[论文解读] The Distributed Computing Paradigms: P2P, Grid, Cluster, Cloud, and Jungle

Brijender Kahanwal, T. P. Singh|arXiv (Cornell University)|Nov 13, 2013

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 11被引用 35

一句话总结

本文综述了五种主要的分布式计算范式——P2P、网格计算、集群计算、云计算和丛林计算（Jungle），重点分析其演进历程、架构特性以及在现代大规模计算中的角色。文章强调云计算作为快速演进的范式，突出其从高性能计算向以数据密集型、网络为中心的系统转变，以支撑海量用户工作负载，同时对各平台在资源共享与性能优化方面的表现进行了对比分析。

ABSTRACT

The distributed computing is done on many systems to solve a large scale problem. The growing of high-speed broadband networks in developed and developing countries, the continual increase in computing power, and the rapid growth of the Internet have changed the way. In it the society manages information and information services. Historically, the state of computing has gone through a series of platform and environmental changes. Distributed computing holds great assurance for using computer systems effectively. As a result, supercomputer sites and data centers have changed from providing high performance floating point computing capabilities to concurrently servicing huge number of requests from billions of users. The distributed computing system uses multiple computers to solve large-scale problems over the Internet. It becomes data-intensive and network-centric. The applications of distributed computing have become increasingly wide-spread. In distributed computing, the main stress is on the large scale resource sharing and always goes for the best performance. In this article, we have reviewed the work done in the area of distributed computing paradigms. The main stress is on the evolving area of cloud computing.

研究动机与目标

• 分析分布式计算范式的历史演进与当前状态，以应对宽带技术、计算能力及互联网增长的进展。
• 考察从传统超级计算机和数据中心向可扩展、以用户为中心的系统转变的过程，这些系统需处理数十亿次请求。
• 从资源共享与性能角度，对比分析P2P、网格计算、集群计算、云计算和丛林计算（Jungle）范式的核心特征。
• 突出云计算在现代分布式系统中日益重要的作用及其变革性影响。
• 全面概述分布式计算的新兴趋势，特别是向数据密集型与网络为中心的架构转型。

提出的方法

• 系统性回顾1990年代至2013年间分布式计算范式相关文献与技术发展。
• 基于架构与运行模式，将分布式系统划分为五类范式：P2P、网格计算、集群计算、云计算和丛林计算（Jungle）。
• 分析各类范式在资源共享、可扩展性、容错能力及性能优化等方面的系统特性。
• 使用7幅图示，直观展示各类范式的架构差异与数据流特征。
• 强调云计算作为早期范式的汇聚点，整合了P2P、网格计算与集群计算模型的特性。
• 基于应用场景、部署模式与用户访问模式，开展对比性讨论。

实验结果

研究问题

• RQ1 分布式计算范式如何响应网络技术、硬件进步与互联网使用增长的演进？
• RQ2 P2P、网格计算、集群计算、云计算和丛林计算（Jungle）范式在架构与运行特征上的主要区别是什么？
• RQ3 云计算如何整合并转化早期分布式计算模型的能力？
• RQ4 从高性能计算向大规模、用户服务型系统转变的关键驱动力是什么？
• RQ5 这些范式如何在数据密集型环境中支持大规模资源共享与性能优化？

主要发现

• 云计算已发展为主导范式，从P2P、网格计算与集群计算等早期模型演化而来，能够支持大规模、并发的用户工作负载。
• 从超级计算机向云系统转变，反映出计算重点从浮点性能转向高效处理数十亿用户请求的能力。
• 分布式计算正日益呈现数据密集型与网络为中心的特征，这主要受宽带与互联网使用增长的推动。
• 每种范式——P2P、网格计算、集群计算、云计算与丛林计算（Jungle）——在资源共享、可扩展性与容错能力方面各具优势，其中云计算提供了最灵活且广泛采用的模型。
• 本文将云计算识别为分布式系统的自然演进，融合了早期模型的特性，同时实现了服务可用性与弹性的新水平。
• 研究证实，现代分布式系统更注重动态资源分配与网络效率，而非仅依赖计算能力本身。