Põhierinevus – paralleelne ja hajutatud andmetöötlus
Arvuti täidab ülesandeid inimese antud juhiste järgi. Paralleelne andmetöötlus ja hajutatud andmetöötlus on kaks arvutustüüpi. Selles artiklis käsitletakse paralleel- ja hajutatud andmetöötluse erinevust. Paralleelset andmetöötlust kasutatakse suure jõudlusega andmetöötluses, näiteks superarvutite arendamisel. Hajutatud andmetöötlus tagab andmete skaleeritavuse ja järjepidevuse. Google ja Facebook kasutavad andmete salvestamiseks hajutatud andmetöötlust. Peamine erinevus paralleelse ja hajutatud andmetöötluse vahel on see, et paralleelne andmetöötlus seisneb mitme ülesande üheaegses täitmises, kasutades mitut protsessorit, samal ajal kui hajutatud andmetöötluses on mitu arvutit võrgu kaudu omavahel ühendatud, et suhelda ja teha koostööd ühise eesmärgi saavutamiseks. Igal hajutatud süsteemi arvutil on oma kasutajad ja see aitab ressursse jagada.
Mis on paralleelarvutus?
Arvuti on masin, mis suudab täita ülesandeid inimeste antud juhiste järgi. Arvuti arhitektuur määrab, kuidas täita arvutile antud juhiseid. Varasematel arvutisüsteemidel oli üks protsessor. Lahendamist vajav probleem oli jagatud juhisteks. Need juhised anti protsessorile üksteise järel. Igal hetkel täidetakse ainult üks käsk. Seejärel töötles protsessor need juhised ja andis väljundi. See ei olnud tõhus mehhanism. Kiirust saab parandada sageduse suurendamisega, kuid see tõstab ka temperatuuri. See põhjustab rohkem soojuse hajumist. Seetõttu pole protsessori kiirust lihtne tõsta. Selle tulemusena võeti kasutusele paralleelarvutus.
Parallelarvutit tuntakse ka kui paralleeltöötlust. See on arvutusvorm, mis võib teha korraga mitu arvutust. Paralleelne andmetöötlus kasutab palju protsessoreid. Lahendatav probleem on jagatud diskreetseteks osadeks. Iga osa on jagatud juhisteks. Need juhised on protsessorite vahel jagatud. Seetõttu täidavad käske korraga mitu protsessorit. Paralleelarvutus on kasulik keerukate arvutuste tegemiseks, kuna protsessorid jagavad töökoormuse nende vahel. See säästab ka aega.
Joonis 01: Paralleelne andmetöötlus
Rööpsüsteemidel võib olla vähe puudusi. Ühe protsessori poolt täidetavaid juhiseid võib vajada teine protsessor. See võib põhjustada latentsust. Protsessorite arvu suurendamine on samuti kallis. Neid fakte tuleks paralleelsüsteemide väljatöötamisel arvesse võtta. Üldiselt aitab paralleelne andmetöötlus ülesannete täitmiseks korraga käitada mitut käsku.
Mis on hajutatud andmetöötlus?
Igapäevaelus saab inimene kasutada arvutit selliste rakendustega nagu Microsoft Word, Microsoft PowerPoint töötamiseks. Ühe arvutiga ei pruugi keerulisi probleeme lahendada. Seetõttu saab ühe probleemi jagada mitmeks ülesandeks ja jagada paljudele arvutitele. Need arvutid saavad võrgu kaudu suhelda teiste arvutitega. Nad kõik toimivad sarnaselt ühele üksusele. Ühe ülesande jagamist mitme arvuti vahel nimetatakse hajutatud andmetöötluseks. Iga hajutatud süsteemi arvutit nimetatakse sõlmeks. Sõlmede komplekt on klaster.
Hajutatud andmetöötlust kasutatakse tänapäeval paljudes rakendustes. Mõned näited on Facebook ja Google. Need koosnevad miljonitest ja miljonitest kasutajatest. Kõik kasutajad suhtlevad teistega, jagavad fotosid jne. See suur hulk andmeid salvestatakse hajutatud andmetöötluse abil. Pankade pangaautomaadid, telefonivõrgud, mobiilsidevõrgud ja hajutatud andmebaasid kasutavad samuti hajutatud andmetöötlust.
Joonis 02: hajutatud andmetöötlus
Hajutatud andmetöötlus pakub mitmeid eeliseid. Hajutatud süsteeme on võimalik laiendada kasvavale kasvule. See pakub skaleeritavust ja ressursse on lihtne jagada. Mõned puudused on võrguprobleemide olemasolu ja hajutatud tarkvara arendamine.
Mis vahe on paralleelsel ja hajutatud andmetöötlusel?
Paralleel vs hajutatud andmetöötlus |
|
| Rööparvutus on arvutustüüp, milles mitu protsessorit täidavad korraga mitut ülesannet. | Hajutatud andmetöötlus on arvutustüüp, mille puhul võrku ühendatud arvutid suhtlevad ja koordineerivad tööd sõnumiedastuse kaudu, et saavutada ühine eesmärk. |
| Vajalik arvutite arv | |
| Rööparvutus toimub ühes arvutis. | Hajutatud andmetöötlus toimub mitme arvuti vahel. |
| Töötlemismehhanism | |
| Rööparvutuses töötlevad mitu protsessorit. | Hajutatud andmetöötluses sõltuvad arvutid sõnumite edastamisest. |
| Sünkroonimine | |
| Kõik protsessorid jagavad sünkroonimiseks ühte peamist kella. | Hajutatud andmetöötlusel pole globaalset kella, see kasutab sünkroonimisalgoritme. |
| Mälu | |
| Rööparvutuses võib arvutitel olla ühis- või hajutatud mälu. | Hajutatud andmetöötluses on igal arvutil oma mälu. |
| Kasutus | |
| Paralleelarvutust kasutatakse jõudluse suurendamiseks ja teaduslikuks andmetöötluseks. | Hajutatud andmetöötlust kasutatakse ressursside jagamiseks ja skaleeritavuse suurendamiseks. |
Kokkuvõte – paralleelne vs hajutatud andmetöötlus
Rööparvutus ja hajutatud andmetöötlus on kahte tüüpi arvutusi. Selles artiklis käsitleti paralleel- ja hajutatud andmetöötluse erinevust. Paralleel- ja hajutatud andmetöötluse erinevus seisneb selles, et paralleelne andmetöötlus on mitme ülesande täitmine, kasutades samaaegselt mitut protsessorit, samal ajal kui paralleelsel andmetöötlusel on mitu arvutit võrgu kaudu omavahel ühendatud, et suhelda ja teha koostööd ühise eesmärgi saavutamiseks. Paralleelarvutust kasutatakse peamiselt jõudluse suurendamiseks. Hajutatud andmetöötlust kasutatakse jagatud ressursside kasutamise koordineerimiseks või kasutajatele sideteenuste pakkumiseks.
Laadige alla paralleel- ja hajutatud andmetöötluse PDF-fail
Saate alla laadida selle artikli PDF-versiooni ja kasutada seda võrguühenduseta kasutamiseks vastav alt tsitaadi märkusele. Palun laadige PDF-versioon alla siit: Paralleel- ja hajutatud andmetöötluse erinevus
