Differenza tra teleelaborazione ed elaborazione dati distribuita?
1. Centralizzazione vs. decentralizzazione:
- Teleelaborazione :Nel teleelaborazione, l'elaborazione dei dati è centralizzata, il che significa che tutti i dati vengono archiviati ed elaborati su un computer mainframe centrale. Terminali o dispositivi remoti sono collegati al mainframe per l'immissione, il recupero e l'elaborazione dei dati.
- Trattamento dati distribuito :L'elaborazione distribuita dei dati comporta la decentralizzazione dell'elaborazione dei dati, in cui i dati vengono archiviati ed elaborati su più computer o nodi interconnessi. Ogni nodo ha le proprie capacità di elaborazione e condivide i dati con altri nodi secondo necessità.
2. Posizione dei dati :
- Teleelaborazione :Nel teleelaborazione, tutti i dati vengono archiviati nel computer mainframe centrale e gli utenti vi accedono ed elaborano in remoto tramite terminali o workstation.
- Trattamento dati distribuito :i dati vengono distribuiti su più computer nell'elaborazione dati distribuita. Ciò significa che i dati vengono archiviati più vicino agli utenti o ai processi che ne hanno bisogno, migliorando l’accessibilità e riducendo il traffico di rete.
3. Luogo del trattamento :
- Teleelaborazione :Nel teleprocessing l'elaborazione dei dati avviene centralmente sul computer mainframe. Il mainframe gestisce tutte le attività di elaborazione dei dati e i terminali remoti fungono da dispositivi di input/output.
- Trattamento dati distribuito :Nell'elaborazione dati distribuita l'elaborazione dei dati viene distribuita su più computer. Ogni computer o nodo può eseguire attività di elaborazione in modo indipendente, riducendo il carico su ogni singolo sistema e migliorando le prestazioni complessive.
4. Accessibilità e controllo dei dati :
- Teleelaborazione :Poiché i dati sono centralizzati nel teleelaborazione, l'accesso e il controllo dei dati sono gestiti dal mainframe centrale. Gli utenti potrebbero avere un controllo limitato sui dati che risiedono sul mainframe.
- Trattamento dati distribuito :L'elaborazione distribuita dei dati fornisce maggiore accessibilità e controllo dei dati agli utenti. Possono accedere ed elaborare i dati localmente sui propri computer o nodi senza fare affidamento esclusivamente sul sistema centrale.
5. Scalabilità :
- Teleelaborazione :La scalabilità nel teleelaborazione è limitata dalla capacità del mainframe centrale. L'aggiunta di più utenti o dati può mettere a dura prova le risorse del sistema e portare a problemi di prestazioni.
- Trattamento dati distribuito :L'elaborazione dei dati distribuiti è intrinsecamente più scalabile. L'aggiunta di ulteriori computer o nodi alla rete può facilmente espandere la capacità di elaborazione e soddisfare maggiori carichi di lavoro.
6. Tolleranza agli errori e affidabilità :
- Teleelaborazione :Se il computer centrale di un sistema di teleelaborazione si guasta, l'intero sistema di elaborazione dati diventa indisponibile. Ciò crea un singolo punto di errore e riduce l'affidabilità complessiva.
- Trattamento dati distribuito :L'elaborazione dei dati distribuita è più tollerante agli errori. Se un computer o un nodo si guasta, gli altri possono continuare a funzionare in modo indipendente, garantendo l’accessibilità dei dati e l’elaborazione continua.
Sommario:
Il teleelaborazione prevede l'elaborazione centralizzata dei dati con tutti i dati e l'elaborazione che avvengono su un computer mainframe centrale, mentre l'elaborazione distribuita dei dati decentralizza i dati e l'elaborazione su più computer interconnessi. L'elaborazione dati distribuita offre vantaggi quali migliore accessibilità ai dati, scalabilità, tolleranza agli errori e tempi di risposta più rapidi, rendendola l'approccio preferito per molte moderne applicazioni di elaborazione dati.