Hva er de forskjellige typene prosjekter for nettdata?

Nettbaserte databehandlingsprosjekter foregår i flere forskjellige former. Fra distribuert databehandling til parallelle databehandlingsprosjekter er mulighetene praktisk talt ubegrensede. Å forstå hva nettverkssystemet er og hva det er i stand til, er et sentralt poeng for å utnytte nettets databehandlingsmuligheter best mulig.

Fordelen med å bruke et distribuert datasystem som de som brukes av nettbaserte databehandlingsprosjekter, er muligheten til å raskt behandle datastrømmer. Ved å slå sammen et system med administrative domener og noder, kan en virtuell superdatamaskin bygges for å håndtere et bredt utvalg av databehandlingsoppgaver samtidig som sikkerheten til individuelle maskiner opprettholdes. Denne muligheten til det distribuerte systemet gjør det til en ideell kandidat for mange nettbaserte databehandlingsprosjekter.

Vanlige eksempler på nettbaserte databehandlingsprosjekter brukes hver dag av mange mennesker som aldri skjønner omfanget av systemet de får tilgang til. Minibankbank, automatiserte utsjekkingsskranker og andre tjenester som krever en dataterminal for å kommunisere med en sentral prosesseringsmaskin, benytter nettbaserte databehandlingstjenester. Selv om disse tjenestene brukes til helt grunnleggende transaksjoner, utvides rekkevidden til nettverket til datanettverk mye lenger.

Peer to peer (P2P) -nettverk er også basert på nettbaserte databehandlingsprosjekter. Hver nettverksbruker blir en node i dette parallelle datasystemet. Nodene er i stand til å kommunisere med en sentral behandlingsmaskin på det administrative domenet. Denne maskinen er ansvarlig for å dirigere søk og trafikk til de aktuelle nodene. Hver maskin forblir sikker fordi kommunikasjonen foregår mellom de enkelte noder og den sentrale maskinen mens de enkelte noder forblir isolert fra de andre nodene.

En annen vanlig bruk av nettbaserte databehandlingsprosjekter er det empiriske databehandlingssystemet. Ulike høgskoler og forskningsorganisasjoner har brukt nettbaserte datasystemer for å håndtere oppgaven med å behandle enorme mengder vitenskapelige data for å løse forskjellige spørsmål. I noen tilfeller har dataene blitt brukt til å forutsi jordskjelv, uvær og andre naturkatastrofer. I andre tilfeller har nettverksberegningsprosjektene til og med hatt utenomjordisk opprinnelse, og søkte etter livstegn på fjerne planeter eller studiedata sendt tilbake fra bane rundt satellitter.

Selv om grensene for nettbasert databehandling ennå ikke er oppdaget, er det mange fordeler oppnådd på daglig basis fra disse distribuerte datasystemene. Med tilgjengeligheten av flere og flere parallelle datasystemer, gjøres det kontinuerlig ytterligere fremskritt i felt. Disse fremskrittene kan bety at fremtidens nettbaserte databehandlingsprosjekter kan hjelpe menneskeheten med å finne botemidler mot fryktede sykdommer eller løse gamle mysterier ved å bruke kraften fra en virtuell superdatamaskin.