分布式计算如何解决传统计算中的瓶颈？

分布式计算通过将大规模的数据处理任务分解到网络上多个独立的计算机节点上同时执行，解决了传统计算中的几个关键瓶颈：

并行处理能力增强：每个节点可以同时处理部分数据，大大加快了计算速度，特别是在需要处理大量数据集时，比如大数据分析。

资源利用率提升：通过负载均衡，系统能够动态地分配工作给空闲的资源，减少了硬件资源的闲置。

容错性提高：如果某个节点发生故障，其他节点仍能继续工作，因为它们之间有通信机制保证数据的一致性，提高了系统的稳定性和可靠性。

地理分布：分布式计算允许任务在远程位置的服务器上运行，这有助于降低延迟，特别是对于那些地理位置分散的数据源。

灵活性和扩展性：当需求增加时，只需添加更多的节点来分摊计算压力，无需改变整个系统的架构。

分布式计算的优势

分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。下面，我们看看它是怎么工作的：
首先, 要发现一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题。这类问题一般是跨学科的、极富挑战性的、人类急待解决的科研课题。其中较为著名的是:
1.
解决较为复杂的数学问题，例如：GIMPS（寻找最大的梅森素数）。
2.
研究寻找最为安全的密码系统，例如：RC-72（密码破解）。
3.
生物病理研究，例如：Folding@home（研究蛋白质折叠，误解，聚合及由此引起的相关疾病）。
4.
各种各样疾病的药物研究，例如：United Devices（寻找对抗癌症的有效的药物）。
5.
信号处理，例如：SETI@Home（在家寻找地外文明）。