Diferentes paradigmas informáticos

A lo largo de los años se han desarrollado y utilizado diferentes paradigmas informáticos. De hecho, han existido diferentes paradigmas informáticos antes del paradigma de la computación en la nube. Echemos un vistazo a todos los paradigmas informáticos a continuación.

1. Computación
distribuida: la computación distribuida se define como un tipo de computación donde varios sistemas informáticos trabajan en un solo problema. Aquí todos los sistemas informáticos están vinculados entre sí y el problema se divide en subproblemas donde cada parte se resuelve mediante diferentes sistemas informáticos.
El objetivo de la informática distribuida es aumentar el rendimiento y la eficiencia del sistema y garantizar la tolerancia a fallos.
En el siguiente diagrama, cada procesador tiene su propia memoria local y todos los procesadores se comunican entre sí a través de una red.
 

2. Computación
paralela: la computación paralela se define como un tipo de computación en el que se utilizan varios sistemas informáticos simultáneamente. Aquí, un problema se divide en subproblemas y luego se divide en instrucciones. Estas instrucciones de cada subproblema se ejecutan simultáneamente en diferentes procesadores.

Aquí, en el siguiente diagrama, puede ver cómo el sistema de cómputo paralelo consta de múltiples procesadores que se comunican entre sí y realizan múltiples tareas en una memoria compartida simultáneamente.

El objetivo de la computación paralela es ahorrar tiempo y proporcionar concurrencia.
 

3. Computación en clúster:
un clúster es un grupo de computadoras independientes que trabajan juntas para realizar las tareas asignadas.
La computación en clúster se define como un tipo de computación que consta de dos o más computadoras independientes, denominadas Nodes, que trabajan juntas para ejecutar tareas como una sola máquina.

El objetivo de la computación en clúster es aumentar el rendimiento, la escalabilidad y la simplicidad del sistema.

Como puede ver en el siguiente diagrama, todos los Nodes (independientemente de si son un Node principal o un Node secundario) actúan como una sola entidad para realizar las tareas.
 

4. Grid Computing:
Grid Computing se define como un tipo de computación donde se constituye una red de computadoras que trabajan juntas para realizar tareas que pueden ser difíciles de manejar para una sola máquina. Todas las computadoras en esa red funcionan bajo el mismo paraguas y se denominan supercomputadoras virtuales.

Las tareas en las que trabajan son de alta potencia informática y consisten en grandes conjuntos de datos.
Toda la comunicación entre los sistemas informáticos en grid computing se realiza en la «red de datos».

El objetivo de la computación grid es resolver problemas computacionales más altos en menos tiempo y mejorar la productividad.
 

5. Computación de
utilidad: la computación de utilidad se define como el tipo de computación en la que el proveedor de servicios proporciona los recursos y servicios necesarios al cliente y los cobra según el uso de estos recursos según los requisitos y la demanda, pero no de una tarifa fija.

La informática utilitaria implica el alquiler de recursos como hardware, software, etc. dependiendo de la demanda y el requerimiento.

El objetivo de la informática de servicios públicos es aumentar el uso de recursos y ser más rentable.
 

6. Computación perimetral:
la computación perimetral se define como el tipo de computación que se enfoca en disminuir la comunicación a larga distancia entre el cliente y el servidor. Esto se hace ejecutando menos procesos en la nube y moviendo estos procesos a la computadora de un usuario, dispositivo IoT o dispositivo/servidor de borde.

El objetivo de la computación de borde es llevar la computación al borde de la red, lo que a su vez genera menos brechas y da como resultado una interacción mejor y más cercana.
 

7. Computación
en la niebla: la computación en la niebla se define como el tipo de computación que actúa como una estructura computacional entre la nube y los dispositivos de producción de datos. También se le llama «fogging».

Esta estructura permite a los usuarios asignar recursos, datos y aplicaciones en ubicaciones más cercanas entre sí.

El objetivo de la computación en la niebla es mejorar la eficiencia y el rendimiento general de la red. 

8. Computación en la nube: la
nube se define como el uso del servidor de otra persona para alojar, procesar o almacenar datos.
La computación en la nube se define como el tipo de computación en el que se entregan servicios de computación bajo demanda a través de Internet sobre una base de pago por uso. Se distribuye ampliamente, se basa en la red y se utiliza para el almacenamiento.

Los tipos de nube son públicos, privados, híbridos y comunitarios, y algunos proveedores de nube son la nube de Google, AWS, Microsoft Azure y la nube de IBM.