Categoría de la computación paralela, la computación distribuida, la informática y la computación en nube pertenecen HPC (High Performance Computing, HPC) de rejilla, el objetivo principal es analizar y procesar datos de gran tamaño, pero presentan muchas diferencias. servicios ENC nube se basan en técnicas teóricas Performance Computing, mediante la mejora de la arquitectura de servicios tradicionales para el acceso rápido y las operaciones de procesamiento de datos de la carta electrónicos masivos, es mejor en el área de GIS Ciencias del Mar problemas y de cálculo intensivo ofrecer un computo de datos con uso intensivo de las capacidades de procesamiento. De alto rendimiento arquitectura de computación es el fundamento de la tecnología de cartas electrónicas almacenamiento masivo de datos y el procesamiento, sino también suavizar prototipo de desarrollo de sistemas de garantía de servicio gráfico de la nube electrónica. El siguiente será paralelo de computación, informática distribuida, la diferencia y la conexión entre la rejilla y la nube de computación para el análisis.
Parallel Computing
La computación en paralelo se calcula en relación a la serie, se refiere a un modelo de cálculo que permite múltiples instrucciones simultáneamente, en paralelo en tiempo y espacio se pueden dividir en paralelo. Es decir, en paralelo en el tiempo utilizando el número de líneas durante el trabajo, el espacio se refiere a la utilización de procesadores en paralelo para realizar una pluralidad de cálculos concurrentes para reducir el tiempo requerido para resolver problemas complejos. Desde la perspectiva del desarrollador de aplicaciones, computación paralela se puede dividir en datos en paralelo y paralelismo funcional, el paralelismo de datos para lograr la misma operación en subtareas paralelas por la descomposición de los datos, la función paralela a la realización de los mismos datos por diferentes tareas de la descomposición de tareas de trabajos paralelos. En comparación, los datos paralelos más fácil de lograr, por lo que también se proporcionará con base en el principio de los datos en paralelo en el algoritmo paralelo. Para el estudio de la computación paralela se inició en la década de 1970, tiene la teoría relevante, la investigación de paralelismo múltiples flujos de datos (el MIMD) como flujo de instrucciones única de datos múltiples (SIMD) y la instrucción múltiple, de 1980 en la estructura paralela Arquitectura con grandes resultados, se han producido varios ordenadores que utilizan la red de estructuras paralelas y el uso de memoria compartida multi-procesador de la computadora en paralelo compuesto por científicos utilizaron este paralelismo arquitectura informática para reducir el tiempo para resolver problemas complejos en el campo de la tecnología sofisticada.
Se pueden extraer del análisis anterior, a principios de la computación paralela se utiliza principalmente en la investigación científica, con un entorno de aplicación específica, necesidad de utilizar altas habilidades técnicas para completar la programación de tareas en paralelo requerida. Aunque en el momento computación paralela de P
A través pública es aún muy lejos, pero tiene que resolver problemas complejos (como el paralelismo funcional, paralelismo de datos, la comunicación y la coordinación) sentó las bases metodológicas. Se puede decir, es la etapa inicial de la computación en nube es paralelo o la infancia, que ofrece algunas ideas prácticas y sencillas e ideas básicas para el desarrollo de la computación en nube.
Distributed Computing
La computación distribuida es una necesidad para llevar a cabo los datos de ingeniería de computación intensiva dividida en trozos pequeños y procesados por varios ordenadores conectados en red, respectivamente, después de subir los resultados, los resultados de los datos científicos unificadas se fusionan sacar conclusiones. En la década de 1990, con el final para determinar el protocolo TCP / IP, el rápido desarrollo de la red de ordenadores, servicio web y otra red de nueva tecnología se presenta como una amplia hardware de computación distribuida basada en la red de área y el software para hacer los cimientos. En primer lugar, las similitudes y diferencias en comparación Distributed Computing y Computación Paralela. Las similitudes son que las tareas complejas Simplificar en múltiples sub-tareas, a continuación, que operan simultáneamente en varios equipos. La diferencia es que la computación distribuida es un tiempo real de manera más flexible estructurado, menos exigente, a través de LAN implementaciones se ejecuta en el Internet, un gran número de proyectos públicos (tales como una exploración negro agujero, el descubrimiento de fármacos, análisis de estructura de proteínas, etc.) que utilizan este realización, la computación en paralelo es la necesidad de comunicación entre los nodos, una fuerte correlación entre el nodo más frecuencia, desplegado principalmente en la LAN a través de la red de alta velocidad. En distribuida algoritmo de cálculo, que están más preocupados acerca de la comunicación en lugar de las etapas de algoritmo entre ordenadores, Distributed Computing porque el costo de comunicación en comparación con un único nodo en el derecho a influir en el rendimiento general de una importancia mucho mayor.
Se pueden derivar a partir del análisis anterior, es el producto de un desarrollo de la red de computación distribuida, se calcula por el paralelas nuevos modos Evolve: red de computación paralelo. Si el paralelo de cómputo para la computación en nube puso el fundamento teórico, se Distributed Computing computación en la nube ha establecido un sólido piedra angular técnica de la red.
Rejilla
computación Grid se refiere al uso de los recursos informáticos por una pluralidad de entidades independientes o instituciones grande heterogénea (ciclos de procesador y de almacenamiento en disco), un uniforme estandarizado y interfaces abiertas y protocolos de acceso, el control de acceso no centralizada de los recursos de la fórmula y la resolución de problemas en colaboración, con el fin de lograr la calidad del servicio es superior a la suma del sistema de cada miembro de la red de distribución acumulativa de la calidad del servicio.
Después de mediados de la década de 1990, a una determinada fase de desarrollo de la computación distribuida, comenzó grid computing, su propósito es utilizar los recursos de red descentralizada para resolver problemas computacionalmente intensivas. En ese momento, el hardware de gama alta caros, los investigadores han tratado de definir mecanismos de protocolo especiales para permitir la gestión de recursos de red a la dinámica heterogénea y descentralizada, para resolver el problema de las operaciones intensivas de computación de alto nivel para resolver. Rejilla organización virtual concepto y generando de esta manera, mediante la definición de una serie de protocolos estándar, y un conjunto de herramientas de middleware para implementar la asignación y programación de los recursos en las organizaciones virtuales. Su objetivo es apoyar la capacidad de dominios cruzados y la integración heterogénea de recursos de computación, por lo que es simple y cluster de ordenadores tradicionales o Distributed Computing diferencia de fase. Para habilitar la computación grid para convertirse en servicios públicos de rutina como red de agua, Ian Foster propuso adquisición debe definir un protocolo o estándar de almacenamiento de computación de recursos en la red, bajo la dirección de esta teoría, la organización mundial ha diseñado una serie de red sistema de red, tales como OSG, ESG, EGEE, éstas sistema de red de computación capaz de proporcionar aún más recursos de almacenamiento de datos de los servicios y funciones de propiedad de acuerdo con las necesidades del servicio requiere del diseñador. OASIS, OGF, etc. ISO también ha desarrollado estándares, la computación de rejilla una vez que se consideró el mercado de computación cluster. Hasta ahora, sin embargo, todavía no aparece el sistema de red comercial. El concepto de normas de protocolo es demasiado grande, muy complejas, de modo que un proyecto de red comportamiento verdaderamente práctica son impulsados por el Estado, tales como EUGrid, DataGrid, ChinaGrid, EduGrid y así sucesivamente. Sin embargo, el desarrollo de la informática rejilla, proporciona el marco básico para el soporte de red para la emergencia de la nube.
La computación en nube
La computación en nube es un gran análisis de almacenamiento de datos y por la contracción de la demanda basado en modelos de cálculo recurso en expansión elástica y, por el cual una virtualización, piscina dinámica escala de recursos para proporcionar a los usuarios de alta disponibilidad, eficiencia, cálculo de la memoria elástica recursos
función de datos de servicio. Consta de cinco características clave: ① técnicas distribuido en paralelo de computación; ② para lograr escala, el almacenamiento de cálculo elastificado; ③ usuarios y servicios virtuales con múltiples etapas; ④ por computación de alto rendimiento y gran unidad de almacenamiento de datos; ⑤ dinámica de recursos de servicio, hecho elástico. La razón por la computación en la nube en los últimos años para obtener una preocupación generalizada sobre todo los tres puntos siguientes: ① reducir los costes y mejorar el dispositivo de almacenamiento de energía, de múltiples núcleos, la tecnología multi-procesador de la computación y la popularidad del nacimiento; ② la industria ha acumulado más y más profesionales los datos, es necesario el uso efectivo; ③ servicios de red ampliamente usados y aplicaciones Web 2.0.
A partir del análisis anterior, la computación en nube en paralelo con un nivel conceptual, las agrupaciones de computación, existe rejilla de cálculo, intersección de computación distribuida, una nube como se ha descrito no es sólo para el cálculo de la evolución de la cuadrícula, y la cuadrícula computar también
proporciona el marco básico para la red de apoyo computación en la nube. El enfoque de la computación grid es proporcionar capacidades de computación y almacenamiento, y más centrado en el resumen de recursos de la nube y las capacidades de servicio, que es la computación grid a la evolución de computación en nube. En comparación con Distributed Computing, computación en la nube es un maduro y el flujo estable de recursos de la empresa, que proporciona una cantidad servicio abstracto calculado para el usuario así como las plantas de energía hidroeléctrica proporcionan cantidad de los recursos hídricos calculado como conveniente y confiable. La figura 1.1 muestra la relación con otros conceptos relevantes de la nube. interpretación web2.0 de desarrollo orientado a servicios, el cloud computing se ha convertido en la principal fuerza de ellos; computación paralela y el cúmulo programa de computación para centrarse más en el diseño tradicional orientada a la aplicación, el concepto de red de computación debido a su enorme y estas cuatro áreas se cruzan, desde una perspectiva amplia, distribuidos dominio de computación que comprende todo el concepto.
Con base en el análisis anterior, podemos concluir que la relación entre estos conceptos. Desde la perspectiva del ordenador del usuario, de computación en paralelo se realiza por un solo usuario, la informática distribuida se hace por una colaboración multi-usuario, la computación grid se realiza mediante el cálculo de un gran tejido heterogéneo, la nube y sin participación de los usuarios es el otro extremo de un servicio elástica agruparse completa.
El contenido de información de la Universidad de Ingeniería, Dr. Liu papeles canyou.
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