グリッド・コンピューティングとユーティリティコンピューティング

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グリッド・コンピューティングとユーティリティコンピューティングの違い

グリッド・コンピューティング vs. ユーティリティコンピューティング

リッド・コンピューティングは、インターネットなどの広域のネットワーク上にある計算資源（CPUなどの計算能力や、ハードディスクなどの情報格納領域）を結びつけ、ひとつの複合したコンピュータシステムとしてサービスを提供する仕組みである。提供されるサービスは主に計算処理とデータの保存・利用に大別される。一箇所の計算センターや、一組のスーパーコンピュータでは足りないほどの大規模な計算処理や大量のデータを保存・利用するための手段として開発されている。. ユーティリティコンピューティング（英: Utility computing）とは、リソース（CPUやストレージ）を電気/ガス/水道や電話のように使用した分だけ料金を課すようにサービスとしてパッケージ化すること。.

分散コンピューティング

分散コンピューティング（ぶんさんコンピューティング、英: Distributed computing）とは、プログラムの個々の部分が同時並行的に複数のコンピュータ上で実行され、各々がネットワークを介して互いに通信を行いながら全体として処理が進行する計算手法のことである。複雑な計算などをネットワークを介して複数のコンピュータを利用して行うことで、一台のコンピュータで計算するよりスループットを上げようとする取り組み、またはそれを実現する為の仕組みである。分散処理（ぶんさんしょり）ともいう。並列コンピューティングの一形態に分類されるが、一般に並列コンピューティングと言えば、同時並行に実行する主体は同じコンピュータシステム内のCPU群である。ただし、どちらもプログラムの分割（同時に実行できる部分にプログラムを分けること）が必須である。分散コンピューティングではさらに、それぞれの部分が異なる環境でも動作できるようにしなければならない。例えば、2台の異なるハードウェアを使ったコンピュータで、それぞれ異なるファイルシステム構成であっても動作するよう配慮する必要がある。 問題を複数の部分問題に分けて各コンピュータに実行させるのが基本であり、素数探索や数多く試してみる以外に解決できない問題の対処として用いられているものが多い。分散コンピューティングの例としてBOINCがある。これは、大きな問題を多数の小さな問題に分割し、多数のコンピュータに分配するフレームワークである。その後、それぞれの結果を集めて大きな解を得る。一般的に処理を分散すると一台のコンピュータで計算する場合と比べ、問題データの分配、収集、集計するためのネットワークの負荷が増加し、問題解決の為のボトルネックとなるため、部分問題間の依存関係を減らすことが重要な課題となる。 分散コンピューティングは、コンピュータ同士をネットワーク接続し、効率的に通信できるよう努力した結果として自然に生まれた。しかし、分散コンピューティングはコンピュータネットワークと同義ではない。単にコンピュータネットワークと言った場合、複数のコンピュータが互いにやり取りするが、単一のプログラムの処理を共有することはない。World Wide Web はコンピュータネットワークの例であるが、分散コンピューティングの例ではない。 分散処理を構築するための様々な技術や標準が存在し、一部はその目的に特化して設計されている。例えば、遠隔手続き呼出し (RPC)、Java Remote Method Invocation (Java RMI)、.NET Remoting などがある。.

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コンピュータ・クラスター

ンピュータ・クラスターとは、複数のコンピュータを結合し、クラスター（葡萄の房）のようにひとまとまりとしたシステムのこと。単に「クラスター」または「クラスタリング」とも呼ばれる。1台のコンピュータでは得られないような、強力な計算性能や可用性を得ることができる。コンピュータ・クラスターは、クラスタリングを実現するためのハードウェアやソフトウェアなどにより構成される。但し、ネットワークを介してデータを入力して処理を開始するため、処理開始までの遅延が大きくなる欠点がある。.

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スーパーコンピュータ

ーパーコンピュータ（supercomputer）は、科学技術計算を主要目的とする大規模コンピュータである。日本国内での略称はスパコン。また、計算科学に必要となる数理からコンピュータシステム技術までの総合的な学問分野を高性能計算と呼ぶ。スーパーコンピュータでは計算性能を最重要視し、最先端の技術が積極的に採用されて作られる。.

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サン・マイクロシステムズ

ン・マイクロシステムズ本社 サン・マイクロシステムズ（Sun Microsystems）は、アメリカ合衆国カリフォルニア州サンタクララに本社を置いていたコンピュータの製造・ソフトウェア開発・ITサービス企業である。2010年1月27日にオラクルにより吸収合併され、独立企業・法人としては消滅した。.

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計算資源

計算資源（けいさんしげん、英語: computational resource）とは、コンピュータ科学などで、計算機（具体的なコンピュータ、そこで動くプロセスやジョブ、あるいは抽象的な計算模型）が「計算量」のために費す、具体的あるいは抽象的な「資源」である。計算機資源と言うこともあるが、その場合はプロセッサ時間や記憶装置などコンピュータのハードウェアの占有量のような具体的なものを指していることが多い。 その他に、アプリケーションプログラムの設定データのような情報をデスクトップ環境などのシステムが保存しているものを「リソース」と呼ぶことがある。詳細は、最後の#その他の節のリンク先を参照のこと。.

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