Parallelle og distribuerte systemer brukes begge for å forbedre ytelsen og påliteligheten til datasystemer. Det er imidlertid noen viktige forskjeller mellom de to.

Parallelle systemer er sammensatt av flere prosessorer som jobber sammen for å utføre et enkelt program. Dette kan forbedre ytelsen ved å dele oppgavene til programmet mellom de forskjellige prosessorene. Parallelle systemer brukes ofte til vitenskapelig databehandling, bildebehandling og andre applikasjoner som krever en høy grad av beregningskraft.

Distribuerte systemer er sammensatt av flere datamaskiner som er koblet sammen med et nettverk. Hver datamaskin i et distribuert system har sitt eget minne og ressurser og kan kjøre sine egne programmer. Dette kan forbedre påliteligheten ved å gi redundans, slik at hvis én datamaskin svikter, kan de andre fortsette å fungere. Distribuerte systemer brukes ofte til webtjenester, databaseapplikasjoner og andre applikasjoner som krever høy grad av tilgjengelighet.

Her er en tabell som oppsummerer de viktigste forskjellene mellom parallelle og distribuerte systemer:

| Funksjon | Parallelt system | Distribuert system |

|---|---|---|

| Antall prosessorer | Flere prosessorer jobber sammen | Flere datamaskiner koblet sammen med et nettverk |

| Minne | Delt minne | Distribuert minne |

| Operativsystem | Enkelt operativsystem | Flere operativsystemer |

| Søknader | Vitenskapelig databehandling, bildebehandling | Webtjenester, databaseapplikasjoner |

| Ytelse | Forbedret ved å dele oppgaver mellom prosessorer | Forbedret av redundans |

| Pålitelighet | Ikke like pålitelig som distribuerte systemer | Mer pålitelig enn parallelle systemer |

En annen viktig forskjell å merke seg er at parallelle systemer generelt tilbyr bedre ytelsesforbedringsmuligheter hvis oppgavene lett kan deles, mens distribuerte systemer ofte viser seg å tilby større kostnadseffektive skalerbarhetsalternativer, men kommer med prisen for høyere overhead (kommunikasjonsprotokoller mellom datamaskiner i nettverket) .)