏10个⼩时，那任务放到处理该任务的集群上还是需要10个⼩时。
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。
并行计算和分布式系统之间的区别和联系
并行计算和分布式系统之间的区别和联系随着计算机技术的不断发展，计算能力的提升成为了计算机科学中的一个重要方向。
在这个过程中，并行计算和分布式系统成为了广泛研究的领域。
然而，在很多的情况下，并行计算和分布式系统这两个概念会被人们混淆和不加区分的使用。
作为一名计算机科学的从业者，理解并行计算和分布式系统的区别和联系是非常重要的。
本文将着重介绍并行计算和分布式系统之间的区别和联系。
一、什么是并行计算？并行计算是指当一个计算过程需要处理大量的数据时，同时利用多台计算机进行计算，以加速计算速度的一种方式。
简单的说，就是将一个大任务拆分成若干个小任务同时进行处理。
并行计算的关键在于将不同的任务分配给不同的计算单元进行计算，从而减少计算时间，提高计算效率。
并行计算体现了计算机系统中的“多元化”思想，每个计算单元都有自己的硬件资源和处理器，可以独立完成任务。
这种思想的实现需要硬件资源的支持，需要多台计算机之间进行协作，同时需要软件程序的支持。
二、什么是分布式系统？分布式系统是指在多台计算机之间进行数据交互和计算任务分配，从而实现计算的分布式处理。
与并行计算类似，分布式系统也是需要将一个大任务拆分成若干个小任务，但是每个任务在不同的计算机上进行处理，处理完成后再将结果进行汇总。
分布式系统强调的是协作和通信，多台计算机之间需要进行数据交换和信息传递，从而完成整个计算任务。
而并行计算更强调的是任务拆分与处理效率，不需要像分布式系统一样进行数据交换和通信。
三、并行计算和分布式系统的联系和区别并行计算和分布式系统都是对计算机系统中多台计算机之间的协作运算进行优化，但是两者又有明显的区别。
首先，两者之间的最大区别在于计算单元的控制方式。
在并行计算中，每个计算单元都是在同一个环境中，例如同一台超级计算机上，可以进行全局性的控制和调度。
而在分布式系统中，每个计算单元都是在不同的计算机上进行协作，需要进行分布式的控制和调度。
其次，两者之间在数据通信和存储方面的差别也十分明显。
并行计算与分布式计算
并行计算与分布式计算1并行计算并行计算是指在多个处理器或计算机之间同时执行计算任务，以达到加速计算的目的。
在并行计算中，将一个大任务分解成多个小任务，并同时进行处理，最后将结果合并得到最终结果。
并行计算通常采用节点间相互通信的方式，使得每个节点可以共享数据，相互协作地进行计算。
并行计算适用于计算密集型任务，如数字模拟、科学计算等。
并行计算能够充分利用计算机的多核心架构，提高计算效率，同时降低计算时间和成本。
在今天的云计算和大数据时代，对于大量数据的分析和处理，采用并行计算技术已经成为了一种不可或缺的手段。
2分布式计算分布式计算是一种将一个大的计算任务分割成多个小任务，在多台计算机上并行执行计算任务的技术，所有计算机都有相同的贡献。
分布式计算通常包括一个主节点和多个从节点，主节点协调和管理从节点执行任务，并将结果返回给主节点进行合并和计算。
分布式计算的优势在于可以处理大规模的数据，同时可以利用多个计算资源，提高计算效率，缩短计算时间。
随着云计算和物联网技术的发展，分布式计算越来越得到人们的重视，它可以帮助企业更加高效地处理海量数据，大幅降低计算成本，并为企业的决策提供更加可靠的数据支持。
3并行计算与分布式计算的区别并行计算和分布式计算都是提高计算效率的一种技术，它们在技术实现和适用场景上存在一定的差异。
首先，分布式计算需要在多个计算节点之间分发任务，需要更多的通信和数据交换，因此对网络带宽和通信效率的要求较高；而并行计算通常是在单机多核之间完成计算任务，相对而言通信成本较低。
其次，分布式计算可以利用更多的计算资源，可以更好地应对海量数据的处理；而并行计算适用于计算任务比较短，但需要多次重复计算的场景。
最后，分布式计算中的任务分发和结果合并比较复杂，需要在多个节点间进行数据同步和数据共享；而并行计算只需要在单机内进行协调和同步，通常不需要数据传输。
总的来说，并行计算更加适用于计算资源有限、计算时间较短的场景；而分布式计算更适用于处理海量数据、需要长时间计算的场景。
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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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openMP）。
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（crossover 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。
在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。
集群
系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连
接方式。
集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。
一般情况
下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性价比要高得多。
根据组
成集群系统的计算机之间体系结构是否相同，集群可分为同构与异构两种。
集群
计算机按功能和结构可以分为，高可用性集群（High-availability (HA) clusters）、负载均衡集群（Loadbalancing clusters）、高性能计算集群
（High-performance (HPC)clusters）、网格计算（Grid computing）。
高可用性集群，一般是指当集群中有某个节点失效的情况下，其上的任务会自动
转移到其他正常的节点上。
还指可以将集群中的某节点进行离线维护再上线，该
过程并不影响整个集群的运行。
负载均衡集群，负载均衡集群运行时，一般通过一个或者多个前端负载均衡器，
将工作负载分发到后端的一组服务器上，从而达到整个系统的高性能和高可用性。
这样的计算机集群有时也被称为服务器群（Server Farm）。
一般高可用性集群和负载均衡集群会使用类似的技术，或同时具有高可用性与负载均衡的特点。
Linux
虚拟服务器（LVS）项目在Linux操作系统上提供了最常用的负载均衡软件。
高性能计算集群，高性能计算集群采用将计算任务分配到集群的不同计算节点儿
提高计算能力，因而主要应用在科学计算领域。
比较流行的HPC采用Linux操作系统和其它一些免费软件来完成并行运算。
这一集群配置通常被称为Beowulf集群。
这类集群通常运行特定的程序以发挥HPC cluster的并行能力。
这类程序一
般应用特定的运行库, 比如专为科学计算设计的MPI库。
HPC集群特别适合于在
计算中各计算节点之间发生大量数据通讯的计算作业，比如一个节点的中间结果
或影响到其它节点计算结果的情况。
网格计算：网格计算是分布式计算的一种，也是一种与集群计算非常相关的技术。
如果我们说某项工作是分布式的，那么，参与这项工作的一定不只是一台计算机，而是一个计算机网络，显然这种“蚂蚁搬山”的方式将具有很强的数据处理能力。
网格计算的实质就是组合与共享资源并确保系统安全。
网格计算通过利用大量异
构计算机的未用资源（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一个模型。
网格
计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，这使它与传统的计算机集群或传统的
分布式计算相区别。
网格计算的目标是解决对于任何单一的超级计算机来说仍然
大得难以解决的问题，并同时保持解决多个较小的问题的灵活性。
这样，网格计
算就提供了一个多用户环境。
集群计算与网格计算的区别：（1）简单地，网格与传统集群的主要差别是网
格是连接一组相关并不信任的计算机，它的运作更像一个计算公共设施而不是一
个独立的计算机。
网格通常比集群支持更多不同类型的计算机集合。
（2）网格本
质上就是动态的，集群包含的处理器和资源的数量通常都是静态的。
在网格上，
资源则可以动态出现，资源可以根据需要添加到网格中或从网格中删除。
（3）网
格天生就是在本地网、城域网或广域网上进行分布的。
网格可以分布在任何地方。
而集群物理上都包含在一个位置的相同地方，通常只是局域网互连。
集群互连技
术可以产生非常低的网络延时，如果集群距离很远，这可能会导致产生很多问题。
物理临近和网络延时限制了集群地域分布的能力，而网格由于动态特性，可以提
供很好的高可扩展性。
（4）集群仅仅通过增加服务器满足增长的需求。
然而，集
群的服务器数量、以及由此导致的集群性能是有限的：互连网络容量。
也就是说
如果一味地想通过扩大规模来提高集群计算机的性能，它的性价比会相应下降，
这意味着我们不可能无限制地扩大集群的规模。
而网格虚拟出空前的超级计算机，不受规模的限制，成为下一代Internet的发展方向。
（5）集群和网格计算是相互
补充的。
很多网格都在自己管理的资源中采用了集群。
实际上，网格用户可能并
不清楚他的工作负载是在一个远程的集群上执行的。
尽管网格与集群之间存在很
多区别，但是这些区别使它们构成了一个非常重要的关系，因为集群在网格中总
有一席之地——特定的问题通常都需要一些紧耦合的处理器来解决。
然而，随着
网络功能和带宽的发展，以前采用集群计算很难解决的问题现在可以使用网格计
算技术解决了。
理解网格固有的可扩展性和集群提供的紧耦合互连机制所带来的
性能优势之间的平衡是非常重要的。
云计算：云计算是最新开始的新概念，它不只是计算等计算机概念，还有运营服
务等概念了。
它是分布式计算、并行计算和网格计算的发展，或者说是这些概念
的商业实现。
云计算不但包括分布式计算还包括分布式存储和分布式缓存。
分布
式存储又包括分布式文件存储和分布式数据存储。
云计算与并行、分布式、网格和集群计算的区别：云计算是从集群技术发展
而来，区别在于集群虽然把多台机器联了起来，但其某项具体任务执行的时候还
是会被转发到某台服务器上，而云可以简单的认为是任务可以被分割成多个进程
在多台服务器上并行计算，然后得到结果，好处在于大数据量的操作性能非常好。
云可以使用廉价的PC服务器，可以管理大数据量与大集群，关键技术在于能够
对云内的基础设施进行动态按需分配与管理。
云计算与并行计算、分布式计算的
区别，以计算机用户来说，并行计算是由单个用户完成的，分布式计算是由多个
用户合作完成的，云计算是没有用户参与，而是交给网络另一端的服务器完成的。