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雲端源自平行運算，但比網格更擅長資料運算
最近，中研院網格計算團隊主持人林誠謙不論走到哪裡，都被問到一件事，從新加坡的學術論壇，到南臺灣的學術圈交流場合，大家都問他：「Google談的雲端運算（Cloud Computing），和網格運算（Grid Computing）有什麼不同？」

中研院網格計算團隊主持人林誠謙，也是前中研院計算機中心主任。他認為，網格運算能夠跨管理網域聯合運算資源的特性，可以解決更大更複雜的問題，雲端運算只是網格運算下的一個子集合。
林誠謙，堪稱臺灣最了解網格運算的學者之一，他在擔任中研院計算中心主任期間，一手推動了臺灣網格運算的發展，因而大家希望他能分辨出雲端運算與網格運算的差別。

雲端源自分散平行運算，但比網格更擅長資料運算
「雲端技術可以算是網格技術的一個子集合，」林誠謙說：「兩者目的相同，都是要把系統的複雜性隱藏起來，讓使用者只要使用而不需要了解系統內部如何運作。」

林誠謙認為，網格技術涵蓋了雲端技術，但是，網格能夠處理更複雜的問題，而雲端技術則可視為是網格技術的一種商業化結果。
「雲端運算是從網格技術的分散平行運算技術和觀念發展出來，業界再用新名詞來包裝原有技術，只是使用的比喻不同。」他進一步說：「對電腦產業而言，這麼做很重要，因為有助於推廣大眾對這項技術的了解。」

同樣地，國家高速網路與計算中心企業與計畫管理組計畫主持人黃維誠認為，大體上來看，雲端運算和網格運算背後的哲學是一致的，他說：「對使用者來說，不需要了解伺服器是什麼？在哪裡？就是把需求丟進去，就會得到結果，這是雲端運算的想法，也是網格運算的想法。」

再進一步分析兩者的差異，黃維誠說：「雖然雲端運算源自平行運算的技術，不脫離網格運算的哲學，但是雲端運算更專注在資料的處理。」

單次資料處理量小，讓雲端運算發展出不同於網格運算的實作方式
從處理的資料型態來看，黃維誠認為：「雲端運算適合的任務，多半是資料處理次數頻率高，而每一次要處理的資料量小。」

雲端運算vs.網格運算
雲端運算 網格運算
主要推動者  資訊供應商（如Google、Yahoo、IBM、Amazon等） 學術機構（如歐洲粒子研究中心CERN、中研院、國家高速網路與計算中心）
標準化程度 無標準化，各家採用的技術架構也不同。 有標準化的協定和信任機制
開源幅度  部分開源，目前有開源Hadoop框架，但Google GFS和資料庫系統BigTable則未開源。 完全開源
網域限制  企業內部網域 可跨企業、跨管理網域
單一運算叢集可支援的硬體 相同標準規格的個人電腦 （如x86處理器、硬碟、4GB 記憶體、Linux等） 可混合異質性伺服器（不同處理器、不同作業系統、不同編譯器版本等）
擅長處理的資料特性 單次運算資料量小（可於單臺個人電腦上執行），但需要重複大量處理次數的應用。 單次運算資料量大的應用。例如單筆數GB的衛星訊號分析。
資料來源：iThome整理，2008年6月


例如像是網頁搜尋的工作，每一次運算只需要比對一個網頁，比對資料的大小可能不超過1MB，但是，全世界有幾十億個網頁，若要全數比對，要比對的總資料量就非常可觀。黃維誠認為，這種特性與網格運算擅長的類型不大相同，網格運算適合解決科學研究，例如分析衛星回傳的資訊，每一次要分析的訊息檔案就高達數GB。

即使雲端運算與網格技術同是採用平行運算的哲學，但因為雲端運算較適合執行單次資料處理量較小的任務，黃維誠認為，雲端運算在實作方式上就會與網格運算不同。

他進一步解釋：「例如搜尋網頁，每一次要比對的網頁，其實檔案都不大，所需耗費的處理器資源不多，所以用大量的個人電腦就可以來執行網頁搜尋的運算，但是，要用個人電腦來架設網格運算就比較難，因為網格運算所需的處理資源較大。」

所以，實作的差異就是，雲端運算可以組合大量的個人電腦來提供服務，而網格運算則需要依賴能提供大量運算資源的高效能電腦。

網格技術的理想，是要讓任何伺服器，都能加入到一個運算網格中，以提供龐大的運算量，因而在技術上的困難，就是要解決不同伺服器、作業系統、甚至是程式編譯器版本差異等異質性問題。

然而，以Google的雲端運算做法為例，則是使用大量規格相同的個人電腦等級伺服器，來執行雲端運算的程式，所以不需要處理異質性的問題，可以簡化平行運算的系統架構，更容易協調伺服器間的資訊傳遞，讓分散式處理的整體效能更好。許多Google的產品或服務，例如Google搜尋、Gmail、Google Maps、Google Docs等，都使用到雲端運算的技術，藉由大量低價伺服器的運算資源，來滿足大量使用者的需求。

雲端名詞解釋
●雲端運算（Cloud Computing）：Google提出的分散式運算技術，讓開發人員很容易開發出全球性的應用服務，雲端運算技術可以自動管理大量標準化（非異質性）電腦間的溝通、任務分配和分散式儲存等。

●網格運算（Grid Computing）：在網路上，透過標準化協定與信任機制，整合跨網域中的異質伺服器，建立運算叢集系統來共享運算資源、儲存資源等。

●服務在雲端（In-the-Cloud）或雲端服務（Cloud Service）：供應商透過網際網路提供服務，使用者只需透過瀏覽器就能使用，不需了解供應商的伺服器如何運作。

●MapReduce模式：Google運用在雲端運算中的關鍵技術，讓開發者開發大量資料的處理程式。先透過Map程式將資料切割成不相關的區塊，分配給大量電腦處理，再透過Reduce程式將結果彙整，輸出開發者需要的結果。

●Hadoop：使用Java開發的開源雲端運算框架，也是採用Google雲端運算技術實作的框架，但所用的分散式檔案系統與Google不同。2006年Yahoo成為該計畫最主要的貢獻者和使用者。



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