分布式计算的优点？

一、分布式计算的优点？

分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。

分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：

1、稀有资源可以共享。

2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。

3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。

其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。

二、分布式计算就业前景？

前景很好，分布计算是未来的主流，但是不是哪个公司都能玩起的，那需要足够强大的硬件支持，动辄上亿的投入太高。

硬件运营商有平台优势，所以一般都有自己的软件平台。因此，如果你是考大学、读硕士、博士，可以考虑这个方向，毕业后进华为,中兴，，阿里这类巨头。

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三、云计算的本质是分布式计算？

“云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以，“云”就像自来水厂一样，我们可以随时接水，并且不限量，按照自己家的用水量，付费给自来水厂就可以。

四、可信计算与分布式计算区别？

可信计算是一项由可信计算组（可信计算集群，前称为TCPA）推动和开发的技术。可信计算是在计算和通信系统中广泛使用基于硬件安全模块支持下的可信计算平台，以提高系统整体的安全性。

分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。

五、云计算提供什么分布式计算能力？

云计算基于分布式计算技术，它离不开Google的三大核心技术，GFS（Google File System，Google文件系统）分布式存储系统，MapReduce分布式处理技术和BigTable分布式数据库。本文主要从云计算分布式架构、分布式文件系统、分布式表格系统和分布式计算系统来讲述实现云计算特点的分布式计算。

六、分布式计算系统的是？

分布式计算是一种计算概念，在其最一般意义上，指的是处理单个问题的多个计算机系统。在分布式计算中，单个问题分为许多部分，每个部分由不同的计算机解决。只要计算机联网，他们就可以相互通信以解决问题。如果操作正确，计算机就像一个实体一样运行。

七、ray分布式计算框架详解？

Ray是一个用于构建高性能分布式应用程序的开源框架。它支持Python，并提供了许多工具和功能，使得构建分布式应用程序变得更加容易。

以下是Ray框架的一些详细特点：

1. 分布式执行：Ray使得您可以轻松地在分布式环境中运行Python代码。它提供了一种简单直接的方式来在多个节点上执行Python函数，并自动处理任务调度和数据传输。

2. 弹性伸缩：对于需要大量计算资源的任务，Ray可以根据需要自动地伸缩集群规模。这意味着您可以只为当前需要的资源付费，从而使成本最小化。

3. 高效传输：Ray使用了高效的对象序列化技术，以便快速地传输数据。它还支持内存共享，例如将numpy数组直接从一个进程传递到另一个进程。

4. 灵活性：Ray提供了广泛的工具和API，使得您可以以多种方式构建分布式应用程序。这包括使用actor模型编写状态维护应用程序，使用流水线编写数据处理工作流等。

5. 可扩展性：Ray是可扩展的，并且可以与其他现有技术（如Kubernetes）集成使用。这使得应用程序可以无缝地向更大的集群进行扩展，而不会受到框架限制。

总而言之，Ray是一个灵活，高效且易于使用的分布式计算框架，适用于各种数据密集型和计算密集型应用程序。

八、分布式计算有前途吗？

分布式计算机有前途。

因为分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。

九、何为集中式计算与分布式计算？

集中式相当于高运算能力服务器，分布式相当于局域网。

十、分布式计算和边缘计算有什么区别？

分布式计算和边缘计算在以下几个方面存在差异：概念定义：分布式计算是一种用于分布式系统的模型，系统组件分布在多台计算机上，但它们作为一个系统运行以解决问题。而边缘计算（也称移动边缘计算）是最近对基于分布式计算模型的计算模型的改编，它将数据存储和工作负载靠近边缘，靠近生成数据和采取行动的地方。应用场景：分布式计算通常用于大规模计算任务，例如在云端进行大数据处理和分析。而边缘计算更注重在设备端或靠近数据源的地方进行计算和数据处理，以减少网络延迟和提高响应速度。架构特点：分布式计算架构是水平可扩展的，这意味着可以增加节点容量从而增加系统的功能，因为每个节点独立运行，这反过来又显着降低了许多东西的成本曲线。而边缘计算的架构也遵循分布式数据存储和处理的理念，以获得更好的可扩展性。负载处理：分布式计算将计算任务分配到多台计算机上，从而减轻单一计算机的负载。而边缘计算则将部分计算任务卸载到边缘端，以减轻中心服务器的负载和网络带宽压力。综上所述，分布式计算和边缘计算在概念、应用场景、架构特点和负载处理方面存在差异。分布式计算主要用于大规模计算任务，具有水平可扩展性等特点；而边缘计算更注重边缘端的数据处理和计算能力，以降低网络延迟和提高响应速度为目标。