¿Cuáles son las ventajas / desventajas de la computación paralela en la nube, la red y el clúster?

No hay límites claros entre estos términos. En general, la nube tiende a significar IaaS / PaaS / SaaS. Una entidad organizativa proporciona una nube y puede ser multicliente. Grid es básicamente un término obsoleto que en el pasado significaba principalmente SaaS (generalmente, un contenedor multi-organizacional para ejecutar una aplicación científica particular) Cluster normalmente significa un clúster HA (para failover) o PaaS (como para HPC).
En el “paralelismo biz”, cualquier uso no trivial solo será un clúster: un conjunto local de máquinas dedicadas, generalmente homogéneas, en una red especial de alta velocidad (casi siempre Infiniband), con ciertos servicios de soporte como sistemas de archivos compartidos y un planificador Puede analogizar estas características con Cloud, pero termina estirando los términos sin sentido. (Por ejemplo, la nube de Amazon ciertamente tiene un planificador, pero aloja instancias de VM que no están estrechamente acopladas por los estándares de HPC …)

Nube: paga por el rendimiento (pero la latencia tiende a ser impredecible).

Cuadrícula: Gratis (al menos para usuarios académicos). La latencia tiende a ser previsiblemente mala.

Clúster: acceso restringido, muy baja latencia.

Si está ejecutando muchas aplicaciones estrechamente acopladas (como en millones de horas de CPU de códigos físicos o simulaciones climáticas), pague por un clúster y una interconexión rápida. Cualquier otra cosa podría hacerse en la nube: puede ser de 10x a 100x más lenta, pero probablemente sea 100x más barata (dependiendo de cuántas horas de CPU necesite, por supuesto).

Otra nota: las nubes son una mala elección cuando su aplicación genera terabytes de datos. Tal vez no sea lo suficientemente pobre como para justificar un clúster dedicado con un sistema de archivos paralelo dedicado, pero tenlo en cuenta.

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