¿Diferencia entre teleprocesamiento y procesamiento de datos distribuidos?

El teleprocesamiento y el procesamiento de datos distribuidos son dos enfoques diferentes del procesamiento de datos que tienen características y aplicaciones distintas. Estas son las diferencias clave entre los dos:

1. Centralización versus descentralización:

- Teleprocesamiento :En el teleprocesamiento, el procesamiento de datos está centralizado, lo que significa que todos los datos se almacenan y procesan en una computadora central. Los terminales o dispositivos remotos están conectados a la computadora central para la entrada, recuperación y procesamiento de datos.

- Procesamiento de datos distribuidos :El procesamiento de datos distribuido implica la descentralización del procesamiento de datos, donde los datos se almacenan y procesan en múltiples computadoras o nodos que están interconectados. Cada nodo tiene sus propias capacidades de procesamiento y comparte datos con otros nodos según sea necesario.

2. Ubicación de datos :

- Teleprocesamiento :En el teleprocesamiento, todos los datos se almacenan en la computadora central y los usuarios acceden a ellos y los procesan de forma remota a través de terminales o estaciones de trabajo.

- Procesamiento de datos distribuidos :Los datos se distribuyen entre varias computadoras en el procesamiento de datos distribuidos. Esto significa que los datos se almacenan más cerca de los usuarios o procesos que los necesitan, mejorando la accesibilidad y reduciendo el tráfico de la red.

3. Ubicación de procesamiento :

- Teleprocesamiento :El procesamiento de datos ocurre centralmente en la computadora central en el teleprocesamiento. La computadora central maneja todas las tareas de procesamiento de datos y los terminales remotos sirven como dispositivos de entrada/salida.

- Procesamiento de datos distribuidos :El procesamiento de datos se distribuye entre varias computadoras en el procesamiento de datos distribuidos. Cada computadora o nodo puede realizar tareas de procesamiento de forma independiente, lo que reduce la carga en cualquier sistema y mejora el rendimiento general.

4. Accesibilidad y control de datos :

- Teleprocesamiento :Dado que los datos están centralizados en el teleprocesamiento, el acceso y el control de los datos son administrados por la computadora central. Los usuarios pueden tener un control limitado sobre los datos que residen en la computadora central.

- Procesamiento de datos distribuidos :El procesamiento de datos distribuidos proporciona una mayor accesibilidad y control de los datos a los usuarios. Pueden acceder y procesar datos localmente en sus propias computadoras o nodos sin depender únicamente del sistema central.

5. Escalabilidad :

- Teleprocesamiento :El escalamiento del teleprocesamiento está limitado por la capacidad de la computadora central. Agregar más usuarios o datos puede sobrecargar los recursos del sistema y provocar problemas de rendimiento.

- Procesamiento de datos distribuidos :El procesamiento de datos distribuidos es inherentemente más escalable. Agregar computadoras o nodos adicionales a la red puede expandir fácilmente la capacidad de procesamiento y adaptarse a mayores cargas de trabajo.

6. Tolerancia a fallos y fiabilidad :

- Teleprocesamiento :Si falla la computadora central de un sistema de teleprocesamiento, todo el sistema de procesamiento de datos deja de estar disponible. Esto crea un único punto de falla y reduce la confiabilidad general.

- Procesamiento de datos distribuidos :El procesamiento de datos distribuidos es más tolerante a fallas. Si una computadora o nodo falla, los demás pueden continuar funcionando de forma independiente, lo que garantiza la accesibilidad de los datos y el procesamiento continuo.

Resumen:

El teleprocesamiento implica el procesamiento de datos centralizado donde todos los datos y el procesamiento se realizan en una computadora central, mientras que el procesamiento de datos distribuidos descentraliza los datos y el procesamiento entre múltiples computadoras interconectadas. El procesamiento de datos distribuido ofrece ventajas como una mejor accesibilidad a los datos, escalabilidad, tolerancia a fallas y tiempos de respuesta más rápidos, lo que lo convierte en el enfoque preferido para muchas aplicaciones modernas de procesamiento de datos.