分散コンピューティングは、ネットワークを介して接続された複数のコンピュータによるデータの共有、収集、処理を伴うコンピューティングの一種です。リソースを有効に活用できるため、さまざまな種類のタスクに適しています。
分散コンピューティングでは、各サーバーまたはコンピューターがデータを分割し、複数のコンピューターに分散します。これは主に、コンピューティング能力、冗長性、または並列処理アプリケーションの作成を目的として行われます。分散コンピューティングの特性により、データは地理的に異なる場所に転送される場合があります。各コンピュータはネットワークを介して接続されているため、それらの間の唯一の共通点は、データがそれに応じて分散されることです。
分散コンピューティングはさらに、グリッド コンピューティングとクラスター コンピューティングの 2 つのカテゴリに分類できます。グリッド コンピューティングには、地理的に異なる場所にあるコンピューターの接続が含まれます。クラスター コンピューティングには、同じ場所内のコンピューティング リソースの共有が含まれます。
従来のコンピューティングと比較して、分散コンピューティングには高可用性やスケーラビリティなどの利点があります。これは、データが分散されているため、単一障害点が発生する可能性が低く、データが失われる可能性が低く、回復が容易であるという事実によるものです。さらに、ネットワークにさらに多くのコンピュータを追加することは、コンピューティング能力が向上し、複雑なタスクをより速く解決できる能力を生み出すことを意味します。
これらの利点により、分散コンピューティングは多くの業界で使用されています。 Web ベースのコンピューティング クラスター、大規模データ分析、ゲノム シーケンス、仮想現実などの一部のアプリケーションやサービスでは、分散コンピューティングが使用されます。
大規模コンピューティングの需要の高まりにより、分散コンピューティングはより効率的かつ普及するために絶えず進化しています。その結果、この需要をより適切に満たすために、クラウド コンピューティング、ピアツーピア コンピューティング、モバイル コンピューティングなどの最新の分散コンピューティング テクノロジがますます使用されています。
データのサイズと複雑さが急速に増大している現代の世界では、分散コンピューティングは大量のデータを処理、保存、管理する最も効率的な方法となります。
