Du kan ikke direkte koble to datamaskiner for å dele behandlingskraft på den måten du kanskje tenker, som å slå sammen CPU-ene deres til en supermektig enhet. Imidlertid er det måter å oppnå et lignende resultat ved å distribuere oppgaver over flere maskiner. Her er et sammenbrudd:
1. Distribuert databehandling:
* konsept: Dette innebærer å dele ned en stor oppgave i mindre deler som kan utføres uavhengig av forskjellige datamaskiner.
* hvordan det fungerer: Du bruker programvare spesielt designet for distribuert databehandling (som boinc, seti@home, folding@home). Disse plattformene administrerer oppgavefordelingen, dataoverføringen og resultataggregasjonen.
* fordeler: Ideell for veldig store, beregningsmessige intensive oppgaver, som vitenskapelige simuleringer, dataanalyse eller brytende krypteringskoder.
* eksempel: Du kan frivillig datamaskinens ekstra behandlingskraft for å hjelpe forskere med å analysere astronomiske data.
2. Nettverks gjengivelse:
* konsept: Dette gjelder hovedsakelig på 3D -grafikk gjengivelse. Det innebærer å bruke flere datamaskiner for å gjengi forskjellige deler av et 3D -bilde eller video.
* hvordan det fungerer: Spesialisert gjengivelsesprogramvare distribuerer arbeidsmengden på tvers av nettverksdatamaskiner, som gjengir tildelte seksjoner samtidig.
* fordeler: Reduserer tiden betydelig for å gjengi komplekse 3D -scener.
* eksempel: Et filmstudio kan bruke et nettverk av datamaskiner for å gjengi en høyoppløselig CGI-sekvens.
3. Cloud Computing:
* konsept: Dette innebærer å bruke databehandlingsressurser (inkludert prosesseringskraft) fra et eksternt datasenter over Internett.
* hvordan det fungerer: Du abonnerer på en Cloud Computing Service (som Amazon Web Services, Google Cloud Platform eller Microsoft Azure) og får tilgang til deres virtuelle maskiner med tilpassbare maskinvarespesifikasjoner.
* fordeler: Gir skalerbarhet på forespørsel, noe som betyr at du kan skalere opp datakraften etter behov. Det er også kostnadseffektivt, ettersom du bare betaler for det du bruker.
* eksempel: En oppstart kan bruke Cloud Computing for å raskt skalere webapplikasjonen i løpet av en topp trafikkperiode.
4. Delt lagring og samarbeid:
* konsept: Dette fokuserer på å dele data og samarbeide om prosjekter på flere datamaskiner.
* hvordan det fungerer: Du bruker delte lagringsløsninger (som en NAS-enhet (Network-Assated Storage (NAS) eller en skylagringstjeneste) for å lagre filer som kan nås av flere datamaskiner.
* fordeler: Aktiverer effektivt samarbeid, deler store filer og får tilgang til filer fra forskjellige steder.
* eksempel: Et team av designere kan jobbe med et designprosjekt samtidig, som hver bruker sin egen datamaskin mens de får tilgang til delte filer fra en skylagringstjeneste.
5. Virtualisering:
* konsept: Dette oppretter en virtuell maskin (VM) på en vertsdatamaskin som kan kjøre sitt eget operativsystem og applikasjoner.
* hvordan det fungerer: Programvare som VirtualBox eller VMware lar deg kjøre en VM på datamaskinen din, og effektivt lage en egen "datamaskin" i din eksisterende.
* fordeler: Du kan kjøre forskjellige operativsystemer eller programvare samtidig, og du kan enkelt dele filer og ressurser mellom verten og Guest VMS.
* eksempel: Du kan kjøre en Windows VM på en MacOS-datamaskin for å få tilgang til Windows-bare applikasjoner uten å måtte starte på nytt i Windows.
Sammendrag: Selv om du ikke direkte kan slå sammen behandlingskraften til to datamaskiner, er det flere teknikker for å oppnå lignende resultater ved å distribuere oppgaver, dele ressurser eller bruke cloud computing. Den beste tilnærmingen avhenger av dine spesifikke behov og hvilken type oppgave du vil utføre.
