As grandes empresas usam uma variedade de sistemas de computador para lidar com grandes necessidades de processamento, geralmente combinando abordagens diferentes, dependendo da tarefa específica. Estes podem incluir:

* Clusters de computação de alto desempenho (HPC): Essas são coleções de servidores interconectados trabalhando juntos como um sistema único e poderoso. Eles são ideais para tarefas intensivas computacionalmente, como simulações científicas, modelagem financeira e análise de big data. Esses clusters podem variar de configurações relativamente pequenas a supercomputadores maciços.

* mainframes: Embora muitas vezes consideradas a tecnologia herdada, os mainframes ainda são relevantes para grandes empresas que lidam com enormes volumes de transações, como bancos ou grandes varejistas. Eles se destacam no processamento de quantidades maciças de dados simultaneamente e confiáveis, fornecendo alta disponibilidade e segurança.

* Serviços de computação em nuvem: Empresas como a Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP) oferecem recursos de computação escalável sob demanda. Isso permite que as empresas acessem rapidamente o poder de processamento de que precisam, pagando apenas pelo que usam e facilmente escalando ou diminuindo conforme necessário. Dentro da nuvem, eles podem utilizar máquinas virtuais, serviços de contêiner ou serviços especializados, como computação sem servidor.

* Hardware especializado: Para aplicações específicas, as empresas podem empregar hardware especializado como:
* GPUs (Unidades de Processamento de Gráficos): Excelente para processamento paralelo, geralmente usado em aprendizado de máquina, IA e visualização de dados.
* FPGAs (matrizes de portões programáveis ​​para campo): Hardware personalizável, oferecendo soluções otimizadas para tarefas muito específicas.
* tpus (unidades de processamento de tensor): Hardware especializado do Google projetado especificamente para cargas de trabalho de aprendizado de máquina.

* Sistemas de computação distribuída: Esses sistemas distribuem a carga de trabalho em vários computadores, geralmente dispersos geograficamente. Essa abordagem é crucial para lidar com conjuntos de dados ou aplicativos extremamente grandes que requerem baixa latência em diferentes locais.

A escolha do (s) sistema (s) depende de fatores como:

* Orçamento: O custo de hardware, software e manutenção pode variar drasticamente.
* escalabilidade: A capacidade de aumentar ou diminuir facilmente a potência de processamento, conforme necessário.
* Segurança: Proteger dados sensíveis é fundamental.
* necessidades específicas: Aplicativos diferentes têm requisitos diferentes (por exemplo, memória, velocidade de processamento, recursos de E/S).

Na realidade, muitas grandes empresas empregam uma abordagem híbrida, usando uma combinação dessas tecnologias para otimizar sua infraestrutura de TI e atender aos seus diversos requisitos de processamento.