La computación en clúster y la computación en cuadrícula se refieren a sistemas que utilizan varias computadoras para realizar una tarea. La principal diferencia entre los dos es que la computación en cuadrícula se basa en una aplicación que se divide en módulos discretos, donde cada módulo puede ejecutarse en un servidor separado. La computación en clúster generalmente ejecuta una aplicación completa en cada servidor, con redundancia entre servidores.
La computación en clúster estándar está diseñada para producir un entorno redundante que garantizará que una aplicación continúe funcionando en caso de una falla de hardware o software. Este diseño de clúster requiere que cada nodo del clúster refleje los nodos existentes tanto en el entorno de hardware como en los sistemas operativos.
La computación en clúster general es el proceso mediante el cual dos o más computadoras se integran para completar un proceso o tarea específicos dentro de una aplicación. Esta integración puede estar estrechamente acoplada o débilmente acoplada, según el objetivo deseado del grupo. La computación en clúster comenzó con la necesidad de crear redundancia para aplicaciones de software, pero se ha expandido a un modelo de cuadrícula distribuida para algunas implementaciones complejas.
La computación en cuadrícula es más un enfoque distribuido para resolver problemas complejos que no podrían resolverse con un diseño típico de computación en clúster. La computación en clúster es una réplica de servidores y entornos para crear un entorno redundante y un clúster de cuadrícula es un conjunto de computadoras débilmente acopladas para resolver módulos o problemas independientes. La computación en cuadrícula está diseñada para trabajar problemas independientes en paralelo, aprovechando así la potencia de procesamiento de la computadora de un modelo distribuido.
Antes de la computación en cuadrícula, cualquier proceso algorítmico avanzado solo estaba disponible con supercomputadoras. Estas supercomputadoras eran máquinas enormes que necesitaban una enorme cantidad de energía y potencia de procesamiento para realizar una resolución avanzada de problemas. La computación en cuadrícula sigue el mismo paradigma que una supercomputadora, pero distribuye el modelo entre muchas computadoras en una red poco acoplada. Cada computadora comparte algunos ciclos de potencia de procesamiento de computadora para soportar la red.
El diseño de clúster típico de una empresa es un conjunto de computadoras estrechamente acopladas que actúan como una sola computadora. Estos equipos se pueden equilibrar en la carga para admitir la carga de trabajo y las solicitudes de red. En el caso de una falla del servidor dentro de una granja de computación en clúster, el equilibrador de carga enruta automáticamente el tráfico a otro servidor en la granja de clústeres, que continúa sin problemas la funcionalidad principal de la aplicación. La computación en cuadrícula y la computación en clúster son muy similares, ya que cada una usa los recursos de servidores adicionales y unidades de procesamiento de computadora (CPU) para completar los requisitos de carga de una aplicación.