Différence entre l'informatique en cluster et en grille

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Anonim

Les différence principale entre le cluster et le grid computing est que le l'informatique en cluster est un réseau homogène dans lequel les appareils ont les mêmes composants matériels et le même système d'exploitation (OS) connectés ensemble dans un cluster tandis que l'informatique en grille est un réseau hétérogène dans lequel les appareils ont différents composants matériels et différents OS connectés ensemble dans une grille.

Le cluster et le grid computing sont des techniques qui aident à résoudre des problèmes de calcul en connectant plusieurs ordinateurs ou appareils ensemble. Ils augmentent l'efficacité et le débit. Ils aident également à utiliser les ressources. Dans l'informatique en cluster, les périphériques du cluster effectuent la même tâche. Tous les appareils fonctionnent comme une seule unité. Il est utilisé pour résoudre des problèmes dans les bases de données. D'autre part, dans l'informatique en grille, les appareils de la grille effectuent une tâche différente. Il est utilisé pour la modélisation prédictive, les simulations, l'automatisation, etc. En bref, le cluster computing est un réseau homogène tandis que le grid computing est un réseau hétérogène.

Informatique en grappes, Informatique en grille

Qu'est-ce que l'informatique en grappe

Dans l'informatique en cluster, deux ordinateurs ou plus travaillent ensemble pour résoudre un problème. Les périphériques du cluster sont connectés via un réseau local (LAN) rapide. Chaque périphérique du cluster est appelé un nœud. Chaque nœud a le même matériel et le même système d'exploitation. Par conséquent, le cluster computing est un réseau homogène. Tous les appareils sont dédiés à fonctionner comme une seule unité.

Figure 1: Centre de calcul hautes performances

L'informatique en grappe a été développée pour diverses raisons telles que la disponibilité de microprocesseurs à faible coût, de réseaux à grande vitesse et de logiciels pour l'informatique distribuée haute performance. Il est applicable pour les petites entreprises ainsi que pour les superordinateurs rapides. Dans l'ensemble, l'informatique en cluster améliore les performances et est plus rentable que l'utilisation d'un ensemble d'ordinateurs individuels.

Qu'est-ce que l'informatique en grille

Dans l'informatique en grille, plusieurs ordinateurs travaillent ensemble pour résoudre un problème. Les périphériques du cluster ont un matériel et un système d'exploitation différents. Par conséquent, le réseau dans le calcul en grille est hétérogène. L'informatique en grille est basée sur l'informatique distribuée avec des charges de travail non interactives.

Figure 2: Architecture du réseau de capteurs

Dans le calcul en grille, la tâche est divisée en plusieurs sous-tâches indépendantes. Chaque machine de la grille est affectée à une sous-tâche. Après les avoir terminés, les résultats sont envoyés à la machine principale. Par conséquent, chaque périphérique ou nœud de la grille effectue une tâche différente. Les appareils de l'informatique en grille sont installés avec un logiciel spécial appelé middleware.

Différence entre l'informatique en cluster et en grille

Définition

L'informatique en cluster fait référence à un ensemble d'ordinateurs ou d'appareils qui fonctionnent ensemble afin qu'ils puissent être considérés comme un système unique. L'informatique en grille est l'utilisation de ressources informatiques largement distribuées pour atteindre un objectif commun.

Matériel et système d'exploitation dans les nœuds

Les nœuds du cluster computing ont le même matériel et le même système d'exploitation. Les nœuds de l'informatique en grille ont un matériel différent et divers systèmes d'exploitation. C'est la principale différence entre le cluster et le grid computing.

Tâche des nœuds

La tâche des nœuds est une autre différence entre le cluster et le grid computing. Dans l'informatique en cluster, chaque nœud effectue la même tâche contrôlée et planifiée par un logiciel. Dans le calcul en grille, chaque nœud effectue des tâches différentes.

Type de réseau

Le type de réseau est également une différence importante entre le cluster et le grid computing. Alors que le cluster computing est un réseau homogène, le grid computing est un réseau hétérogène.

Emplacement

De plus, les dispositifs de clustering sont situés en un seul endroit. Cependant, les appareils de l'informatique en grille sont situés à des endroits différents.

Méthode de connexion des appareils

Gestion des ressources

Dans le cluster computing, les ressources sont gérées par un gestionnaire de ressources centralisé. Dans le calcul en grille, chaque nœud a son propre gestionnaire de ressources qui se comporte de la même manière qu'une entité indépendante. C'est encore une autre différence importante entre le cluster et le calcul en grille.

Applications

L'informatique en cluster est utilisée pour résoudre les problèmes dans les bases de données ou les serveurs d'applications WebLogic. Le calcul en grille est utilisé pour résoudre la modélisation prédictive, les simulations, la conception technique, l'automatisation, etc.

Conclusion

La différence entre l'informatique en cluster et l'informatique en grille est que l'informatique en grappe est un réseau homogène dont les appareils ont les mêmes composants matériels et le même système d'exploitation connectés ensemble dans un cluster, tandis que l'informatique en grille est un réseau hétérogène dont les appareils ont des composants matériels différents et des systèmes d'exploitation différents connectés ensemble dans une grille. Ces deux techniques informatiques sont rentables et augmentent l'efficacité.

Référence:

1. « Cluster d'ordinateurs ». Wikipédia, Wikimedia Foundation, 2 septembre 2018, disponible ici.2. "Calcul en grille." Wikipédia, Wikimedia Foundation, 24 août 2018, disponible ici.

Image de courtoisie:

1. «Centre de calcul haute performance Stuttgart HLRS 2015 08 Cray XC40 Hazel Hen IO» par Julian Herzog (CC BY 4.0) via Commons Wikimedia2. "Sensor Grid architecture-new" Par Mudasser @Intellisys, Singapour - (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia

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