有50台普通PC，能不能用虛擬化/雲計算技術把他們整合成一個整體，相當於一台高性能計算機，來執行數據密集性計算任務（處理衛星數據）？如果可以的話，具體有哪些技術/軟體可以考慮？

02-08

用這種「利舊」或是用低端集群的方式來實現HPC的方法，個人認為是比較愚蠢的。

體現在以下幾點：

前提，50台低端PC，如果能和5台server的運算相比的話……

1、功耗。那他們的功耗一定會大於5台server。

2、運維成本。佔用機房空間，製冷，以及出問題的概率。這個就不用細說了吧？

3、實施成本。實現集群性HPC的軟體以及設計成本都是很高昂的，通常是以節點來計算。大家往往是將最高端的設備集群起來實現，以減少設計實施成本的。你現在5台能辦的事情，交給50台來辦，有沒有想過設計和實施的成本？

具體問題具體分析：

1. Hadoop/MapReduce, 便于海量數據但數據空間相關性不大的情形，這樣可以利用MapReduce的局部計算然後匯總，比如百度對用戶搜索的統計和每個關鍵詞page rank的重新計算。

2. MPI／PVM, 便於局部之間需要不斷交互中間計算結果的情形。

3, 網格計算，便於易於拆分成很多小計算任務的情形，比如暴力破解zip密碼。

個人理解，如果是要執行一個大的複雜問題，應該是套用網格計算的概念而非雲計算的概念。拆分成若干子問題，通過多個節點對子問題進行計算。當然，如果你的數據室非關係型的，且無關聯，Hadoop就是一個現成的解決方案。

最近在學習集群存儲、雲計算，但是以我對集群的理解，它似乎只能用於負載均衡，加快IO訪問，和高可用性，分散式存儲，並不能在原有的Cpu上集合成一個加強版CPU實現為一個超級計算機

分散式網格運算，採用sungrid是比較好的方式

難點不在軟體，我認為還是在網路和存儲，那個才是燒錢的地方。

具體到你這個問題，網格計算就能實現，不需要你說的雲計算。

不知道MapReduce能不能幫上忙

普通PC啊，不是Server的話，真的不推薦搞集群和高速計算，設備本身的匯流排有限制，而且可靠性方面比Server還是差了很多，不建議啊~

這個是網格式計算就可以解決，不需要雲計算

有很多，MPI，beowulf，都是高性能計算集群的解決方案。