Du kan inte direkt ansluta två datorer för att dela bearbetningskraft på det sätt du kanske tänker, som att slå samman deras CPU:er till en superkraftig enhet. Det finns emellertid sätt att uppnå ett liknande resultat genom att distribuera uppgifter över flera maskiner. Här är en uppdelning:
1. Distribuerad datoranvändning:
* koncept: Detta handlar om att bryta ner en stor uppgift i mindre delar som kan köras oberoende på olika datorer.
* Hur det fungerar: Du använder programvara specifikt utformad för distribuerad datoranvändning (som Boinc, Seti@Home, Folding@Home). Dessa plattformar hanterar uppgiftsdistribution, dataöverföring och resultataggregering.
* Fördelar: Idealisk för mycket stora, beräkningsintensiva uppgifter, som vetenskapliga simuleringar, dataanalys eller brytningskoder.
* Exempel: Du kan frivilligt din dators extra bearbetningskraft för att hjälpa forskare att analysera astronomiska data.
2. Nätverksåtergivning:
* koncept: Detta gäller huvudsakligen för 3D -grafikåtergivning. Det handlar om att använda flera datorer för att göra olika delar av en 3D -bild eller video.
* Hur det fungerar: Specialiserad renderingsprogramvara distribuerar arbetsbelastningen över nätverksdatorer, vilket gör sina tilldelade avsnitt samtidigt.
* Fördelar: Minskar betydligt den tid som krävs för att göra komplexa 3D -scener.
* Exempel: En filmstudio kan använda ett nätverk av datorer för att göra en högupplöst CGI-sekvens.
3. Cloud Computing:
* koncept: Detta handlar om att använda datorresurser (inklusive processkraft) från ett fjärrdatacenter via Internet.
* Hur det fungerar: Du prenumererar på en molnberäkningstjänst (som Amazon Web Services, Google Cloud Platform eller Microsoft Azure) och får åtkomst till deras virtuella maskiner med anpassningsbara hårdvaruspecifikationer.
* Fördelar: Ger skalbarhet på begäran, vilket innebär att du kan skala upp din datorkraft efter behov. Det är också kostnadseffektivt, eftersom du bara betalar för det du använder.
* Exempel: En start kan använda molnberäkning för att snabbt skala sin webbapplikation under en topptrafikperiod.
4. Delad lagring och samarbete:
* koncept: Detta fokuserar på att dela data och samarbeta om projekt över flera datorer.
* Hur det fungerar: Du använder delade lagringslösningar (som en NAS-enhet (Network-Assoned Storage (NAS) eller en molnlagringstjänst) för att lagra filer som kan nås av flera datorer.
* Fördelar: Aktiverar effektivt samarbete, delar stora filer och åtkomst till filer från olika platser.
* Exempel: Ett team av designers kan arbeta med ett designprojekt samtidigt, var och en använder sin egen dator medan de får åtkomst till delade filer från en molnlagringstjänst.
5. Virtualisering:
* koncept: Detta skapar en virtuell maskin (VM) på en värddator som kan köra sitt eget operativsystem och applikationer.
* Hur det fungerar: Programvara som VirtualBox eller VMware låter dig köra en VM på din dator och effektivt skapa en separat "dator" inom din befintliga.
* Fördelar: Du kan köra olika operativsystem eller programvara samtidigt, och du kan enkelt dela filer och resurser mellan värden och gäst -VM.
* Exempel: Du kan köra en Windows VM på en macOS-dator för att komma åt Windows-applikationer utan att behöva starta om i Windows.
Sammanfattningsvis: Även om du inte direkt kan slå samman processen för två datorer, finns det flera tekniker för att uppnå liknande resultat genom att distribuera uppgifter, dela resurser eller använda molnberäkning. Det bästa tillvägagångssättet beror på dina specifika behov och vilken typ av uppgift du vill utföra.
