La computación en red y la computación en la nube son comparables, pero pueden confundirse fácilmente. Las ideas son muy comparativas y ambas ofrecen una visión similar de ofrecer tipos de asistencia y servicios a los clientes mediante el intercambio de activos entre un conjunto masivo de recursos.
Tanto la computación en cuadrícula como la computación en la nube dependen de la tecnología de red y son aptas para realizar diversas tareas, lo que significa que los clientes pueden acceder a instancias de aplicaciones solitarias o numerosas para realizar diversas tareas y asignaciones.
Puntos clave
- Grid Computing es un modelo de computación distribuida en el que varias computadoras trabajan juntas para resolver problemas complejos o realizar tareas que requieren muchos recursos al compartir recursos y poder de procesamiento.
- La computación en la nube es un modelo que proporciona acceso bajo demanda a los recursos informáticos, como almacenamiento y potencia de procesamiento, a través de Internet, sin necesidad de que el usuario gestione directamente el hardware y el software.
- La principal diferencia entre la computación en cuadrícula y la computación en la nube radica en su arquitectura y propósito: la computación en cuadrícula se enfoca en combinar recursos para la resolución de problemas, mientras que la computación en la nube tiene como objetivo brindar acceso flexible y bajo demanda a los recursos informáticos.
Computación Grid vs Computación en la Nube
La diferencia entre la computación en cuadrícula y la computación en la nube es que en la computación en cuadrícula, los activos se distribuyen y cada sitio tiene control administrativo. En la computación en la nube, los recursos se administran de manera centralizada.
En la computación Grid, un grupo de computadoras trabajan juntas y cooperan para resolver un problema enorme al dividirlo en unas pocas unidades pequeñas, que se distribuyen entre las computadoras (parte de una red). Si bien la computación en cuadrícula incluye recursos y activos de computación virtual para almacenar enormes cantidades de información, la computación en la nube es el lugar donde una aplicación no accede a los activos de manera legítima, sino que los obtiene a través del servicio a través de la web.
En Grid Computing, los activos y los recursos circulan a través de grids, aunque en Cloud Computing, los activos se supervisan a mitad de camino. ¿Qué tal si investigamos los dos avances de procesamiento?
Mientras que la computación en la nube elimina la necesidad de comprar el software y el hardware de programación, que requiere un diseño complejo y un mantenimiento exorbitante para crear y enviar aplicaciones, en lugar de transmitirlo como asistencia o como un servicio a través de la web.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Computación Grid | Computación en la nube (Cloud Computing) |
|---|---|---|
| Arquitectura | La computación grid sigue una arquitectura de computación distribuida. | Cloud Computing sigue la arquitectura de computación cliente-servidor. |
| Orientación | Grid Computing está orientado a aplicaciones. | La computación en la nube está orientada a los servicios. |
| Flexibilidad | Grid Computing es menos flexible que la computación en la nube. | La computación en la nube es mucho más flexible que la computación en red. |
| Administración | En Grid Computing, las redes son propiedad y están administradas por la organización. | En la computación en la nube, los servidores en la nube son propiedad de los proveedores de infraestructura. |
| Escalabilidad | La escalabilidad es, como siempre, normal. | La escalabilidad es mayor. |
| Service | La computación en red utiliza sistemas como la computación distribuida y la información distribuida. | La computación en la nube utiliza servicios como SaaS, PaaS e IaaS. |
| Accesibilidad | Es accesible a través de grid middleware. | Es accesible a través de protocolos web estándar. |
| Operación | Grid opera como un sistema de gestión descentralizado. | La nube funciona como un sistema de gestión centralizado. |
| Función | Implica compartir un conjunto de recursos informáticos según sea necesario. | Se trata de hacer frente a un problema común mediante la variación de la cantidad de recursos informáticos. |
¿Qué es Grid Computing?
Grid Computing es una red de computadoras que trabajan juntas para realizar una tarea que sería más difícil para una sola máquina. Todas las máquinas en esa red en particular funcionarán bajo el mismo protocolo para actuar como una supercomputadora virtual.
La tarea en la que trabajan puede incluir el análisis de conjuntos de datos masivos o simulando situaciones que requerirán un alto poder de cómputo. Las computadoras en la red proporcionan recursos como potencia de procesamiento y capacidad de almacenamiento a la red.
Grid Computing es un subconjunto de computación distribuida, donde una supercomputadora virtual abarca máquinas en una red conectada por algún bus, principalmente Ethernet, incluso a veces Internet. A veces también se puede ver como una forma de Computación Paralela donde en lugar de muchos CPU núcleos en una sola máquina, contiene múltiples núcleos distribuidos en numerosas ubicaciones.
El concepto de grid computing no es nuevo, pero aún no es perfecto, ya que las personas no establecen, aceptan ni acogen con beneplácito reglas y protocolos estándar.
¿Qué es la computación en la nube?
La computación en la nube almacena y accede a los datos y programas en servidores remotos alojados en Internet en lugar del disco duro de la computadora o local. servidor. La computación en la nube también se conoce comúnmente como computación basada en Internet.
La computación en la nube es la entrega de diferentes servicios a través de la ayuda de Internet. Estos recursos incluyen aplicaciones y herramientas como almacenamiento de datos, servidores, bases de datos, redes y software.
El almacenamiento basado en la nube les permite guardarlos en una base de datos remota en lugar de mantener los archivos en un disco duro propietario o en un dispositivo de almacenamiento local. Siempre que un dispositivo electrónico pueda acceder a la web, puede acceder a los datos y los programas de software para ejecutarlo.
La computación en la nube es una opción popular para empresas y personas por numerosas razones, incluido el ahorro de costos, mayor productividad, velocidad y eficiencia, rendimiento y seguridad.
Principales diferencias entre la computación en malla y la computación en la nube
- Grid Computing utiliza una arquitectura informática bien distribuida; por otro lado, la computación en la nube utiliza una arquitectura cliente-servidor.
- La infraestructura de computación en red puede lidiar rápidamente con la interoperabilidad, mientras que la computación en la nube no es compatible con la interoperabilidad.
- En la infraestructura de computación Grid, los activos y los recursos son muy limitados, mientras que en la computación en la nube hay una enorme cantidad de activos y recursos. A veces, las cuadrículas se pueden hacer utilizando la computación en la nube.
- Los recursos y activos siempre se utilizan de forma descentralizada en la computación grid. Por otro lado, los recursos y activos se agrupan de forma centralizada o rara vez descentralizada en la computación en la nube.
- Las aplicaciones expandidas en la nube son aplicaciones comerciales específicas, por ejemplo, aplicaciones en línea utilizadas regularmente por clientes pequeños o para dispositivos portátiles. Por otro lado, Grid se centra en la aplicación basada en la investigación con la ayuda de unidades administrativas independientes distribuidas que trabajan por dentro y por fuera para solucionar un problema de cálculo más importante.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4738445/
- https://www.dcc.fc.up.pt/~ines/aulas/1314/CG/Presentations/Goncalo/papers/06028683.pdf
Última actualización: 11 de junio de 2023
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Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
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