Carregando...
Carregando...
A escolha entre computação paralela e distribuída depende de vários fatores, incluindo o tipo de tarefa a ser realizada, o ambiente de hardware disponível e os objetivos específicos de desempenho e escalabilidade. Enquanto a computação paralela utiliza múltiplos processadores ou núcleos dentro de um único sistema para realizar cálculos simultâneos, aumentando a eficiência de processamento de tarefas complexas, a computação distribuída interliga vários nós de processamento, possivelmente espalhados geograficamente, para trabalhar em conjunto em uma tarefa, oferecendo melhor escalabilidade e flexibilidade, mas também introduzindo desafios adicionais como a latência de rede e a necessidade de sincronização de dados.
Considerando as características da computação paralela e distribuída, qual das seguintes afirmações reflete a aplicabilidade destes modelos de computação?
Explique melhor esta questão
Abre o Tutor com o enunciado e as alternativas já no campo — você revisa e envia.
Esta questão foi verificada por um de nossos administradores.
A alternativa "A computação paralela é menos escalável, tornando-a menos adequada para aplicações que exigem o processamento de grandes volumes de dados distribuídos geograficamente" é correta, pois identifica uma distinção fundamental entre os dois modelos de computação: a escalabilidade. A computação paralela, embora eficiente para aumentar o desempenho de processamento dentro de um sistema, tem limitações de escalabilidade comparada à computação distribuída, que pode expandir facilmente incorporando mais nós na rede, sendo assim mais adequada para aplicações que demandam o processamento de grandes volumes de dados ou que estão distribuídos geograficamente.
As demais alternativas estão incorretas pois: embora a computação paralela possa oferecer melhorias significativas de desempenho, não é ideal para todas as aplicações, especialmente aquelas que demandam alta escalabilidade ou estão distribuídas geograficamente. Simplifica excessivamente os desafios da computação distribuída, ignorando as técnicas e as tecnologias desenvolvidas para superar problemas de sincronização de dados e eficientemente escalar aplicações de grande escala. A escolha entre computação paralela e distribuída não depende apenas da disponibilidade de hardware, mas também de vários outros fatores como o tipo de aplicação, os requisitos de desempenho e a necessidade de escalabilidade. Embora a latência de rede possa ser um desafio, muitas aplicações de processamento de dados em tempo real são efetivamente implementadas em ambientes distribuídos por meio de técnicas de otimização de rede e sistemas de processamento de dados em tempo real distribuídos.