A computação da grade e a computação de cluster são formas de computação paralela que visam melhorar o desempenho, distribuindo tarefas em várias máquinas. No entanto, eles diferem significativamente em sua arquitetura, gerenciamento e objetivos. Aqui está uma grade de comparação:


| Recurso | Computação de grade | Computação de cluster |
| -----------
| Arquitetura | Nós descentralizados e geograficamente dispersos | Nós centralizados e localizados geograficamente |
| compartilhamento de recursos | Recursos heterogêneos (diferentes sistemas operacionais, HW) | Recursos homogêneos (OS similares, HW) |
| Gerenciamento | Complexo, geralmente envolve middleware e padrões | Relativamente mais simples, geralmente gerenciado centralmente |
| escalabilidade | Muito alto, pode escalar entre os continentes | Alto, mas normalmente limitado a um único site |
| tolerância a falhas | Alta e falha de um nó não afeta todo o sistema | Moderado, ponto único de falhas possíveis |
| Comunicação | Geralmente mais lento devido à latência da rede | Mais rápido devido à rede local de alta largura de banda |
| Use casos | Simulações científicas em larga escala, análise de dados, bancos de dados distribuídos | Computação de alto desempenho, processamento em lote, porção da web |
| Hardware típico | Diversas gama de máquinas, possivelmente incluindo computadores pessoais, servidores e supercomputadores | Normalmente, uma coleção de servidores semelhantes |
| software | Requer middleware especializado (por exemplo, Globus Toolkit, Condor) | Frequentemente usa ferramentas mais simples de gerenciamento de recursos (por exemplo, Slurm, Torque) |
| custo | Pode ser alto devido à infraestrutura de rede e complexidade do gerenciamento | Menor custo para poder de processamento semelhante (geralmente) |
| Segurança | Desafios de segurança mais complexos devido a diversos ambientes | Gerenciamento de segurança mais simples devido a um ambiente mais homogêneo |


em suma:

* Computação de cluster é como uma equipe de trabalhadores idênticos na mesma sala, trabalhando juntos com eficiência em uma tarefa compartilhada. É otimizado para velocidade e eficiência dentro de um ambiente localizado.

* Computação de grade é como uma rede global de diversos trabalhadores em diferentes locais, colaborando em uma tarefa maciça. É otimizado para escalabilidade e tolerância a falhas em uma ampla área geográfica, mesmo que trabalhadores individuais tenham capacidades diferentes.


É importante observar que as linhas podem embaçar às vezes. Uma grade grande pode incorporar clusters dentro de seus nós, por exemplo. A escolha entre a grade e a computação de cluster depende muito dos requisitos de aplicativos específicos e dos recursos disponíveis.