クラスタコンピューティングとグリッドコンピューティングの違いは何ですか？

クラスターコンピューティングとグリッドコンピューティングはどちらも、複数のコンピューターを使用してタスクを実行するシステムを指します。 2つの主な違いは、グリッドコンピューティングは、アプリケーションが個別のモジュールに分割され、各モジュールが個別のサーバーで実行できることに依存していることです。 通常、クラスタコンピューティングは、各サーバーでアプリケーション全体を実行し、サーバー間の冗長性を確保します。

標準クラスタコンピューティングは、ハードウェアまたはソフトウェアの障害が発生した場合でもアプリケーションが機能し続けることを保証する冗長環境を作成するように設計されています。 このクラスター設計では、クラスター内の各ノードが、ハードウェア環境とオペレーティングシステムの両方の既存のノードをミラーリングする必要があります。

一般的なクラスターコンピューティングは、2つ以上のコンピューターを統合して、アプリケーション内の指定されたプロセスまたはタスクを完了するプロセスです。 この統合は、クラスターの目的に応じて、密結合または疎結合できます。 クラスタコンピューティングは、ソフトウェアアプリケーションの冗長性を作成する必要性から始まりましたが、一部の複雑な実装のために分散グリッドモデルに拡大しました。

グリッドコンピューティングは、一般的なクラスターコンピューティングの設計では解決できない複雑な問題を解決するための分散型アプローチです。 クラスターコンピューティングは、冗長環境を作成するためのサーバーと環境の複製であり、グリッドクラスターは、独立したモジュールまたは問題を解決するために疎結合されたコンピューターのセットです。 グリッドコンピューティングは、独立した問題を並列に処理するように設計されているため、分散モデルのコンピューター処理能力を活用できます。

グリッドコンピューティング以前は、高度なアルゴリズムプロセスはスーパーコンピューターでのみ利用可能でした。 これらのスーパーコンピューターは、高度な問題解決を実行するために膨大なエネルギーと処理能力を必要とする巨大なマシンでした。 グリッドコンピューティングはスーパーコンピューターと同じパラダイムに従いますが、疎結合ネットワーク上の多くのコンピューターにモデルを分散します。 各コンピューターは、グリッドをサポートするために、コンピューター処理能力の数サイクルを共有します。

企業の一般的なクラスター設計は、1台のコンピューターとして機能するコンピューターの密結合セットです。 これらのコンピューターの負荷を分散して、作業負荷とネットワーク要求をサポートできます。 クラスターコンピューティングファーム内でサーバー障害が発生した場合、ロードバランサーは自動的にトラフィックをクラスターファーム上の別のサーバーにルーティングし、アプリケーションのコア機能をシームレスに継続します。 グリッドコンピューティングとクラスターコンピューティングは、それぞれ追加のサーバーとコンピューター処理ユニット（CPU）のリソースを使用してアプリケーションの負荷要件を完了するため、非常によく似ています。