El procesamiento centralizado de datos requiere una escala vertical. Esto requiere que la mayoría de los recursos, como la potencia de procesamiento y el espacio, se ubiquen en una ubicación central. Esto también requiere que todos los datos estén en el centro. Esto hace que el procesamiento sea eficiente pero costoso. Eficiente porque todo es próximo. Costoso porque la escala vertical es costosa. Las cargas de trabajo de tipo Single Data Single Program (SPSD) generalmente funcionan en este sistema.
El procesamiento de datos distribuidos requiere escala horizontal. Esto significa que los datos y / o el procesamiento se deben distribuir de manera distribuida. Un sistema distribuido típico tendrá múltiples nodos de procesamiento / almacenamiento que contienen una diapositiva de su conjunto de datos. Cada nodo puede trabajar en su diapositiva de datos. Esto distribuye la carga de trabajo. Hay un costo adicional para recopilar y agregar los datos al final del procesamiento distribuido que lo hace más ineficiente en relación con el procesamiento centralizado. Sin embargo, escalar horizontalmente es menos costoso. Las cargas de trabajo de tipo Programa múltiple de datos múltiples (MPMD) son un buen ejemplo de aplicaciones que escalan bien de manera distribuida. También hay variantes donde el procesamiento o el almacenamiento no se distribuyen, como SPMD y MPSD.
Si el sistema está bien diseñado, entonces debería haber poca o ninguna diferencia para el usuario final.
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