Parallel computergebruik:

* Focus: Versnelde berekeningen door een enkel probleem op te delen in kleinere delen die tegelijkertijd kunnen worden uitgevoerd.

* Architectuur: Meestal gaat het om nauw gekoppelde processors binnen één systeem. Dit systeem heeft vaak gedeeld geheugen, waardoor processors rechtstreeks kunnen communiceren.

* Communicatie: Is sterk afhankelijk van gedeeld geheugen of snelle communicatienetwerken tussen processors. De communicatieoverhead is over het algemeen lager dan bij gedistribueerde systemen.

* Coördinatie: Vereist nauwe coördinatie en synchronisatie tussen processors om de juiste uitvoering van de taak te garanderen. Synchronisatieprimitieven (bijvoorbeeld sloten, semaforen) worden vaak gebruikt.

* Fouttolerantie: Lagere fouttolerantie. Als één processor uitvalt, kan het hele systeem getroffen worden, omdat ze nauw geïntegreerd zijn.

* Voorbeelden: Multi-coreprocessors, GPU's, supercomputers (met gedeeld geheugen), enkele computerclusters.

* Doel: Verminder de *tijd* die nodig is om een ​​probleem op te lossen.

* Typische problemen: CPU-gebonden taken zoals wetenschappelijke simulaties, complexe berekeningen en beeldverwerking waarbij snelle resultaten voorop staan.

Gedistribueerd computergebruik:

* Focus: Een groter probleem oplossen door het op te delen in onafhankelijke deelproblemen en deze uit te voeren op afzonderlijke, geografisch verspreide computers (knooppunten). Vaak gaat het om het verwerken van gegevens die te groot zijn om op één machine te passen.

* Architectuur: Het gaat om losjes gekoppelde systemen, waarbij elk knooppunt een op zichzelf staande computer is met zijn eigen geheugen, besturingssysteem en mogelijk andere hardware.

* Communicatie: Is afhankelijk van het doorgeven van berichten via een netwerk. De communicatieoverhead is doorgaans hoger dan bij parallelle systemen. Netwerklatentie en bandbreedte zijn grote zorgen.

* Coördinatie: Vereist een meer losjes gekoppelde coördinatie, vaak gebaseerd op berichtenwachtrijen, RPC (Remote Procedure Call) of gedistribueerde consensusalgoritmen.

* Fouttolerantie: Hogere fouttolerantie. Het falen van één knooppunt leidt doorgaans niet tot het neervallen van het hele systeem, omdat de andere knooppunten kunnen blijven functioneren. Redundantie en gegevensreplicatie zijn veelgebruikte strategieën om veerkracht te garanderen.

* Voorbeelden: Cloud computing-platforms, peer-to-peer-netwerken, grootschalige gegevensverwerkingssystemen (bijv. Hadoop, Spark), netwerken voor inhoudslevering (CDN's).

* Doel: Vergroot de *schaalbaarheid*, *beschikbaarheid* en het *geografische bereik* van applicaties en gegevens. Los problemen op die te groot of te complex zijn voor één enkele machine.

* Typische problemen: Data-intensieve applicaties (bijvoorbeeld het verwerken van grote datasets, het bedienen van webverkeer, het beheren van sociale media-inhoud), systemen die een hoge beschikbaarheid vereisen (bijvoorbeeld online bankieren) en applicaties die toegankelijk moeten zijn vanaf meerdere geografische locaties.

Hier is een tabel met een samenvatting van de belangrijkste verschillen:

| Kenmerk | Parallel computergebruik | Gedistribueerde computers |

|--------------------|---------------------------------------- ---------|---------------------------------------------------|

| Focus | Eén taak versnellen | Schaalbaarheid, beschikbaarheid, omgaan met grote datasets |

| Architectuur | Nauw verbonden, vaak gedeelde herinnering | Losjes gekoppelde, onafhankelijke knooppunten |

| Communicatie | Gedeeld geheugen, snelle communicatie tussen processors | Bericht dat via een netwerk wordt doorgegeven |

| Coördinatie | Nauwe synchronisatie | Losse coördinatie |

| Fouttolerantie | Lager | Hoger |

| Geheugen | Gedeeld (vaak) | Gedistribueerd (elk knooppunt heeft zijn eigen geheugen) |

| Schaal | Kleiner (meestal binnen één machine) | Groter (mogelijk over meerdere machines, datacenters) |

Analogie:

* Parallel computergebruik: Denk aan meerdere chef-koks die samenwerken in één goed uitgeruste keuken om *sneller* één enkele, complexe maaltijd te bereiden. Ze delen gereedschappen, ingrediënten en coördineren nauw.

* Gedistribueerd computergebruik: Denk aan een keten van restaurants, elk met zijn eigen keuken, middelen en personeel. Ze hebben misschien een gemeenschappelijk menu en merk, maar ze opereren grotendeels onafhankelijk en communiceren voornamelijk om informatie uit te wisselen over verkoop-, voorraad- en marketingcampagnes.

Samengevat:

Bij parallel computing gaat het erom één taak sneller te maken door deze over meerdere processors binnen één systeem te verdelen. Bij gedistribueerd computergebruik gaat het om het oplossen van grotere problemen of het leveren van diensten over meerdere onafhankelijke systemen, vaak voor doeleinden van schaalbaarheid, beschikbaarheid en gegevensbeheer. Hoewel er overlap kan zijn (een gedistribueerd systeem kan bijvoorbeeld parallelle verwerking gebruiken binnen individuele knooppunten), zijn de fundamentele doelen en architecturale overwegingen verschillend.