走出云计算的误区(2)- 云计算和网格计算

云计算与网格计算的区别
本文对比了云计算与网格计算在概念、领域需求及架构等方面的差异。指出云计算侧重于提供按需服务,主要应用于大规模用户请求处理;而网格计算则着重于解决复杂的科学计算问题。

本文是和IT168合作的“走出云计算误区”系列的第二篇

对于IT界很多资深工程师而言,网格计算(Grid Computing)是一个耳熟能详的概念,它是把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多个计算设备来进行处理,最后把这些计算结果综合起来得到最终结果的计算模式。

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在本世纪初,网格计算和现在的云计算一样是一个非常火热的概念,但是由于网格计算在商业模式,技术和安全性这三方面的不足,使得其并没有在工程界和商业界取得预期的成功,但在学术界,还是有一定的应用,比如,用于寻找外星人的“SETI”计划等。

在2007年底云计算这个概念刚诞生的时候,由于其在概念上和网格计算比较类似,也希望能让IT资源像水电这类公用事业那样按需使用和随需应变,所以有部分业界的从业者认为云计算相对网格计算而言只是“新瓶装旧酒”而已,对于这点,我不是很认同,接下来我从下面几个方面来分析两者之间的区别。

概念方面

在概念上,两者的各有侧重,网格计算主要强调的将一个巨大的问题分成许多个子问题,并通过许多个子节点分别对这些子问题进行计算,而云计算则强调通过后端的大型云计算中心来同时为多个用户服务。

领域和需求方面

网格计算这个概念是诞生在学术界,主要是为了解决处理大型的计算难题,比如,寻找并发现对抗艾滋病毒更为有效的药物或查找那个地方会存有石油等。而云计算则诞生在工程界,也就是Google的数据中心,主要是为了满足用户海量的搜索请求等。大家都应该知道,不同的领域和需求会引发出不同的产品,对于IT模式而言,也同样如此。

架构方面

在架构方面,网格计算和云计算都可分为后端和前端这两部分,但在网格计算中计算工作主要由前端来完成,后端主要用于调度任务,而在云计算中计算工作则主要由后端的大型云计算中心完成,其前端是用来接受后端的计算成果并显示,还有,在网格计算中参与计算的设备经常是异构的,比如,运行Windows的笔记本和运行Unix的小型机等,而在云计算中参与计算的设备往往是同构的,比如运行Linux的X86服务器,这样的做法不仅能简化管理,而且能提升运行效率。

虽然这两种模式之间有一定的区别,但是不可否认,云计算的诞生是离不开网格计算之前的试水。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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