SISTEMAS DISTRIBUÍDOS E COMPUTAÇÃO PARALELA

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Exercicios / Simulados
1- Cite ou resuma a importância, e as características do SISTEMAS DISTRIBUÍDOS E COMPUTAÇÃO PARALELA.
Resposta:
Sistemas Distribuídos e Computação Paralela são áreas essenciais da ciência da computação que lidam com o processamento de tarefas em ambientes complexos. Vamos explorar as principais características de cada uma:
1. Computação Paralela:
· Conceito: A computação paralela envolve a execução simultânea de tarefas em recursos distintos, como CPUs ou núcleos de processadores.
· Objetivo: Aumentar o desempenho computacional, reduzindo o tempo total de execução.
· Exemplos de Desafios:
· Modelagem e simulação em áreas como química quântica, física relativista e cosmologia.
· Dinâmica de fluidos, projeto de materiais e atividades biológicas.
· Medicina, modelagem de órgãos e clima global.
· Expressão de Paralelismo:
· SPMD (Single Program, Multiple Data): Uma aplicação é executada por um conjunto de processadores em um ambiente único.
· MPMD (Multiple Program, Multiple Data): Diferentes programas são executados em diferentes processadores.
· Desafios: Gerenciamento de processos, comunicação e exploração eficiente do paralelismo.
2. Computação Distribuída:
· Conceito: A computação distribuída envolve a execução de tarefas em computadores distintos, geralmente conectados por redes.
· Objetivo: Compartilhar recursos e resolver problemas que não podem ser tratados por um único sistema.
· Características:
· Fracamente Acoplada: Os sistemas distribuídos são menos previsíveis devido à rede e possíveis falhas.
· Comunicação por Mensagens: Não há memória compartilhada; os computadores se comunicam por troca explícita de mensagens.
· Exemplos: Redes de sensores, sistemas de gerenciamento de banco de dados distribuídos, serviços web.
· Previsibilidade: Menos previsível devido à natureza distribuída e à variabilidade da rede.
Em resumo, a computação paralela busca otimizar o desempenho usando recursos locais, enquanto a computação distribuída lida com a colaboração entre sistemas independentes interconectados. Ambas são cruciais para enfrentar os desafios computacionais modernos.