Vamos quebrar as principais diferenças entre a computação paralela e distribuída e como elas afetam a escalabilidade.

Computação paralela

* Definição: Um tipo de computação em que vários processadores ou núcleos dentro de uma máquina única Trabalhe simultaneamente em diferentes partes do mesmo problema. O foco é reduzir o tempo necessário para resolver um problema dividindo a carga de trabalho.

* características -chave:

* Memória compartilhada (normalmente): Os sistemas paralelos geralmente usam memória compartilhada, o que significa que todos os processadores podem acessar o mesmo espaço de memória. Isso permite fácil compartilhamento de dados e comunicação entre processadores. A memória compartilhada pode ser um gargalo, no entanto.
* acoplamento apertado: Os processadores são fortemente acoplados, o que significa que eles se comunicam com frequência e têm baixa latência.
* ambiente homogêneo (geralmente): Os processadores geralmente são semelhantes ou idênticos em termos de arquitetura e capacidades.
* Sistema operacional único: Normalmente é executado em uma única instância de um sistema operacional.
* Localização: Fisicamente localizado próximo um do outro, geralmente dentro do mesmo computador ou rack.

* Exemplos:

* Processadores multicore no seu computador de mesa.
* GPUs (unidades de processamento gráfico) para simulações científicas ou aprendizado de máquina.
* Servidores multiprocessadores de memória compartilhada.

Computação distribuída

* Definição: Um tipo de computação em que vários computadores independentes (nós ou máquinas) trabalham juntos em uma tarefa ou conjunto de tarefas comuns. Essas máquinas são fisicamente separadas e se comunicam em uma rede.

* características -chave:

* Memória distribuída : Cada computador (nó) tem seu próprio espaço de memória privada. Os dados devem ser transferidos explicitamente entre os nós usando a passagem de mensagens.
* acoplamento solto: Os nós são pouco acoplados, o que significa que eles podem se comunicar com menos frequência e ter maior latência em comparação com sistemas paralelos.
* ambiente heterogêneo (frequentemente): Os nós podem ser diversos em termos de hardware, sistemas operacionais e conectividade de rede.
* Múltiplos sistemas operacionais: Cada nó normalmente executa sua própria instância de um sistema operacional.
* Localização: Geograficamente disperso, pode estar do outro lado de uma sala, um prédio ou até do mundo.

* Exemplos:

* Plataformas de computação em nuvem (AWS, Azure, Google Cloud).
* Computação de cluster (grupos de computadores em rede trabalhando juntos).
* Computação de grade (recursos distribuídos geograficamente).
* Redes ponto a ponto.

As diferenças de chave resumidas:

| Recurso | Computação paralela | Computação distribuída |
| ----------------------- | ---------------------------------- | ------------------------------------------------- |
| processadores | Vários núcleos dentro de uma única máquina | Máquinas independentes múltiplas (nós) |
| Memória | Memória compartilhada (normalmente) | Memória distribuída (cada nó tem seu próprio) |
| acoplamento | Acoplamento apertado | Acoplamento solto |
| Localização | Proximidade próxima | Geograficamente disperso |
| Comunicação | Acesso à memória compartilhada ou passagem de mensagens | Passagem de mensagens (comunicação em rede) |
| homogeneidade | Geralmente homogêneo | Muitas vezes heterogêneo |
| Sistema operacional | Instância única | Várias instâncias |

Impacto na escalabilidade

* Escalabilidade de computação paralela:

* Limitado pelo número de núcleos/processadores em uma única máquina: Você está finalmente restringido pelas limitações físicas da máquina. A expansão normalmente envolve a compra de hardware mais poderoso com mais núcleos, o que pode se tornar muito caro.
* gargalo de memória compartilhada: À medida que o número de processadores aumenta, a contenção da memória compartilhada pode se tornar um gargalo significativo, limitando a escalabilidade. Técnicas como cache e NUMA (acesso não uniforme de memória) podem ajudar a mitigar isso.
* Lei de Amdahl: A lei de Amdahl afirma que a aceleração de um programa usando vários processadores é limitada pela proporção do programa que pode ser paralela. Se uma parte significativa do programa for inerentemente sequencial, a adição de mais processadores terá retornos decrescentes.

* Bom para: Tarefas computacionalmente intensivas que podem ser facilmente divididas em tarefas menores e independentes e são adequadas para arquiteturas de memória compartilhada.

* Escalabilidade de computação distribuída:

* horizontalmente escalável: Você pode adicionar facilmente mais nós ao sistema para aumentar sua potência de processamento. Isso é frequentemente chamado de "escalar".
* tolerância a falhas: Se um nó falhar, o sistema poderá continuar operando, desde que a carga de trabalho possa ser redistribuída para outros nós.
* lida com grandes conjuntos de dados: É adequado para processamento e armazenamento de conjuntos de dados enormes que seriam impraticáveis ​​para lidar com uma única máquina.
* Latência da rede: A comunicação entre os nós sobre a rede introduz a latência, o que pode limitar o desempenho, especialmente para aplicativos que requerem troca de dados frequentes. Estratégias como a localidade de dados (processamento de dados próximas a onde estão armazenadas) são cruciais.
* Complexidade: Os sistemas distribuídos são mais complexos para projetar, implementar e gerenciar devido a problemas como consistência de dados, tolerância a falhas e segurança.

* Bom para: Aplicativos que podem ser divididos em tarefas independentes que podem ser executadas em diferentes máquinas, como servidores da Web, pipelines de processamento de dados e simulações em larga escala.

em poucas palavras:

* Computação paralela prioriza a velocidade e a eficiência em uma única máquina. Sua escalabilidade é limitada por restrições de hardware e gargalos de memória compartilhados.
* Computação distribuída prioriza a escala para lidar com cargas de trabalho maiores e volumes de dados, com tolerância inerente à falha. Sua escalabilidade é limitada pela latência da rede e pela complexidade de gerenciar um sistema distribuído.

A escolha entre a computação paralela e distribuída depende muito do problema específico que você está tentando resolver, os recursos disponíveis e o nível necessário de escalabilidade e tolerância a falhas. Freqüentemente, são usadas abordagens híbridas, combinando processamento paralelo em cada nó de um sistema distribuído.