分散コンピューティングのさまざまな用途は何ですか？

分散コンピューティングは、日常的なストレージから、中央処理装置（CPU）に重いワークロードをかけるタスクまで、多くのアプリケーションに使用できます。 今日の通信ネットワークとインターネット自体は、ユビキタスな分散コンピューティングモデルの例です。 各コンピューターは自律的ですが、通信や情報、データ処理、モデリング、制御システムなど、大規模システムに貢献しています。

1台のコンピューターに基づくコンピューター処理により、すべてのデータセットがそのコンピューターのプロセッサを介して一度に1セット強制的に送られます。 大量のデータを処理する場合、次のデータを開始する前に各データセットを解決する必要があるため、時間がかかる場合があります。 分散コンピューティングでは、大きなデータセットの複数の部分を同時に処理できます。

情報共有ネットワークは、分散コンピューティングを多用します。 今日の通信ネットワークとインターネットは、事実上1つの巨大なデータベースです。 接続されているすべてのコンピューターに保存されている情報は自律的に処理されますが、別のリソースによってネットワーク全体で要求することができます。

Webページを要求する場合でも電話番号を要求する場合でも、分散ネットワークのメンバーはその要求を処理し、情報を要求者に送り返します。 これは、分散バックアップの概念にも適用されます。 サーバーファームとデータセンターは分散コンピューティングを利用してバックアップの冗長性を確保しているため、すべての重要な情報はネットワーク内の1台のサーバーの潜在的な障害から安全です。

分散コンピューティングを使用して、大量の情報を迅速に処理し、それを個別の部分に分割してから、より大きな全体に再結合することもできます。 これにより、広範なデータセット分析が可能になります。 また、レンダリングファームなどの直接入力に変換できる場合もあります。レンダリングファームでは、コンピューターで生成されたシーンの各フレームが、分散クラスター内のコンピューターでそれぞれ処理される部分に分割されます。 完了したセグメントは全体に再結合されます。

分散コンピューティングのもう1つの用途は、大規模な科学的モデリングです。 環境モデルには、1台のコンピューターが最終モデルに埋め込む前に1つずつ計算する必要がある大量の変数を含めることができます。 分散コンピューティングを使用すると、これらの各変数を他のシステムに分割して、ほとんどの場合リアルタイムで結果をより高速に生成できます。

産業用制御システムと航空機制御システムは、非常に直接的な方法で分散コンピューティングを利用しています。 これらのコンピューターのクラスターは、両方のタイプのシステムをリアルタイムで監視し、互いの結果と人間のオペレーターに常に結果を報告します。 産業プロセスで誤動作や故障が発生した場合、ネットワークはすぐに誤動​​作の場所を特定し、修復されるまでそれを迂回することができます。 同様に、航空機制御システムは、航空機が空港で安全かつ効率的に動作するための交通パターン、軌道、および滑走路をすばやく把握できるだけでなく、天候の中断によって引き起こされたトラブルエリアを迂回できます。