Vamos dividir as principais diferenças entre a computação distribuída e paralela e como elas afetam sua escalabilidade:

Computação paralela

* Definição: Uma forma de computação em que vários processadores executam instruções simultaneamente dentro de um Único espaço de memória compartilhada ou nós muito bem acoplados. O objetivo é acelerar a execução de uma única e grande tarefa dividindo-a em subtarefas menores e independentes.
* hardware : Normalmente, envolve processadores de vários núcleos, sistemas simétricos de multiprocessamento (SMP) ou hardware especializado como GPUs em uma única máquina ou um pequeno cluster. O hardware é geralmente fisicamente próximo e se comunica diretamente através da memória compartilhada ou interconexões de alta velocidade.
* Memória: A memória compartilhada é comum. Os processadores podem acessar diretamente os mesmos locais de memória. A passagem de mensagens também é possível, mas menos comum do que com sistemas distribuídos.
* Comunicação: Rápido e eficiente devido à memória compartilhada ou interconexões de alta largura de banda.
* Modelo de programação : Frequentemente, utiliza modelos de programação de memória compartilhada (por exemplo, OpenMP) ou mensagem que passa em uma única máquina (por exemplo, MPI em um único servidor). Concentre -se no acesso eficiente de dados e sincronização.
* foco: Visa principalmente reduzir o * tempo de execução * de uma tarefa computacionalmente intensiva.

Computação distribuída

* Definição: Uma forma de computação em que vários computadores independentes (nós), conectados em uma rede , trabalhe juntos para atingir um objetivo comum. Esses nós têm seu próprio espaço de memória e sistemas operacionais. O objetivo é resolver problemas complexos que são grandes demais para uma única máquina ou para fornecer serviços de maneira geograficamente dispersa.
* hardware : Envolve uma rede de computadores, que pode ser qualquer coisa, de computadores pessoais a servidores e hardware especializado, geralmente distribuído geograficamente.
* Memória: Cada nó tem sua própria memória independente. Os dados devem ser passados ​​explicitamente entre nós.
* Comunicação: Depende da comunicação de rede (por exemplo, TCP/IP, HTTP, filas de mensagens) para trocar dados e coordenar tarefas. Essa comunicação é tipicamente mais lenta e mais propensa a latência e falhas do que em sistemas paralelos.
* Modelo de programação : Emprega a passagem de mensagens ou a memória compartilhada distribuída (que é implementada em uma rede e apresenta modelos de programação de complexidade). Concentre -se na tolerância a falhas, consistência dos dados e comunicação de rede.
* foco: Visa aumentar *escalabilidade *, *disponibilidade *, *tolerância a falhas *e a capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados. Embora a melhoria do desempenho seja uma meta, geralmente é secundária a essas outras preocupações.

Diferenças -chave em uma tabela:

| Recurso | Computação paralela | Computação distribuída |
| ---------------
| hardware | GPUs com vários núcleos, SMP em uma única máquina | Rede de computadores independentes |
| Memória | Memória compartilhada (comum) ou passagem de mensagens (menos comum) | Memória independente por nó |
| Comunicação | Memória rápida e compartilhada ou interconexões de alta velocidade | Mais lento, comunicação de rede (TCP/IP, HTTP) |
| Programação | Memória compartilhada (OpenMP), MPI (máquina única) | Passagem de mensagens (MPI, GRPC, etc.), estruturas distribuídas |
| Objetivo primário | Reduza o tempo de execução de uma única tarefa | Aumente a escalabilidade, disponibilidade, tolerância a falhas |
| acoplamento | Firmemente acoplado | Localmente acoplado |
| complexidade | Mais baixo, especialmente com memória compartilhada. | Maior, devido a problemas de rede, tolerância a falhas. |

Impacto na escalabilidade do desempenho

* Escalabilidade de computação paralela:
* Vantagens: Excelente escalabilidade para problemas que podem ser facilmente divididos e paralelizados, especialmente ao usar arquiteturas de memória compartilhada. A comunicação rápida permite compartilhamento e sincronização eficientes de dados.
* Limitações: A escalabilidade é limitada pelo número de núcleos ou processadores em uma única máquina. A lei de Amdahl afeta significativamente o desempenho - a parte do código que não pode ser paralela acabará limitando a aceleração geral. Além disso, a largura de banda da memória pode se tornar um gargalo à medida que o número de núcleos aumenta. O acesso à memória compartilhada também pode introduzir a contenção.

* Escalabilidade de computação distribuída:
* Vantagens: Pode escalar para problemas e conjuntos de dados muito maiores porque não é limitado pelos recursos de uma única máquina. A escala horizontal é possível adicionando mais nós à rede. Mais tolerante com falhas; Se um nó cair, os outros poderão continuar operando.
* Limitações: A escalabilidade é limitada pela largura de banda de rede, latência e sobrecarga de comunicação. A transferência de dados entre nós pode ser lenta e cara. A obtenção de forte consistência entre os dados distribuídos pode ser complexa e impactar o desempenho. A complexidade do gerenciamento de sistemas distribuídos (tolerância a falhas, consistência dos dados, coordenação) pode aumentar significativamente o desenvolvimento e os custos operacionais. A sobrecarga de coordenação pode se tornar significativa à medida que o número de nós cresce.

em resumo:

* Computação paralela se destaca em acelerar tarefas computacionalmente intensivas em uma única máquina ou cluster pequeno e fortemente acoplado. É ideal quando você precisa do tempo de execução mais rápido possível para um problema específico.
* Computação distribuída se destaca ao lidar com problemas em larga escala, fornecendo alta disponibilidade e gerenciando dados geograficamente dispersos. É ideal quando você precisa processar conjuntos de dados maciços, criar sistemas tolerantes a falhas ou fornecer serviços a um grande número de usuários em diferentes locais.

A escolha entre a computação paralela e distribuída (ou uma combinação de ambos) depende fortemente do problema específico que você está tentando resolver, os recursos disponíveis e as características de desempenho desejadas. Uma abordagem comum é usar a computação paralela * dentro de * cada nó de um sistema distribuído para maximizar a utilização de recursos. Por exemplo, um banco de dados distribuído pode usar processadores de vários núcleos para paralelizar consultas em cada servidor de banco de dados.