Forskjellen Mellom Parallell Og Distribuert Databehandling

2024 Forfatter: Mildred Bawerman | [email protected]. Sist endret: 2023-12-16 08:41

Nøkkelforskjell - Parallell vs Distribuert databehandling

En datamaskin utfører oppgaver i henhold til instruksjonene gitt av mennesket. Parallell databehandling og distribuert databehandling er to beregningstyper. Denne artikkelen diskuterer forskjellen mellom parallell og distribuert databehandling. Parallell databehandling brukes i høyytelses databehandling som utvikling av superdatamaskiner. Distribuert databehandling gir dataskalerbarhet og konsistens. Google og Facebook bruker distribuert databehandling for datalagring. Hovedforskjellen mellom parallell og distribuert databehandling er at parallell databehandling er å utføre flere oppgaver ved hjelp av flere prosessorer samtidig, mens i distribuert databehandling er flere datamaskiner sammenkoblet via et nettverk for å kommunisere og samarbeide for å oppnå et felles mål. Hver datamaskin i det distribuerte systemet har sine egne brukere og hjelper til med å dele ressurser.

INNHOLD

1. Oversikt og nøkkelforskjell

2. Hva er parallell databehandling

3. Hva distribueres databehandling

4. Sammenligning side om side - Parallell vs distribuert databehandling i tabellform

5. Sammendrag

Hva er parallell databehandling?

En datamaskin er en maskin som kan utføre oppgaver i henhold til instruksjonene fra mennesker. Dataarkitektur definerer hvordan du skal utføre instruksjoner gitt til datamaskinen. Tidligere datasystemer hadde en prosessor. Problemet som må løses ble delt inn i en rekke instruksjoner. Disse instruksjonene ble gitt til prosessoren etter hverandre. I hvert øyeblikk utføres bare en instruksjon. Deretter behandlet prosessoren disse instruksjonene og ga utdata. Dette var ikke en effektiv mekanisme. Hastigheten kan forbedres ved å øke frekvensen, men det øker også temperaturen. Det forårsaker mer varmespredning. Derfor er det ikke lett å øke prosessorens hastighet. Som et resultat av denne parallelle databehandlingen ble introdusert.

Parallell databehandling er også kjent som Parallell prosessering. Det er en form for beregning som kan bære flere beregninger samtidig. Parallell databehandling bruker mange prosessorer. Problemet som skal løses er delt inn i diskrete deler. Hver del er videre delt inn i instruksjoner. Disse instruksjonene er delt mellom prosessorer. Derfor utfører flere prosessorer instruksjoner samtidig. Parallell databehandling er nyttig for å utføre en kompleks beregning siden prosessorer deler arbeidsmengden mellom seg. Det sparer også tid.

Figur 01: Parallell databehandling

Det kan være få ulemper med parallelle systemer. Instruksjonen utført av en prosessor kan være nødvendig av en annen prosessor. Dette kan føre til ventetid. Et økende antall prosessorer er også dyrt. Disse fakta bør vurderes når man utvikler parallelle systemer. Samlet sett hjelper parallell databehandling å kjøre flere instruksjoner samtidig for å fullføre oppgavene.

Hva er distribuert databehandling?

I hverdagen kan en person bruke en datamaskin til å jobbe med applikasjoner som Microsoft Word, Microsoft PowerPoint. Komplekse problemer kan ikke oppnås ved å bruke en datamaskin. Derfor kan enkeltproblemet deles inn i flere oppgaver og distribueres til mange datamaskiner. Disse datamaskinene kan kommunisere med andre datamaskiner via nettverket. De utfører alle på samme måte som en enkelt enhet. Prosessen med å dele en enkelt oppgave mellom flere datamaskiner er kjent som distribuert databehandling. Hver datamaskin i et distribuert system er kjent som en node. Et sett med noder er en klynge.

Distribuert databehandling brukes i mange applikasjoner i dag. Noen eksempler er Facebook og Google. De består av millioner og millioner av brukere. Alle brukere kommuniserer med andre, deler bilder osv. Denne store mengden data lagres ved hjelp av distribuert databehandling. Automatiserte tellermaskiner i banker, telefonnettverk, mobilnettverk, distribuerte databaser bruker også distribuert databehandling.

Figur 02: Distribuert databehandling

Distribuert databehandling gir flere fordeler. Distribuerte systemer kan utvides til den økende veksten. Det gir skalerbarhet, og det er enkelt å dele ressurser. Noen ulemper er at det kan være nettverksproblemer, og det er vanskelig å utvikle distribuert programvare.

Hva er forskjellen mellom parallell og distribuert databehandling?

Diff Article Midt før tabell

Parallell vs Distribuert databehandling
Parallell databehandling er en beregningstype der flere prosessorer utfører flere oppgaver samtidig.	Distribuert databehandling er en beregningstype der datamaskiner i nettverk kommuniserer og koordinerer arbeidet gjennom overføring av meldinger for å oppnå et felles mål.
Antall datamaskiner som kreves
Parallell databehandling skjer på en datamaskin.	Distribuert databehandling skjer mellom flere datamaskiner.
Behandlingsmekanisme
I parallell databehandling utfører flere prosessorer prosessering.	I distribuert databehandling stoler datamaskiner på å sende meldinger.
Synkronisering
Alle prosessorer deler en enkelt hovedklokke for synkronisering.	Det er ingen global klokke i distribuert databehandling, den bruker synkroniseringsalgoritmer.
Hukommelse
I parallell databehandling kan datamaskiner ha delt minne eller distribuert minne.	I Distribuert databehandling har hver datamaskin sitt eget minne.
Bruk
Parallell databehandling brukes til å øke ytelsen og for vitenskapelig databehandling.	Distribuert databehandling brukes til å dele ressurser og øke skalerbarheten.

Sammendrag - Parallell vs Distribuert databehandling

Parallell databehandling og distribuert databehandling er to typer beregninger. Denne artikkelen diskuterte forskjellen mellom parallell og distribuert databehandling. Forskjellen mellom parallell og distribuert databehandling er at parallell databehandling er å utføre flere oppgaver ved hjelp av flere prosessorer samtidig mens parallell databehandling er flere datamaskiner sammenkoblet via et nettverk for å kommunisere og samarbeide for å oppnå et felles mål. Parallell databehandling brukes hovedsakelig for å øke ytelsen. Distribuert databehandling brukes til å koordinere bruken av delte ressurser eller for å tilby kommunikasjonstjenester til brukerne.

Last ned PDF-filen til Parallel vs Distributed Computing

Du kan laste ned PDF-versjonen av denne artikkelen og bruke den til frakoblede formål som angitt i en henvisning. Last ned PDF-versjonen her: Forskjellen mellom parallell og distribuert databehandling