O comparație detaliată între [625597]

UNIVERSITATEA AUREL VLAICU – ARAD
Facultatea de științe exacte

REFERAT

O comparație detaliată între
COMPUTERIZAREA GRUP(CLUSTER),
COMPUTERIZAREA ÎN REȚEA(GRID) ȘI
COMPUTERIZAREA ÎN NOR (CLOUD)

Titular curs:
Prof. Univ. Dr.
Ioan DZIȚ AC

Student: [anonimizat]
2017

REZUMAT
Cloud computing (computerizare în nor) crește rapid ca o alternativă la calculul conve .nțional. Cu
toate acestea, se bazează pe modele cum ar fi cluster computing(computerizare grupată ), computerizare
distribuită , computerizare utilitară si grid computing (computerizare în rețea) în general. Referatul prezintă
o comparație completă între Cluster Computing , Grid Computing și Cloud Computing, împreună cu
provocările cu care se confruntă.
Referatul încearcă o mai bună explicare a acest or modele pentr u a le cunoaște m odul în care acestea
diferă de conceptele sale înrudite, toate într -un singur pas.
De asemenea abordează proiectele în desfășurare și diferite le aplicații care utilizează aceste modele
de ca lcul ca platformă de execuție.
De asemenea, est e dată o privire de ansamblu asupra uneltelor care pot fi folosite în cele trei modele
de computerizare pentru a proiecta și dezvolta aplicații. Acest referat ar putea ajuta la aducerea ideilor
inovatoare în domeniu care pot fi explorate în cadrul nevoilor din lumea calculatoarelor.

CUVINTE CHEIE – cluster computing , grid computing , cloud , cloud computing , modele de
computerizare , comparație
CUPRINS
I. INTRODUCERE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………… 3
II. TREI MODELE DE COMPUTERIZARE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………. 3
Cluster Computing ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………. 3
Grid Computing ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………….. 4
Cloud Computing ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… 4
III. PROVOCĂRI ÎN COMPUTERIZAREA GRUP(CLUSTER), ÎN REȚEA(GRID) ȘI ÎN NORI(CLOUD) ………………………….. …… 5
Provocări în computerizarea în grup ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………….. 5
Provocări ale computerizării în rețea ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………. 5
Provocări în computerizarea în nor(cloud computing) ………………………….. ………………………….. ………………………… 6
IV. COMPARAȚIA COMPUTERIZĂRILOR ÎN GRUP(CLUSTER), ÎN REȚEA(GRID) ȘI ÎN NORI(CLOUD) ………………………….. 7
V. PROIECTE ȘI APLICAȚII ÎN COMPUȘIILE GRUP(CLUSTER), ÎN REȚEA(GRID) ȘI ÎN NORI(CLOUD) ………………………….. . 8
VI. CONCLUZIE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………… 11
VI. BIBLIOGRAFIE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………….. 12

I. INTRODUCERE
Computerizarea de înaltă performanță (HPC) a fost odată limitat ă ca acces la instituțiile care își
permite au supercomputere costisitoare ale acelor vremuri. N evoia de HPC la scară mică și la un cost mai
mic care a dus la apariția cluster computing (computerizarea în grup).Apariția platformelor de cluster (grup)
a fost coordonata printr -o serie de proiecte academice, cum ar fi Beowulf, Berkeley NOW și HPVM .
Popularitatea internetului și accesul la computere puternice și tehnologiile de rețea de mare viteză au
schimbat modul în care sunt utilizate computerele.
Grid computing(c omputerizarea in reț ea) a provenit din mediul academ ic la mijlocul anilor '90, cu
scopul de a facilita utilizarea de la distanță a puter ii de procesare inactivă în alte centre de calcul at unci
când cel local este ocupat . Inițial, s -a referit doar la o rețea de calcul și s-a adresat unu i public restrâ ns. Cu
toate ac estea, după ani de dezvoltare, computerizarea în rețea a obținut un impuls și a ajuns să însemne un
mod eficient de schimb coordonat al resurselor și rezolvarea problemelor în organizații virtuale
multiinstituționale dinamice.
Cloud computing (computerizarea in nor) este un fel de model de c omputerizare care a apărut la
sfârșitul anului 2007. Acesta oferă un bazin de resurse de calcul pe care utilizatorii îl pot accesa prin
Internet. Principiul de bază al computerizării în nor este de a pune in reț ea computerizarea f ăcută pe un
calculator local . Aceasta presupune ca firma sa folosea scă resursele de rețea, server, stocare, aplicație,
servici i etc., neces are fără investiții uriașe în achiziții , punere în aplicare și întreținere . Resursele sunt
solicitate la nevoie fără nici o rezervare prealabilă și, prin urmare, elimină supra alimentarea și
îmbunătățește utilizarea resurselor.
În literatur a de specialitate , au apărut doar câteva comparații în domeniul modelelor de
computerizare . În această lucrare se realizează o comparație completă a celor trei modele de computerizare .

II. TREI MODELE DE COMPUTERIZARE
Cluster Computing
Pentru mulți ani, supercomputerul a fost liderul în domeniul c omputerizării . Dar din cauza
problemelor cu ca re se confruntă în domeniul științei, al ingineriei și al afacerilor, care nu au putut fi
rezolvate cu ajutorul supercomputerelor , ele au fost înlocuite cu grupul(cluster) cu scopul d e a depăși
aceste probleme și a oferit, de asemenea, o modalitate foarte ieftină de a obține acces la o potențială putere
de calcul imensă.
Definiție : Un grup este o colecție de computere paralele sau distribuite care sunt interconectate între
ele folosind rețele de mare viteză, cum ar fi gigabit Ethernet, SCI, Myrinet și Infi niband. Aceștia lucrează

împreună la computerizări intensive cu mari cantități de date , care nu ar fi fezabile să se execute pe un
singur computer. Clusterele sunt utilizate în principal pentru înaltă disponibilitate , echilibrare a sarcinilor și
pentru c omputerizare . Acestea sunt folosite pentru scopuri de înaltă disponibilitate deoarece acestea mențin
noduri redundante care sunt folosite pentru a furniza servicii atunci când componentele sistemului eșuează.
Performanța sistemului este îmbunătățită aici pen tru că, chiar dacă un nod eșuează, există un alt nod de
așteptare care va purta sarcina și va elimina singurele pun cte de eșec fără nici o piedică . Atunci când mai
multe computere sunt conectate împreună într -un cluster, aceștia împărtășesc volumul de lucr u calculat ca
un singur calculator virtual. Din punctul de vedere al utilizatorilor, acestea sunt mai multe mașini, dar
funcționează ca o singură mașină virtuală. Cererea utilizatorului este primită și distribuită între toate
calculatoarele independente pe ntru a forma un grup( cluster ). Acest lucru duce la o comput erizare
echilibrată între diferite mașini, îmbunătățind performanța sistemelor de grup( cluster ). Adesea, grupurile
sunt utilizate în principal în scopuri computaționale, decât manipularea activităț ilor bazate pe IO1. B.
Grid Computing
Grid computing (computerizarea în rețea) combină computerele din mai multe domenii
administrative pentru a atinge un obiectiv comun, pentru a rezolva o singură sarcină și poate apoi să dispară
la fel de repede. Este asemănătoare rețelei electric e. Una dintre principalele strategii de grid computing este
de a folosi middleware pentru a împărți și repartiza fragmente ale unui program între mai multe
calculatoare. Grid computing presupune computerizarea într-o manieră dis tribuită, care poate implica, de
asemenea, agregarea sistemelor bazate pe computere pe scară largă. Mărimea unei rețele poate varia de la o
rețea restrânsă de stații de lucru pentru computere la o corporație , la colaborări mari din multe companii și
rețele .
Definiție : Buyya et. a l. a definit computerizarea în rețea ca un tip de sistem paralel și distribuit, care
permite în mod dinamic, în timp util, partajarea, selecția și agregarea resurselor autonome distribuite
geografic, în funcție de cerințele privind calitatea serviciilor, capacitatea, performanța, costul și utilizatorii.
Definiție : Ian Foster a definit computerizarea în rețea ca un sistem care coordonează resurse care nu
fac obiectul unui control centralizat, utilizând protocoale standard și deschise , cu scop general și interfețe
pentru a furniza calități neobișnuite de serviciu.
Cloud Computing
Cloud computing (computerizarea în nor) se referă atât la aplicațiile furnizate ca servicii pe Internet,
cât și la sistemele de hardware și software din ce ntrele de date care furnizează aceste servicii.
Definiție : În conformitate cu Buyya et. al. computerizarea în nor este un tip de sistem paralel și
distribuit constând dintr -o colecție de computere interconectate și virtualizate care sunt furnizate dinamic

1 input/output – introducere/extragere

și prezentate ca una sau mai multe resurse de calcul unificate bazate pe acordul la nivel de serviciu. Cloud
computing este un model care permite accesul omniprezent, convenabil, la cerere, într -un bazin comun de
resurse de calcul configurabile (de exempl u, rețele, servere, stocare, aplicații și servicii) care pot fi
furnizate rapid și eliberate cu un efort minim de gestionare sau serviciu din partea furnizorului.
Cloud computing oferă în principiu trei tipuri de servicii: Software -ul ca serviciu (SaaS), Platforma
ca serviciu (PaaS) și infrastructura ca serviciu (IaaS).
• SaaS este un tip de servici u în care mulți utilizatori pot utiliza software – Găzduit de furnizorul de
servicii și plătește numai pentru timpul utilizat. Va fi mai bine decât să cumpăraț i hardware și software,
deoarece păstrează povara actualizării software -ului la cea mai recentă versiune, licențiere și este, desigur,
mai economică. Unii furnizori de servicii de exemplu sunt Salesforce, Customer Relationships
Management (CRM) și Google A pps.
• PaaS oferă un mediu integrat la nivel înalt pentru proiectarea, construirea, testarea, implementarea
și actualizarea aplicațiilor personalizate online. Unii furnizori de servicii de exemplu sunt Google Engine
App, Microsoft Azure, RightScale și Sale sForce.
• IaaS se referă la serviciile oferite utilizatorilor de a utiliza resurse de procesare, stocare, rețea și alte
resurse de calcul pentru a executa orice software, inclusiv sisteme de operare și aplicații. Unii dintre
furnizorii IaaS sunt AWS, Euca lyptus, Open Stack, GoGrid și Flexiscale.

III. PROVOCĂRI ÎN COMPUTERIZAREA GRUP( CLUSTER ), ÎN REȚEA( GRID )
ȘI ÎN NOR (CLOUD )
Fiecare model de calcul are provocări similare sau unice, trebuie să transforme provocările în
oportunități și are posibilități de cercetare ulterioară.
Provocări în c omputerizarea în grup
Provocările cercetării pentru computerizarea în grup( cluster computing ) sunt următoarele:
1) Middleware: pentru a produce medii software care oferă o iluzie a unei singure imagini a
sistemului, mai degrabă decât o colecție de computere independente.
2) Program area: Aplicațiile care rulează în grup trebuie să fie scrise în mod explicit, care
încorporează împărțirea sarcinilor între noduri, de asemenea trebuie să se acorde o comunicare între ele.
3) Elasticitatea: variaț ia de timp de răspuns în timp real când numărul cererilor de servicii se
modifică dramatic.
4) Scalabilitate a: Îndeplini rea cerinț elor suplimentare ale unei resurse, pot afectând performanța
sistemului.
Provocări ale computer izării în rețea

Provocările cercetării cu care se confruntă computerizarea în rețea includ:
1) Dinamic itatea : resursele din rețea sunt deținute și gestionate de mai mult de o organizație care
poate intra și ie și din rețea în orice moment, cauzând o povară asupra celorlalte rămase .
2) Administra re: pentru a forma o unitate de resurse unificate trebuie coordona te politicile
administrației locale cu cele globale ceea ce duce la o povară grea de administrare și de întreținere a
sistemului.
3) Dezvoltare: Prob lemele se referă la modalitățile de scriere a software -ului pentru a rula pe
platformele de computerizare în rețea( grid computing ), care include dezintegrarea și distribuirea
elementelor de procesare și apoi asamblarea soluțiilor.
4) Contabilitate: găsire a unor modalități de sprijinire a diferitelor infrastructuri contabile, a
modelului economic și a modelelor de aplicații care pot face față bine sarcinilor care comunică frecvent și
care sunt interdependente.
5) Eterogeneitatea: găsirea unor modalități de a crea un arie largă de programare intensiv ă a datelor
și planificare cadru a unui set eterogen de resurse.
6) Programare: Legătura scăzut ă între noduri și felul distribuit a procesării fac mai complexă
programarea aplicațiilor p entru computerizarea în r ețea.
Provocări în computerizarea în nor( cloud computing )
Provocările cloud computing includ următoarele:
1) Scalabilitate dinamică: nodurile de calcul sunt scalate în sus și în jos dinamic de către aplicație în
funcție de timpul de răspuns la interogărilor utilizatorului. Întârzierile de planificare implic ate sunt o
preocupare reală care conduce la necesitatea unui sistem eficient și dinamic de gestionare a încărcăturii.
2) Multi -locație: Când numărul de aplicaț ii care rulează pe același nod de calcul crește, va reduce
cantitatea de lățime de bandă alocată fiecărei aplicații, ceea ce poate duce la degradarea performanței.
3) Interogarea și accesul: interogarea provenienței scalabile și accesul securizat al informațiilor de
proveniență sunt probleme deschise atât pentru med iul de rețea cât și pentru mediul în nor.
4) Standardizare: Întrucât fiecare organizație are propriile API -uri și protocoale folosite, ceea ce face
ca datele utilizatorului sau blocarea furnizorului să fie blocate. Astfel, integrarea și interoperabilitat ea
tuturor serviciilor și aplicațiilor reprezintă o provocare.
5) Fiabilitate și toleranță la defecțiuni: Sunt necesare instrumente pentru testarea aplicației împotriva
toleranței la erori și a defecțiunilor de calcul care ajută la dezvoltarea unui sistem fiabil.
6) Depanarea și profilare a: Depanarea paralelă și la distanță a fost întotdeauna o problemă pe ntru
dezvoltarea programelor supercomputerelor și este o problemă și în domeniul computerizării în nor(cloud
computing ).

7) Securitate și confidențial itate: utilizatorul nu are idee în cazul în care datele sunt stocate și cine o
va folosi deoarece există mai mulți hackeri decât dezvoltatorii.
8) Putere: Deși computerizarea în nor(cloud computing ) oferă multe tipuri de servicii în cele din
urmă pentru a satisface nevoile utilizatorilor, se consumă o cantitate enormă de energie. Este foarte necesar
un management autonom al resurselor de energie.
IV. COMPARAȚIA COMPUTERIZĂRILOR ÎN GRUP( CLUSTER ), ÎN
REȚEA( GRID ) ȘI ÎN NOR (CLOUD )
Privite într -un sens larg, noțiunile de cluster, grid și cloud computing par să aibă caracteristici
similare. Această secțiune face ca lumina să se diferențieze în diferite perspective și să ofere o comparație
capăt -la-capăt. Aceasta ar putea fi înțeleasă cu ușurință atunci când este reprezentată într -o formă tabelară
așa cum este prezentată în tabelul I.

V. PROIECTE ȘI APLICAȚII ÎN COMPUȘIILE GRUP( CLUSTER ), ÎN
REȚEA( GRID ) ȘI ÎN NOR (CLOUD )
În această secțiune, prezentăm câ teva proiecte și aplicații în computerizarea în grup(cluster), în
rețea(grid) și în nor(cloud) .
A. Proiecte și aplicații în domeniul computerizării în rețea.
Unele dintre proiectele din domeniul cluster computing sunt:
1) Condor: este un proiect cu mai multe fațete implicat în cinci activități principale.
a) Cercetări în domeniul computerizării distribuit e.
b) Participarea la comunitatea științifică.
c) Ingineria de software complex.
d) Întreținerea mediilor de producție.
e) Educația studenților.

2) ShaRCS : Acest proiect pilot a fost conceput pentru a defini, a demonstra și a măsura modul în
care grupurile comune de computerizare și stocare care locuiesc în centre regionale de date pot furniza
servicii de calcul anchetatorilor. Unele dintre aplicaț iile din domeniul clusterelor sunt:
a) Cercetarea și prognoza meteo (WRF) este un proiect colaborativ al mai multor instituții pentru a
dezvolta un model de prognoză regională și un sistem de asimilare a prognozelor meteorologice
operaționale și de cercet are atmosferică.
b) Hadoop este un cadru open -source pentru rularea aplicațiilor intensive de date într -un grup de
procesare const ruit din hardware -ul funcțional al serverelor . Unii clienți folosesc gruparea Hadoop pentru a
analiza modelele de căutare a le clienților pentru a ținti publicitatea. Alte aplicații includ filtrarea și
indexarea înregistrărilor web, algoritmilor de recunoaștere facială pentru a căuta imagini într -o bază de date
extinsă.
c) Computerizarea în grup a fost folosit ă și pentru rezolvar ea unor aplicații provocatoare, cum ar fi
modelarea meteorologică, simulările de accidente auto, științele vieții, dinamica fluidelor computerizate,

simulările nucleare, prelucrarea imaginilor, electromagnetismul, mineritul de date, aerodinamica și
astrofi zica. Computerizarea în grup a fost utilizată ca o platformă pentru aplicațiile de extracție a datelor
care implică atât operații computerizate cât și date intensive. Acestea sunt, de asemenea, folosite pentru
aplicații comerciale cum ar fi sectorul bancar pentru a obține o disponibilitate ridicată și pentru a face
backup. Computerizarea în grup este folosit ă pentru a găzdui multe site -uri noi de servicii Internet, cum ar
fi Hotmail, aplicații web, baze de date și alte aplicații comerciale.

B. Proiecte și apl icații în domeniul computerizării în grup.
Unele dintre proiectele din domeniul computerizării în grup sunt prezentate aici:
1) Globus : Este un software open source de grup care abordează cele mai dificile probleme legate
de distribuirea resurselor distrib uite. Prima versiune a programului – Globus DemoGrid, este un instrument
care va construi un mediu de rețea de instrucțiuni care poate fi implementat utilizând mașini virtuale pe un
nor sau pe resurse fizice. Scopul principal al programului DemoGrid este s ă ofere un acces facil la un
mediu cu diferite instrumente de rețea, fără a trebui să instaleze instrumentele în sine sau să aibă nevoie de
un cont pe o rețea existentă.
2) Proiectul EGI -InSPIRE : Început în 2010, cofinanțat de Comisia Europeană timp de pa tru ani,
ca un efort de colaborare care implică mai mult de 50 de instituții din peste 40 de țări. Misiunea sa este de a
crea o infrastructură europeană durabilă a rețelelor (EGI), care să asocieze noile infrastructuri de ca lcul
distribuite, cum ar fi norul , rețelele de supercomputere și rețelele desktop, în beneficiul comunităților de
utilizatori din cadrul Spațiului European de Cercetare. Scopul final al EGI -InSPIRE este de a oferi
oamenilor de știință europeni și partenerilor lor internaționali o e -Infra structură durabilă și fiabilă care să
poată sprijini nevoile lor de analiză a datelor pe scară largă.
3) Alte proiecte de rețea sunt Gridul național tehnologic NSF , Gridul de informații al NASA ,
GriPhyN , NEESgrid , Gridul de date privind fizica particulelo r și Gridul european de date.

Aplicațiile rețelei variază de la fabricarea avansată, tunelul de vânt numer ic, simularea
rezervoarelor de petrol, cercetarea fizicii particulelor, fizica nucleară de înaltă energie (HENP), modelarea
meteorologică, bio -infor matica, analiza terenului din punct de vedere al observ ării naturii, baz a de date
științifice și serviciile web de cunoștințe populare.
1) MammoGrid : Este o aplicație a rețelei medicale bazate pe servicii bazate pe servicii. Scopul este
de a furniza un se t de prototipuri evolutive care să demonstreze analiștilor mamografi, radiologi specializați
care lucrează la screening -ul cancerului la sân, care pot utiliza infrastructura informațiilor de rețea pentru a
rezolva problemele comune de analiză a imaginii.

2) DDGrid (Drug Discovery Grid) : Acest proiect își propune să construiască o platformă de
colaborare pentru descoperirea de droguri folosind tehnologia de ultimă generație P2P și computerizare în
rețea( grid computing ). Acest proiect are ca scop rezolvarea aplicațiilor științ ifice pe scară largă în domeniul
calculării datelor intensive în domeniul chimiei medicinale și al biologiei moleculare, cu ajutorul
middleware -ului de rețea. Peste 106 compoziții de date cu structură 3 -D și proprietăți fizico -chimice sunt
de asemene a furnizate pentru a identifica potențialii candidați la medicamente.

C. Proiecte și aplicații în domeniul computerizării în nor.
Unele dintre proiectele de inițiativă din domeniul computerizării în nor(cloud computing ) sunt
prezentate în cele ce urmează:
1) CERN : Organizația Eu ropeană pentru Cercetare Nucleară dezvoltă un nor mega de calcul pentru
a distribui date oamenilor de știință din întreaga lume ca parte a proiectului LHC .
2) Interfața în “nor” unificată ( UCI): Acest proiect este propus de Forumul Interoperabilității în
Cloud Computing ( CCIF ) care lucrează la dezvoltarea API -urilor standard care pot fi utilizate de toți
furnizorii de servicii în nor pentru a depășii problemele de interoperabilitate.
3) Platforma meteorolo gică spațială activată în „nor” (CESWP ): Scopul este d e a aduce energia și
flexibilitatea computerizării în „nor” la fizicienii de vreme spațială. Scopul este de a reduce barierele pentru
fizicieni de a -și conduce știința, adică de a facilita colaborarea cu alți oameni de știință, de a dezvolta
modele de vreme s pațială, de a efectua simulări, de a realiza vizualizări și de a permite proveniența.
4) OpenNebula : Acest proiect are succes cu lansarea celui mai avansat și mai flexibil instrument de
gestionare a computerizării în „nor” și a creșterii unei comunități opensource act ive. Scopul lor este de a
dezvolta ce l mai avansat , extre m de scalabil și adaptabil set de instrumente software pentru managementul
computerizării în „nor”. Ei planifică o rețea de operare pentru a simpli fica gestionarea instanțelor în „nor”
OpenNebula, funcțional itatea de toleranță la erori pentru a maxim iza timpul de funcționare în „nor”,
gestionarea îmbunătățită a imaginilor și a șabloanelor, funcționalitatea de securitate nouă, suportul
îmbunătățit pentru federa lizarea centrelor de date și suportul pentru arhitectu rile “multitier ”.
5) TClouds : Scopul proiectului este prototipul unei infrastructuri în „nor” avansat ă care poate oferi
un nou nivel de calcul și stocare securizat, privat și rezilient, care să fie eficient din punct de vedere al
costurilor, simplu și scal abil. Pentru a obține securitatea, rezistența și scalabilitatea necesare atunci când
externalizează sistemele critice de IT la un nor, oamenii de știință vor construi un cadru avansat Cloud of
Clouds pentru proiect. Acest cadru oferă mai multe back -up-uri ale datelor și aplicațiilor TClouds în cazul
unei defecțiuni hardware sau al unei intruziuni.

Unele dintre aplicațiile care pot fi implementate în nor includ găzduire web, gă zduire media,
servicii multi -chiriaș, HPC (computere de înaltă performanță) , stocare distribuită, integrare mult i-
întreprindere etc.
1) Odată cu extinderea computerizării în nor și crearea unui nor public printre multe universități
Biblioteci, poate conserva resursele bibliotecii și poate îmbunătăți satisfacția utilizatorului. Cu toate că
există servicii OPAC (Onlin e Public Access Catalog) și ILL (împrumut interbibliotecă), accesul la
resursele partajate printr -o platformă de acces uniformă este dificil, ceea ce poate fi posibil prin adoptarea
de computerizare în nor în astfel de biblioteci .
2) RoboEarth este un proiect european condus de Universitatea Tehnologică din Eindhoven,
Olanda, pentru a dezvolta un WWW pentru roboți, o bază de date uriașă în care roboții pot partaja
informații despre obiecte, medii și sarcini. Cercetătorii de la ASORO (A -Star Laboratory of Robotics
Social, Singapore) au construit o infrastructură de computerizare în nor care permite roboților să genereze
hărți 3 D ale mediilor lor mult mai repede decât ar putea cu computerele lor de la bord .
3) Cloudo , un calculator gratuit care trăiește pe Internet, chiar în browserul web. Permite accesul la
documente, fotografii, muzică, filme și toate celelalte fișiere de pe orice computer sau telefon mobil.
4) antivirus Panda Cloud , primul antivirus gratuit d in nor. Actualizările periodice nu repr ezintă o
problemă și ocupă foarte puține resurse de sistem, utilizează servere inteligente colective pentru detectarea
rapidă, interfață simplă și protejează PC -ul offline.

VI. CONCLUZIE
În această lucrare am prezentat o comparație detaliată cu privire l a cele trei modele de computerizare ,
cluster, grid și cloud. De asemenea, sunt subliniate p roblemele și provocările l egate de aceste modele de
computerizare . Sunt discutate pe scurt p roiectele și aplicațiile din diverse domenii. În aceeași măsură , sunt
evidențiate instrumentele și mediile de simulare utile pentru dezvoltarea aplicațiilor. O astfel de comparație
în diferite perspective va face ușor înțelegerea modelelor de computerizare , deoarece caracteristicile acestor
modele par să fie similare din punct de vedere conceptual. Totodată , ajută la identifica rea asemănărilor și
diferențelor dintre ele. Gridul și cloud computing -ul par să fie model e promițăto are, în special în ceea ce
privește standa rdizarea API -urilor, securitate , interoperabilitate, noile mod ele de business și sistemele
dinamice de aplicare a prețurilor pentru serviciile complexe. Prin urmare, există un interes pentru cercet ări
amănunțite în aceste domenii.

VI. BIBLIOGRAFIE
– I. Dzițac, G. Moldovan, Sisteme distribuite: Modele informatice, Ed. Univ. Agora, 2006
– G. Moldovan, I. Dzițac, Sisteme distribuite: Modele matematice, Ed. Univ. Agora,2006
– Ioan Dzițac, Parallel and Distributed Methods for Algebraic Systems Resolution, Ed. Univ. Agora,
2006
– Dana Petcu, Distributed Systems/Sisteme distribuite , Univ. de Vest Timișoara
– Distributed Computing
– Beowulf, http://www.beowulf.org
– High Performance Virtual Machine, http://wwwcsag.ucsd.edu/projects/hpvm.html .
– T. Anderson, D. Culler, and D. Patterson, “A Case for Network of Workstations”, IEEE Micro,
15(1), pp. 54 -64, 1995.
– Naidila Sadashiv , S. M Dilip Kumar – The 6th International Conference on Computer Science &
Education (ICCSE 2011) August 3 -5, 2011. SuperSt ar Virgo, Singapore
– “Cluster Computing”, http://en.wikipedia.org/wiki/Cluster computing.
– NIST, http://csrc.nist.gov/groups/SNS/cloud -computing/ .
– “Condor toolkit”, http://www.cs.wisc.edu/condor/condorg .
– “ShaRCS”, http://srcs.ucop.edu/pilot.php .
– “Hadoop”, http://hadoop.apache.org .
– “Globus”, http://www.globus.org/ogsa/ .
– Ian Foster and C. Kesselman, “Globus: A Metacomputing Infrastructure Toolkit”, Intl. Jr. of
Supercomputer Applications, 11(2), 1997.