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Bien que l'informatique distribuée et parallèle implique des tâches de traitement sur plusieurs nœuds ou processeurs, elles diffèrent considérablement dans leurs approches sous-jacentes, leurs hypothèses architecturales et leurs problèmes cibles. Voici un aperçu de leurs principales différences :
Calcul parallèle :
* Concentration : Accélérer le calcul en divisant un seul problème en parties plus petites pouvant être exécutées simultanément.
* Architecture : Implique généralement des processeurs étroitement couplés au sein d’un seul système. Ce système dispose souvent d'une mémoire partagée, permettant aux processeurs de communiquer directement.
* Communication : S'appuie fortement sur la mémoire partagée ou sur des réseaux de communication interprocesseurs rapides. La surcharge de communication est généralement inférieure à celle des systèmes distribués.
* Coordination : Nécessite une coordination et une synchronisation étroites entre les processeurs pour garantir la bonne exécution de la tâche. Les primitives de synchronisation (par exemple, verrous, sémaphores) sont fréquemment utilisées.
* Tolérance aux pannes : Tolérance aux pannes inférieure. Si un processeur tombe en panne, l'ensemble du système peut être affecté, car ils sont étroitement intégrés.
* Exemples : Processeurs multicœurs, GPU, supercalculateurs (avec mémoire partagée), clusters d'ordinateurs uniques.
* Objectif : Réduisez le *temps* nécessaire pour résoudre un problème.
* Problèmes typiques : Tâches liées au processeur telles que les simulations scientifiques, les calculs complexes et le traitement d'images pour lesquelles des résultats rapides sont primordiaux.
Informatique distribué :
* Concentration : Résoudre un problème plus vaste en le divisant en sous-problèmes indépendants et en les exécutant sur des ordinateurs (nœuds) distincts et géographiquement dispersés. Implique souvent la gestion de données trop volumineuses pour tenir sur une seule machine.
* Architecture : Implique des systèmes faiblement couplés, dans lesquels chaque nœud est un ordinateur autonome doté de sa propre mémoire, de son propre système d'exploitation et d'un matériel potentiellement différent.
* Communication : S'appuie sur le transfert de messages sur un réseau. La surcharge de communication est généralement plus élevée que dans les systèmes parallèles. La latence du réseau et la bande passante sont des préoccupations majeures.
* Coordination : Nécessite une coordination plus faiblement couplée, souvent basée sur des files d'attente de messages, RPC (Remote Procedure Call) ou des algorithmes de consensus distribués.
* Tolérance aux pannes : Tolérance aux pannes plus élevée. La défaillance d’un nœud ne provoque généralement pas l’arrêt du système dans son ensemble, car les autres nœuds peuvent continuer à fonctionner. La redondance et la réplication des données sont des stratégies courantes pour garantir la résilience.
* Exemples : Plateformes de cloud computing, réseaux peer-to-peer, systèmes de traitement de données à grande échelle (par exemple Hadoop, Spark), réseaux de diffusion de contenu (CDN).
* Objectif : Augmentez l'*évolutivité*, la *disponibilité* et la *portée géographique* des applications et des données. Résolvez des problèmes trop importants ou trop complexes pour une seule machine.
* Problèmes typiques : Applications gourmandes en données (par exemple, traitement de grands ensembles de données, gestion du trafic Web, gestion du contenu des réseaux sociaux), systèmes nécessitant une haute disponibilité (par exemple, services bancaires en ligne) et applications nécessitant un accès à partir de plusieurs emplacements géographiques.
Voici un tableau résumant les principales différences :
| Fonctionnalité | Calcul parallèle | Informatique distribuée |
|----------------------|--------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| Concentration | Accélérer une tâche unique | Évolutivité, disponibilité, gestion de grands ensembles de données |
| Architecture | Mémoire étroitement couplée, souvent partagée | Nœuds indépendants faiblement couplés |
| Communication | Mémoire partagée, communication interprocesseur rapide | Message transitant sur un réseau |
| Coordination | Synchronisation étroite | Coordination lâche |
| Tolérance aux pannes | Inférieur | Supérieur |
| Mémoire | Partagé (souvent) | Distribué (chaque nœud a sa propre mémoire) |
| Échelle | Plus petit (généralement au sein d'une seule machine) | Plus grand (potentiellement sur plusieurs machines, centres de données) |
Analogie :
* Calcul parallèle : Pensez à plusieurs chefs travaillant ensemble dans une seule cuisine bien équipée pour préparer un repas unique et complexe *plus rapidement*. Ils partagent des outils, des ingrédients et se coordonnent étroitement.
* Informatique distribué : Pensez à une chaîne de restaurants, chacun avec sa propre cuisine, ses ressources et son personnel. Ils peuvent avoir un menu et une marque communs, mais ils fonctionnent en grande partie de manière indépendante et communiquent principalement pour échanger des informations sur les ventes, les stocks et les campagnes marketing.
En résumé :
L'informatique parallèle consiste à accélérer une tâche unique en la divisant entre plusieurs processeurs au sein d'un même système. L'informatique distribuée consiste à résoudre des problèmes plus vastes ou à fournir des services sur plusieurs systèmes indépendants, souvent à des fins d'évolutivité, de disponibilité et de gestion des données. Bien qu'il puisse y avoir des chevauchements (par exemple, un système distribué peut utiliser un traitement parallèle au sein de nœuds individuels), les objectifs fondamentaux et les considérations architecturales sont distincts.
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