网格填充了一个重要的空白

　　在过去几年中，网格处理能力(网格每秒可以处理的位数)和微处理器的速度(它依赖于每个集成电路中晶体管的数量)之间出现了一个巨大的差距，如图 1 所示。

　　图 1. 摩尔定律与存储发展、光纤发展的比较

　　正如图中所示的一样，网络处理能力现在每 9 个月就会翻一倍，而在历史上这种增长曾经一度非常缓慢。摩尔定律指出每个集成电路中晶体管中的数量每 18 个月就会翻一倍。这样就出现了一个问题。与网络能力的发展相比，处理器的发展速度(摩尔定律)要慢很多。

　　如果您接受这样一个前提:关键的网络技术现在正以比微处理发展速度更快的速度发展，为了利用网络的优点，我们需要另外一种更有效利用微处理器的方法。这个新观点改变了历史上网络与处理器成本之间的平衡。类似的讨论同样适用于存储设备。

　　网格计算就是解决这种差距的手段，它通过将分布式资源绑定在一起构成一个单一的虚拟计算机从而改变了资源之间的平衡。这个资源丰富的虚拟计算机以及应用程序加速所带来的优点(从几周变成几天，从几天变成几小时，从几小时变成几分钟，依此类推)为商业业务逻辑提供了一个诱人的前景(不过这也可能会需要在通信业务实践中作出重大的变化，以价格变化最为突出)。

　　现在我们已经介绍了网格计算的起源，并给出了一个例子来证明它的重要性，接下来我们将对其与其他分布式计算概念(集群计算、CORBA、DCE 和 P2P)进行比较，这样就可以强化我们的网格知识基础。

　　网格与集群计算的区别

　　集群计算实际上不能真正地被看作是一种分布式计算解决方案。不过对于理解网格计算与集群计算之间的关系是很有用的。通常，人们都会混淆网格计算与基于集群的计算这两个概念，但实际上这两个概念之间有一些重要的区别。

　　网格是由异构资源组成的。集群计算 主要关注的是计算资源;网格计算 则对存储、网络和计算资源进行了集成。集群通常包含同种处理器和操作系统;网格则可以包含不同供应商提供的运行不同操作系统的机器。(IBM、Platform Computing、DataSynapse 和 United Devices 提供的网格工作负载管理软件都可以将工作负载分发到类型和配置不同的多种机器上。)