パフォーマンスに基づいてクラウドコンピューティングとグリッドコンピューティングがどのように異なるか。たとえば..私はローカルグリッドとクラウドサービスを持っています..パフォーマンスが私の唯一の基準である場合、どちらを使用するのが良いでしょう!! クラウドコンピューティングとグリッドコンピューティングで多くの違いを経験しましたが、パフォーマンスの問題に関して重要なことは何も見つかりませんでした。
PS：-私はクラウドコンピューティングに少し慣れていません
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言うことは不可能です。勝者はありません。「パフォーマンス」は、物理マシンの速度（CPU / RAM / IO）、作業負荷、および分散システムの非効率性に基づいています。どのタイプの分散システムが最適かは、作業負荷によって異なります。
申し訳ありませんが、より良い質問を作成すると、より良い答えが得られる可能性があります。
于 2013-02-01T09:16:28.333 に答える
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一般的に言って、クラウドコンピューティングは低速のマシンを提供し、すべてのデータはインターネットを経由する必要があります。ただし、マシンは1時間単位で購入できるため、大量のコンピューティング能力に対しては、おそらく多くのマシンを購入する余裕があります。
独自のローカルグリッドを設定すると、入手するマシンの仕様を決定し、好みに合わせて設定することができます。ただし、常に使用していない場合は、大量に購入するのは費用がかかります。
コスト分析を行いたい場合は、こちらのコスト計算ツール（https://secure.slicify.com/Calculator.aspx）を参照して、オンデマンドの計算能力がどのくらいのコストになるかを大まかに把握できます。さまざまなプロバイダー（完全な開示-これは私のサイトのページです）。
于 2013-10-15T08:30:04.537 に答える
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さて、クラウドでは、計算をホストしているマシンとデータソースの間のリンクを介して転送する必要があるデータの量を尋ねる必要がありますか？そして、どれだけ速いか。大きな違いは検出されなかったとおっしゃいましたか？おそらく非常に少量のデータを配線しました。
于 2014-01-27T16:22:36.773 に答える
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私はそれが...正しい質問だとは思いません。たとえば、Google Compute Engineは、選択したハードウェアに基づいて課金されます。
一般に、コードはローカルLANと同じくらい高速にクラウドで実行できます（「グリッド」とは異なります）。ボトルネックがどこにあるか（存在する場合）を把握する必要があります。すべての「グリッド」実装は、計算を「ノード」にファームアウトします。しかし、データベース層のボトルネック。
Hadoopは、「HDFS」（Hadoop分散ファイルシステム）によってこれを回避するものです。
明らかな代替手段は、たとえば、データベースクラスタリングです。
とにかく、一般的に、クラウドでコードの実行が遅くなる理由はありません（ただし、データベースとグリッド間のリンクが遅いとは言わないでください！）
于 2014-02-08T15:48:00.510 に答える