Hva er de forskjellige bruksområdene for distribuert databehandling?
Distribuert databehandling kan brukes til mange applikasjoner fra dagligdags lagring til oppgaver som legger stor arbeidsmengde på den sentrale prosesseringsenheten (CPU). Dagens telenett og internett er i seg selv eksempler på allestedsnærværende distribuerte datamaskiner. Hver datamaskin er autonom, men bidrar likevel til det større systemet, enten det er for kommunikasjon og informasjon, databehandling, modellering eller kontrollsystemer.
Databehandling basert på en datamaskin tvinger alle datasett til å bli traktet gjennom datamaskinens prosessor ett sett av gangen. Når det er store datamengder som skal behandles, kan dette bli tidkrevende fordi hvert datasett må løses før det neste kan startes. Distribuert databehandling gjør at flere stykker av et stort datasett kan behandles samtidig.
Informasjonsdelingsnettverk bruker kraftig distribuert databehandling. Dagens telenett og Internett er effektivt en gigantisk database. Informasjonen som er lagret på alle tilkoblede datamaskiner håndteres autonomt, men kan etterspørres over hele nettverket av en annen ressurs.
Enten du ber om en webside eller et telefonnummer, behandler et medlem av et distribuert nettverk som ber om og sender informasjonen tilbake til rekvirenten. Dette gjelder også konseptet distribuerte sikkerhetskopier. Serverfarmer og datasentre benytter distribuert databehandling for å sikre overflødighet i sikkerhetskopieringer, slik at all kritisk informasjon er trygg mot den potensielle feilen til en server i nettverket.
Distribuert databehandling kan også brukes til å behandle store mengder informasjon raskt, og bryte den opp i separate deler som deretter kan rekombineres til den større helheten. Dette tillater omfattende datasettanalyse. Andre ganger kan dette oversettes til direkte innspill som gjengivelse av gårdsbruk der hver ramme i en datamaskingenerert scene blir brutt ned i deler som deretter håndteres av datamaskiner i den distribuerte klyngen. De ferdige segmentene blir deretter rekombinert til helheten.
En annen bruk for distribuert databehandling er for storstilt vitenskapelig modellering. Miljømodeller kan ha et stort antall variabler som en enkelt datamaskin må trene en etter en før de integreres i en endelig modell. Distribuert databehandling gjør at hver av disse variablene kan pakkes ut til andre systemer og gjør at resultatene kan genereres mye raskere, i de fleste tilfeller i sanntid.
Industrielle kontrollsystemer så vel som flykontrollsystemer benytter distribuert databehandling på veldig direkte måter. Disse klyngene datamaskiner fører tilsyn med begge typer systemer i sanntid, og rapporterer kontinuerlig resultater til hverandre så vel som til menneskelige operatører. Skulle det være en funksjonsfeil eller et sammenbrudd i den industrielle prosessen, kan nettverket umiddelbart peke hvor feilen er og rute rundt den til den er reparert. På samme måte kan flykontrollsystemer raskt finne ut trafikkmønster, bane og rydde rullebaner for fly for å sikre og effektivt operere i flyplasser, samt rute rundt problemer områder forårsaket av værforstyrrelser.