遠隔処理と分散データ処理の違いは何ですか?
1.集中化と分散化:
- テレプロセッシング :テレプロセシングでは、データ処理が集中化されます。つまり、すべてのデータが中央のメインフレーム コンピューターに保存され、処理されます。リモート端末またはデバイスは、データの入力、取得、処理のためにメインフレームに接続されます。
- 分散データ処理 :分散データ処理には、相互接続された複数のコンピューターまたはノード間でデータが保存および処理される分散データ処理が含まれます。各ノードは独自の処理機能を備えており、必要に応じて他のノードとデータを共有します。
2.データの場所 :
- テレプロセシング :テレプロセッシングでは、すべてのデータが中央のメインフレーム コンピューターに保存され、ユーザーは端末やワークステーションを通じてリモートからデータにアクセスして処理します。
- 分散データ処理 :分散データ処理では、データが複数のコンピュータに分散されます。これは、データがそれを必要とするユーザーまたはプロセスの近くに保存され、アクセシビリティが向上し、ネットワーク トラフィックが削減されることを意味します。
3.処理場所 :
- テレプロセシング :テレプロセッシングでは、データ処理はメインフレーム コンピューター上で集中的に行われます。メインフレームはすべてのデータ処理タスクを処理し、リモート端末は入出力デバイスとして機能します。
- 分散データ処理 :分散データ処理では、データ処理が複数のコンピュータに分散されます。各コンピューターまたはノードは処理タスクを独立して実行できるため、単一システムの負荷が軽減され、全体的なパフォーマンスが向上します。
4.データのアクセシビリティと制御 :
- テレプロセシング :データはテレプロセッシングで集中化されるため、データのアクセスと制御は中央のメインフレームによって管理されます。ユーザーがメインフレーム上に存在するデータを制御できるのは限られている場合があります。
- 分散データ処理 :分散データ処理により、ユーザーはより優れたデータ アクセスと制御を実現できます。中央システムのみに依存することなく、自分のコンピュータまたはノード上でローカルにデータにアクセスして処理できます。
5.スケーラビリティ :
- テレプロセシング :テレプロセッシングのスケーリングは、中央メインフレームの容量によって制限されます。さらにユーザーやデータを追加すると、システムのリソースに負担がかかり、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
- 分散データ処理 :分散データ処理は本質的によりスケーラブルです。ネットワークにコンピュータまたはノードを追加すると、処理能力を簡単に拡張し、ワークロードの増加に対応できます。
6.フォールトトレランスと信頼性 :
- テレプロセシング :遠隔処理システムの中央メインフレーム コンピュータに障害が発生すると、データ処理システム全体が使用できなくなります。これにより、単一障害点が発生し、全体的な信頼性が低下します。
- 分散データ処理 :分散データ処理はより耐障害性が高くなります。 1 つのコンピューターまたはノードに障害が発生しても、他のコンピューターまたはノードは独立して動作を継続できるため、データへのアクセス性と継続的な処理が確保されます。
概要:
遠隔処理には、すべてのデータと処理が中央のメインフレーム コンピューター上で行われる集中型データ処理が含まれます。一方、分散型データ処理では、相互接続された複数のコンピューター間でデータと処理が分散されます。分散データ処理には、データへのアクセス性、スケーラビリティ、耐障害性、応答時間の短縮などの利点があり、多くの最新のデータ処理アプリケーションにとって好ましいアプローチとなっています。