SaaS, IaaS, PaaS (Modelos de Computação em Nuvem)
Índice:
- Computação em nuvem versus computação em grade
- Computação em nuvem:
- Grid computing:
- Computação em nuvem vs Grid: Conclusão
Computação em nuvem e Grid computing são as duas palavras que acabam confundindo muitas pessoas, pois são semelhantes em teoria. A computação em nuvem e a computação em grade envolvem uma enorme infraestrutura de rede de computadores.
No front-end, a computação em nuvem e a computação em grade são conceitos mais recentes em comparação com outras grandes soluções de computação. Ambos os conceitos foram desenvolvidos com a finalidade de computação distribuída, isto é, computação de um elemento em uma grande área, literalmente em computadores separados por alguns ou por outros meios.
Bem, existem muitas razões pelas quais as pessoas preferem computação sobre computação de processador único, e aqui estão elas:
- A razão para optar pela computação distribuída é oferecer recursos computacionais paralelos ou concorrentes aos usuários. O conceito de fila foi superado. As solicitações realmente não precisam esperar em uma fila para serem atendidas uma após a outra.
- Os computadores distribuídos fazem uso de todos os momentos livres em que seu processador está inativo.
- Os sistemas de computação distribuídos são compostos de muitos sistemas. uma falha outra não é afetada.
- O modelo distribuído escala muito bem. Precisa de mais recursos computacionais? Basta conectá-los instalando o cliente em desktops ou servidores adicionais.
Computação em nuvem versus computação em grade
Para entender as diferenças básicas e complexas entre computação em nuvem e em grade, precisamos explicar as duas tecnologias. Veja como eles são definidos.
Computação em nuvem:
A nuvem é basicamente uma extensão do conceito de abstração da programação orientada a objetos. Aqui nuvem significa a Internet. Para os usuários finais, está apenas obtendo saídas para determinadas entradas, o processo completo que leva às saídas é puramente invisível. A computação é baseada em recursos virtualizados que são colocados em vários servidores em clusters.
Também dentro da família de “computação em nuvem”, são conhecidos como modelos de SPI SaaS, PaaS e IaaS. Estes são os serviços disponíveis na nuvem e fazem todo o trabalho pesado usando a infraestrutura de outra pessoa. A computação em nuvem elimina os custos e a complexidade de comprar, configurar e gerenciar o hardware e o software necessários para construir e implantar aplicativos; esses aplicativos são fornecidos como um serviço pela Internet (a nuvem)
Grid computing:
Os sistemas de grade são projetados para compartilhamento colaborativo de recursos. Também pode ser pensado como computação de cluster distribuída e em larga escala. Um Grid é basicamente aquele que usa os recursos de processamento de diferentes unidades de computação para processar uma única tarefa. A tarefa é dividida em várias sub-tarefas, cada máquina em uma grade é atribuída uma tarefa. Quando as sub-tarefas são concluídas, elas são enviadas de volta para a máquina principal, que cuida de todas as tarefas. Eles são combinados ou agrupados como uma saída.
Computação em nuvem vs Grid: Conclusão
- Os computadores servidores ainda são necessários para distribuir os dados e coletar os resultados dos clientes participantes na grade.
- A nuvem oferece mais serviços que a computação em grade. Na verdade, quase todos os serviços na Internet podem ser obtidos na nuvem, por exemplo, hospedagem na Web, vários sistemas operacionais, suporte a banco de dados e muito mais.
- Grades tendem a ser mais fracamente acoplados, heterogêneos e dispersos geograficamente em comparação à computação em cluster convencional
Agora leia : Diferença entre Nuvem Pública e Nuvem Privada.
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UPDATE: Por motivos de clareza, com base nos comentários recebidos, certas linhas / seções do post foram adequadamente editadas em 16 de novembro
Cuda faz parte da estratégia da Nvidia para posicionar suas GPUs, tradicionalmente fortes em gráficos e jogos de ponta, como finalidade, para Os processadores de computação, que podem ser usados em uma variedade de aplicações científicas e aplicações comerciais, como computação financeira, disse Huang.
"Acreditamos que uma GPU não é mais apenas para gráficos, e pode ser realmente usada para qualquer coisa que envolva muitos dados e matemática ", acrescentou Huang.
A Microsoft revelou na terça-feira preços e mais detalhes sobre como venderá sua infraestrutura de computação em nuvem do Windows Azure. A Microsoft revelou na terça-feira preços e mais detalhes sobre como venderá sua infraestrutura de computação em nuvem do Windows Azure, tornando-a gratuita para qualquer um usar agora antes que a empresa comece a cobrar em novembro.
Microsoft oferecerá três modelos de preços para o Azure quando começar a cobrar por ele em sua Conferência de Desenvolvedores Profissionais da Microsoft no final deste ano: preços baseados no consumo, nos quais as pessoas só pagarão pelo que usam; preços baseados em assinatura; e licenciamento por volume, para que os clientes corporativos possam integrar o Azure a acordos corporativos existentes com a Microsoft, disse o gerente geral da Microsoft, Doug Hauger.
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