スケーラビリティと分散コンピューティング

ショートカット: 違い、類似点、ジャカード類似性係数、参考文献。

スケーラビリティと分散コンピューティングの違い

スケーラビリティ vs. 分散コンピューティング

ーラビリティ（scalability）とは利用者や仕事の増大に適応できる能力・度合いのこと。電気通信やソフトウェア工学において、システムまたはネットワークまたはアルゴリズムの、持つべき望ましい特性の1つで、一種の拡張性である。より具体的には、小規模なシステムを大規模にする場合に、システム全体を交換する方法（建物で例えると大きな物件に引っ越すこと）では無く、リソース（特にハードウェア）の追加によって大規模なものへと透過的に規模拡張できる能力（建物で例えると、増築や別棟を建てること）はスケーラビリティの一種だといえる。リソースの量に比例して全体のスループットが向上するシステムはスケーラブルな（scalable）システムまたはスケーラビリティのあるシステムと呼ばれる。 システムの特性としてのスケーラビリティに一般的な定義を与えるのは難しい。具体的な事例においては、問題としている領域でスケーラビリティを確保するための条件を特定することが必要である。これはデータベース、ルータ、ネットワークなど情報工学の分野において非常に重要なことである。スケーラビリティは分散処理の'''透過性'''の概念と密接なつながりがある。 スケーラビリティの高さは様々な尺度で評価される。例として;規模透過性;位置透過性;異種透過性 がある。スケーラビリティについて議論する際には規模透過性のみを問題にすることも多い。 例えば、スケーラブルなデータベース管理システムではプロセッサやストレージを追加することでより多くのトランザクションを処理できるようにアップグレードでき、またアップグレードをシャットダウンなしに実行できる。 ルーティングプロトコルがネットワークの規模に関してスケーラブルであると言われるのは、Nをネットワーク内のノード数としたときに、各ノードに必要なルーティングテーブルのサイズが O(log N) に従って増大するときである。. 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。.

並列計算

並列計算（へいれつけいさん、parallel computing）は、コンピュータにおいて複数のプロセッサで1つのタスクを動作させること。並列コンピューティングや並列処理とも呼ばれる。問題を解く過程はより小さなタスクに分割できることが多い、という事実を利用して処理効率の向上を図る手法である。また、このために設計されたコンピュータを並列コンピュータという。ディープ・ブルーなどが有名。 関連する概念に並行計算（へいこうけいさん）があるが、並行計算は一つのタスクの計算を並列化することにとどまらず、複数の相互作用しうるタスクをスレッドなどをもちいて複数の計算資源にスケジューリングするといった、より汎用性の高い処理をさす。 特に、並列計算専用に設計されたコンピュータを用いずに、複数のパーソナルコンピュータやサーバ、スーパーコンピュータを接続することで並列計算を実現するものをコンピュータ・クラスターと呼ぶ。このクラスターをインターネットなどの広域ネットワーク上に分散させるものも、広義には並列計算に属すが、分散コンピューティングあるいはグリッド・コンピューティングと呼び、並列計算とは区別することが多い。.

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ハードウェア

ハードウェア (hardware) とは、システムの物理的な構成要素を指す一般用語である。日本語では機械、装置、設備のことを指す。ソフトウェアとの対比語であり、単に「ハード」とも呼ばれる。.

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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

ンピュータ（Computer）とは、自動計算機、とくに計算開始後は人手を介さずに計算終了まで動作する電子式汎用計算機。実際の対象は文字の置き換えなど数値計算に限らず、情報処理やコンピューティングと呼ばれる幅広い分野で応用される。現代ではプログラム内蔵方式のディジタルコンピュータを指す場合が多く、特にパーソナルコンピュータやメインフレーム、スーパーコンピュータなどを含めた汎用的なシステムを指すことが多いが、ディジタルコンピュータは特定の機能を実現するために機械や装置等に組み込まれる組み込みシステムとしても広く用いられる。電卓・機械式計算機・アナログ計算機については各項を参照。.

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コンピュータネットワーク

ンピュータネットワーク（computer network）は、複数のコンピュータを接続する技術。または、接続されたシステム全体。コンピュータシステムにおける「通信インフラ」自体、あるいは通信インフラによって実現される接続や通信の総体が（コンピュータ）ネットワークである、とも言える。.

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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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スループット

ループット（）は、一般に単位時間当たりの処理能力のこと。特に.

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CPU

Intel Core 2 Duo E6600) CPU（シーピーユー、Central Processing Unit）、中央処理装置（ちゅうおうしょりそうち）は、コンピュータにおける中心的な処理装置（プロセッサ）。 「CPU」と「プロセッサ」と「マイクロプロセッサ」という語は、ほぼ同義語として使われる場合も多いが、厳密には以下に述べるように若干の範囲の違いがある。大規模集積回路（LSI）の発達により1個ないしごく少数のチップに全機能が集積されたマイクロプロセッサが誕生する以前は、多数の（小規模）集積回路（さらにそれ以前はディスクリート）から成る巨大な電子回路がプロセッサであり、CPUであった。大型汎用機を指す「メインフレーム」という語は、もともとは多数の架（フレーム）から成る大型汎用機システムにおいてCPUの収まる主要部（メイン）、という所から来ている。また、パーソナルコンピュータ全体をシステムとして見た時、例えば電源部が制御用に内蔵するワンチップマイコン（マイクロコントローラ）は、システム全体として見た場合には「CPU」ではない。.

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透過性 (情報工学)

以下はヒトとコンピュータとのインタラクションにおける透過性（とうかせい、）の説明である。プログラミングにおける透過性は参照透過性を参照。 ヒューマンマシンインターフェースにおいてユーザーが技術的詳細に悩まずに済む使い易さの側面であり、例えば、プログラムがディスプレイの解像度を自動認識する方がユーザーにいちいち質問するものよりも「透過的」であると言える。 ネットワークにおいては、同一のユーザーインターフェイスやアプリケーションインターフェイスで異なる論理動作をサポートするソフトウェアは「透過的」であると言える。例えば、Network File System は遠隔地にあるファイルをあたかもローカルな記憶装置に置かれているかのようにアクセスできるようにしている。 同様に、一部のファイルシステムは「透過的」にデータの圧縮と解凍を行い、より多くのファイルを記憶媒体上に格納できるようにしており、ユーザーは特別な技術的知識を必要としない。他にも透過的にファイルを暗号化するファイルシステムもある。また、様々なデータベースを利用できるようにアプリケーションにデータベースアクセスのための抽象化層を開発することがある。この抽象化層はデータベースへの「透過的」なアクセスを実現するものである。オブジェクト指向プログラミングでは、実装の異なる同一インターフェイスを使用することによって透過性を実現する。 8ビットクリーンな通信ネットワークは、制御文字がどのように送られるかといった知識なしに任意のファイルを転送できる。電子メール等の8ビットクリーンではない通信ネットワークでは、制御文字や8ビット文字の通過できない文字を送信する前に通過できる文字に変換し、受信した後で元に戻すことによって、該通信ネットワークで転送できる文字の知識なしにファイルを転送できる透過性を実現する。.

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