分布式计算和并行计算的区别（转）

  周末抽空看了看分布式计算和并行计算方面的东西，主要是搞清楚了这两个东西的相似点和区别，随便记录几句。相似点很简单，都是为了实现比较复杂的任务，将大的任务分解成小的任务，在多台计算机上同时计算。麻烦的是他们的区别，可能主要是以下几点吧，不太肯定。

      首先，应用的场合和解决的问题不一样。分布式计算比较倾向于在计算寻找模式的东西，穷举暴力之类的计算。分布式的计算被分解后的小任务互相之间有独立性，节点之间的结果几乎不互相影响，实时性要求不高。而并行计算则比较倾向于一些海量数据进行分析处理的场合，每个节点的每一个任务块都是必要的，计算的结果相互影响，要求每个节点的计算结果要绝对正确，并且在时间上做到同步。举例来说，像MD5破解，就比较适合使用大规模的分布式计算来穷举，但对海量日志数据进行处理来分析用户行为就比较适合并行计算处理。

      其次，实现方式区别比较大。分布式计算会是一个比较松散的结构，并行计算则是各节点之间通过高速网络或其它总线之类的东西连接。因此并行计算一般在企业内部进行，而分布式计算可能会跨越局域网，或者直接部署在互联网上，节点之间几乎不互相通信。很多公益性的项目，就是的使用分布式计算的方式在互联网上实现，比如以寻找外星人为目的的SETI项目。

      理解得未必对，先记录下来，慢慢看。