Voordelen bij het verbeteren van de prestaties:

* Verkorte uitvoeringstijd:

* Parallel computergebruik: Verdeelt een enkel probleem in kleinere subproblemen die gelijktijdig worden uitgevoerd op meerdere processorcores of processors binnen *dezelfde* machine. Dit verkort de totale tijd tot voltooiing aanzienlijk. Zie het alsof meerdere koks tegelijkertijd aan verschillende delen van een maaltijd werken.

* Gedistribueerd computergebruik: Verdeelt een probleem over meerdere *afzonderlijke* machines die via een netwerk zijn verbonden. Elke machine werkt aan een deel van het probleem en de resultaten worden gecombineerd. Dit is alsof verschillende restaurants delen van een groot banket voorbereiden en vervolgens alles samenbrengen.

* Verhoogde doorvoer:

* Parallel computergebruik: Hiermee kan één enkele machine meer taken binnen een bepaald tijdsbestek verwerken. In plaats van te wachten tot de ene taak is voltooid voordat u met een andere begint, kunnen meerdere taken tegelijkertijd worden uitgevoerd.

* Gedistribueerd computergebruik: Zorgt ervoor dat een systeem een ​​groter volume aan verzoeken of gegevens kan verwerken door de werklast over meerdere servers te verdelen. Als een server overbelast is, kunnen verzoeken naar andere worden gerouteerd.

* Geoptimaliseerd gebruik van hulpbronnen:

* Parallel computergebruik: Maakt effectief gebruik van alle beschikbare processorkernen, waardoor inactieve tijd wordt voorkomen en de rekenkracht van een enkele machine wordt gemaximaliseerd.

* Gedistribueerd computergebruik: Maakt een efficiënt gebruik van bronnen binnen een netwerk mogelijk. Aan onderbenutte machines kunnen taken worden toegewezen, en resources kunnen dynamisch worden toegewezen op basis van de vraag. Het kan kosteneffectiever zijn dan het gebruik van slechts één enkele, dure, krachtige server.

* Mogelijkheid om grotere en complexere problemen op te lossen:

* Beide paradigma's maken het mogelijk om complexe problemen, die te groot of te rekenintensief zouden zijn voor een enkele machine, op te splitsen in kleinere, beheersbare stukken. Dit maakt de simulatie van complexe systemen, de analyse van enorme datasets en de ontwikkeling van geavanceerde algoritmen mogelijk.

* Gespecialiseerde hardware: Gedistribueerd computergebruik kan gebruik maken van gespecialiseerde hardware die op verschillende machines beschikbaar is. Sommige machines hebben bijvoorbeeld krachtige GPU's voor machine learning-taken, terwijl andere mogelijk grote opslagarrays hebben voor gegevensverwerking.

Voordelen bij het verbeteren van de schaalbaarheid:

* Horizontale schaalbaarheid (uitschalen):

* Parallel computergebruik: Heeft beperkte horizontale schaalbaarheid. U wordt beperkt door het aantal cores/processors dat beschikbaar is op één machine. Hoewel *opschalen* (het toevoegen van meer kernen aan een enkele machine) tot op zekere hoogte mogelijk is, wordt het al snel duur en onpraktisch.

* Gedistribueerd computergebruik: Schittert in horizontale schaalbaarheid. U kunt eenvoudig meer machines aan het netwerk toevoegen om de toenemende werkdruk aan te kunnen. Dit is een kosteneffectieve manier om de capaciteit van het systeem te schalen zonder dat er aanzienlijke wijzigingen aan de toepassing nodig zijn. Dit wordt vaak 'uitschalen' genoemd.

* Fouttolerantie en hoge beschikbaarheid:

* Parallel computergebruik: Het falen van de enkele machine resulteert in het volledig falen van de applicatie.

* Gedistribueerd computergebruik: Kan worden ontworpen met redundantie en fouttolerantie. Als één machine uitvalt, kunnen de andere machines blijven draaien, zodat het systeem beschikbaar blijft. Gegevens en berekeningen kunnen over meerdere machines worden gerepliceerd om de impact van storingen te minimaliseren. Dit garandeert een hoge beschikbaarheid.

* Geografische spreiding:

* Gedistribueerd computergebruik: Maakt het mogelijk applicaties en gegevens te distribueren over geografisch verspreide locaties. Dit kan de prestaties voor gebruikers in verschillende regio's verbeteren, de latentie verminderen en mogelijkheden bieden voor noodherstel. Content Delivery Networks (CDN’s) zijn hiervan een goed voorbeeld.

* Flexibiliteit en aanpassingsvermogen:

* Gedistribueerd computergebruik: Maakt een flexibeler en aanpasbaarder systeem mogelijk. Machines kunnen naar behoefte worden toegevoegd of verwijderd, en het systeem kan opnieuw worden geconfigureerd om aan veranderende eisen te voldoen. Dit is met name handig in dynamische omgevingen waar de werklast fluctueert.

* Kosteneffectiviteit: Hoewel de initiële installatie kosten met zich mee kan brengen, kan gedistribueerd computergebruik op de lange termijn vaak kosteneffectiever zijn dan het opschalen van één enkele machine. Cloud computing-platforms maken het gemakkelijk om gedistribueerde bronnen op aanvraag aan te bieden en te beheren, waarbij u alleen betaalt voor wat u gebruikt.

Belangrijkste verschillen die de keuze beïnvloeden:

* Communicatieoverhead: Gedistribueerd computergebruik introduceert communicatieoverhead vanwege de noodzaak om gegevens tussen machines over een netwerk over te dragen. Deze overhead kan de prestaties beïnvloeden, vooral voor toepassingen die frequente gegevensuitwisseling vereisen. Parallel computing, binnen één enkele machine, heeft over het algemeen veel lagere communicatieoverhead.

* Complexiteit: Het ontwikkelen en beheren van gedistribueerde systemen is over het algemeen complexer dan het ontwikkelen van parallelle applicaties op één machine. Uitdagingen zijn onder meer gegevensconsistentie, fouttolerantie en gedistribueerde foutopsporing.

* Applicatietype: Sommige problemen zijn inherent geschikter voor parallel computergebruik (bijvoorbeeld rekenintensieve taken die gemakkelijk kunnen worden verdeeld), terwijl andere beter geschikt zijn voor gedistribueerd computergebruik (bijvoorbeeld data-intensieve applicaties, webservices).

Samengevat:

Parallel computing biedt een manier om berekeningen op één enkele machine te versnellen. Gedistribueerd computergebruik breidt deze mogelijkheden uit door de kracht van meerdere machines te benutten, wat aanzienlijke voordelen biedt op het gebied van schaalbaarheid, fouttolerantie en geografische distributie, maar ten koste van een grotere complexiteit. De keuze tussen parallelle en gedistribueerde computing hangt af van de specifieke applicatievereisten, de beschikbare bronnen en het gewenste niveau van schaalbaarheid en betrouwbaarheid. Vaak worden ze samen gebruikt, waarbij gebruik wordt gemaakt van parallelle verwerking *binnen* elk knooppunt van een gedistribueerd systeem.