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¿Qué es la computación distribuida y paralela?

2016/1/26
La computación distribuida y paralela son dos paradigmas para ejecutar cálculos que se pueden dividir en tareas más pequeñas e independientes. Ambos paradigmas explotan la disponibilidad de múltiples procesadores para lograr un rendimiento mayor que el que sería posible con un solo procesador. Sin embargo, existen algunas diferencias importantes entre los dos paradigmas.

Computación distribuida Implica distribuir las tareas de un cálculo a través de una red de computadoras, cada una de las cuales tiene su propia memoria y unidad de procesamiento. Las computadoras en un sistema distribuido pueden estar ubicadas en cualquier parte del mundo y pueden ser de diferentes tipos y tamaños. La computación distribuida se utiliza a menudo para cálculos a gran escala que requieren la potencia de procesamiento de varias computadoras, como pronósticos meteorológicos, modelos climáticos y simulaciones financieras.

Computación paralela Implica ejecutar múltiples tareas simultáneamente en una sola computadora que tiene múltiples procesadores. Los procesadores de una computadora paralela pueden ubicarse en un solo chip o pueden distribuirse en varios chips. La computación paralela se utiliza a menudo para tareas computacionales intensivas que pueden dividirse en subtareas independientes, como edición de vídeo, procesamiento de imágenes y simulaciones científicas.

La principal diferencia entre computación distribuida y paralela es la ubicación de los procesadores que se utilizan para ejecutar los cálculos. En la computación distribuida, los procesadores están ubicados en diferentes computadoras, mientras que en la computación paralela, los procesadores están ubicados en la misma computadora. Esta diferencia tiene varias implicaciones para la forma en que se estructuran y ejecutan los cálculos distribuidos y paralelos.

Gastos generales de comunicación Es una consideración importante en la informática distribuida, ya que los procesadores deben comunicarse entre sí a través de una red. Esta comunicación puede introducir latencias significativas, lo que puede ralentizar el cálculo. En la computación paralela, la sobrecarga de comunicación suele ser mucho menor, ya que los procesadores pueden comunicarse entre sí directamente a través de la memoria compartida.

Tolerancia a fallos es otra consideración importante en la computación distribuida, ya que las computadoras en un sistema distribuido pueden fallar independientemente unas de otras. Esto significa que los cálculos distribuidos deben diseñarse para tolerar fallas y continuar ejecutándose incluso si algunas de las computadoras del sistema fallan. En la computación paralela, la tolerancia a fallos suele ser una preocupación menor, ya que los procesadores de una computadora paralela suelen estar estrechamente acoplados y es poco probable que fallen independientemente uno del otro.

Escalabilidad es una consideración importante tanto para la computación distribuida como para la paralela. Los cálculos distribuidos se pueden ampliar agregando más computadoras al sistema, mientras que los cálculos paralelos se pueden ampliar agregando más procesadores a la computadora. Sin embargo, existen límites a la escalabilidad de los cálculos distribuidos y paralelos. En la informática distribuida, la escalabilidad está limitada por el ancho de banda de la red y la sobrecarga de comunicación. En la computación paralela, la escalabilidad está limitada por la cantidad de procesadores que se pueden usar efectivamente en una sola computadora.

En general, la computación distribuida es más adecuada para cálculos a gran escala que pueden distribuirse a través de una red de computadoras, mientras que la computación paralela es más adecuada para tareas computacionalmente intensivas que pueden dividirse en subtareas independientes y ejecutarse simultáneamente en una sola computadora.

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