Embora a computação distribuída e paralela envolva tarefas de processamento em vários nós ou processadores, eles diferem significativamente em suas abordagens subjacentes, suposições arquitetônicas e problemas de destino. Aqui está um colapso de suas principais diferenças:

Computação paralela:

* foco: Acelerando a computação dividindo um único problema em partes menores que podem ser executadas simultaneamente.
* Arquitetura: Normalmente envolve processadores fortemente acoplados em um único sistema. Esse sistema geralmente tem memória compartilhada, permitindo que os processadores se comuniquem diretamente.
* Comunicação: Depende fortemente da memória compartilhada ou das redes de comunicação interprocessadores rápidas. A sobrecarga da comunicação é geralmente menor do que nos sistemas distribuídos.
* Coordenação : Requer coordenação e sincronização apertadas entre os processadores para garantir a execução correta da tarefa. Primitivos de sincronização (por exemplo, bloqueios, semáforos) são frequentemente usados.
* tolerância a falhas: Menor tolerância a falhas. Se um processador falhar, todo o sistema poderá ser afetado, pois é fortemente integrado.
* Exemplos: Processadores de vários núcleos, GPUs, supercomputadores (com memória compartilhada), clusters de computador único.
* Objetivo: Reduza o * tempo * necessário para resolver um problema.
* Problemas típicos: Tarefas ligadas à CPU, como simulações científicas, cálculos complexos e processamento de imagens, onde os resultados rápidos são fundamentais.

Computação distribuída:

* foco: Resolvendo um problema maior dividindo-o em subproblemas independentes e executando-os em computadores separados e dispersos geograficamente (nós). Muitas vezes, envolve o manuseio de dados muito grandes para caber em uma única máquina.
* Arquitetura: Envolve sistemas pouco acoplados, onde cada nó é um computador independente, com sua própria memória, sistema operacional e hardware potencialmente diferente.
* Comunicação: Conta com a mensagem que passa por uma rede. A sobrecarga de comunicação é tipicamente maior do que em sistemas paralelos. A latência da rede e a largura de banda são preocupações significativas.
* Coordenação : Requer coordenação mais pouco acoplada, geralmente baseada em filas de mensagens, RPC (chamada de procedimento remoto) ou algoritmos de consenso distribuídos.
* tolerância a falhas: Maior tolerância a falhas. A falha de um nó normalmente não reduz todo o sistema, pois os outros nós podem continuar operando. A redundância e a replicação de dados são estratégias comuns para garantir a resiliência.
* Exemplos: Plataformas de computação em nuvem, redes ponto a ponto, sistemas de processamento de dados em larga escala (por exemplo, Hadoop, Spark), redes de entrega de conteúdo (CDNs).
* Objetivo: Aumente *escalabilidade *, *disponibilidade *e *alcance geográfico *de aplicativos e dados. Resolva problemas muito grandes ou muito complexos para uma única máquina.
* Problemas típicos: Aplicativos com uso intenso de dados (por exemplo, processamento de grandes conjuntos de dados, atendimento ao tráfego da Web, gerenciando o conteúdo das mídias sociais), sistemas que exigem alta disponibilidade (por exemplo, banco on-line) e aplicativos que precisam ser acessados ​​em vários locais geográficos.

Aqui está uma tabela resumindo as principais diferenças:

| Recurso | Computação paralela | Computação distribuída |
| ---------------------- | ---------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- |
| foco | Acelerando a tarefa única | Escalabilidade, disponibilidade, manuseio de grandes conjuntos de dados |
| Arquitetura | Memória muito acoplada e frequentemente compartilhada | Nós independentes e vagamente acoplados |
| Comunicação | Memória compartilhada, comunicação rápida entre processadores | Mensagem passando por uma rede |
| Coordenação | Sincronização apertada | Coordenação frouxa |
| tolerância a falhas | Inferior | Superior |
| Memória | Compartilhado (frequentemente) | Distribuído (cada nó tem sua própria memória) |
| escala | Menor (normalmente dentro de uma única máquina) | Maior (potencialmente em várias máquinas, datacenters) |

Analogia:

* Computação paralela: Pense em vários chefs trabalhando juntos em uma única cozinha bem equipada para preparar uma única refeição complexa *mais rápida *. Eles compartilham ferramentas, ingredientes e coordenam de perto.

* Computação distribuída: Pense em uma cadeia de restaurantes, cada um com sua própria cozinha, recursos e funcionários. Eles podem ter um menu e uma marca comum, mas operam amplamente de forma independente e se comunicam principalmente para trocar informações sobre vendas, inventário e campanhas de marketing.

em resumo:

A computação paralela trata de tornar uma única tarefa mais rapidamente dividindo -a entre vários processadores em um único sistema. A computação distribuída é resolver problemas maiores ou fornecer serviços em vários sistemas independentes, geralmente para fins de escalabilidade, disponibilidade e gerenciamento de dados. Embora possa haver sobreposição (por exemplo, um sistema distribuído pode usar processamento paralelo dentro de nós individuais), os objetivos fundamentais e as considerações arquitetônicas são distintas.