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基于分布式计算的图像处理技术优化随着计算机技术的不断发展，图像处理技术已经成为了一个必不可少的领域。
而分布式计算技术的出现，则配合图像处理技术，大大提升了处理速度和效率。
本文将从分布式计算技术、图像处理技术的现状以及基于分布式计算的图像处理技术优化等方面进行探讨。
一、分布式计算技术分布式计算技术是指将一个大型的计算任务分解成若干个小的计算任务，利用多台计算机并行处理的一种计算模式。
这种方法不仅可以提高计算速度，也可以提高处理的可靠性。
在分布式计算技术中，有一个重要的概念，就是并行计算。
并行计算指的是将一个大的计算任务分割成若干个小任务，利用多台计算机同时处理不同的任务，最终将结果整合在一起得到完整的计算结果。
这样的处理方式，可以大大的提高计算速度。
二、图像处理技术的现状目前，主流的图像处理技术主要包括以下几个方面：1. 图形界面处理此种技术包括各种图形处理软件。
这类软件主要针对图片的编辑以及调色、组图等操作。
具体的软件有Photoshop、CorelDRAW 等。
2. 数字图像处理数字图像处理是指用算法将数字图像进行处理，包括滤波、减噪、增强、变换等。
该技术通常应用在医学影像、遥感影像、卫星影像等领域。
3. 计算机视觉计算机视觉是指通过计算机算法对图像进行识别、分类等操作。
该技术应用广泛，涉及人脸识别、车牌识别、电子图书馆等领域。
三、基于分布式计算的图像处理技术优化基于分布式计算的图像处理技术优化，就是将分布式计算技术应用于图像处理领域，利用多台计算机并行处理图像的算法，从而大大提高图像处理的速度和效率。
具体来说，在基于分布式计算的图像处理技术中，首先需要将图像划分成若干个小的图像块，然后将这些图像块分配到多个计算节点上，各个计算节点并行处理图像块，最后再将各个处理结果合并成一个完整的图像。
这种处理方式与传统的串行计算方式相比，有如下优势：1. 处理速度更快使用多台计算机并行处理，可以大大提高处理速度。
分布式计算的优势和技术实现在当今数字化社会中，随着数据积累速度的增加和计算任务规模的扩大，传统的单机计算系统已经不能满足大规模数据处理的需求。
为此，分布式计算作为一种新的数据计算方式得到了广泛的应用。
本文将就分布式计算的优势和技术实现进行探讨。
一、分布式计算的优势1.高可靠性分布式计算采用的是多台计算机互相协作的方式，每台计算机都有自己的数据备份，当一台计算机出现故障时，其他计算机可以自动接管其任务，从而保证计算任务的稳定进行。
2.高性能分布式计算充分利用了多台计算机的计算能力，每台计算机都可以分担一部分计算任务，同时也可以进行并行计算，大大提升了计算效率和处理速度。
3.低成本分布式计算可以利用现有的计算机设备进行组合，无需大量的投资和修改现有计算机设备，可以较低成本地实现大规模计算任务。
4.易于扩展分布式计算系统采用的是分布式计算架构，可以随着业务需求的增加，灵活地进行扩展和升级，从而满足不同行业和企业的业务需求。
二、分布式计算技术的实现1.计算任务分配分布式计算系统需要将任务分配给每个节点进行计算，其中最重要的就是任务的分配和调度，通常可以采用负载均衡算法、任务队列等技术来解决。
2.数据同步和备份在分布式计算过程中，各个节点之间需要频繁地进行数据同步与备份，以保障数据的完整性和准确性。
可以采用分布式锁、分布式事务等机制来保证数据的一致性。
3.分布式存储分布式计算需要对大量的数据进行处理和存储，为此需要进行分布式存储的设计和实现。
目前流行的分布式存储方案包括HDFS、Ceph等。
4.分布式计算编程框架分布式计算编程框架可以使得分布式计算变得更容易，比如Hadoop、Spark等分布式计算框架都提供了编写分布式任务的过程、数据调度等基础组件，从而简化了分布式计算的编程难度。
三、分布式计算与现实的应用1.大数据处理对于大规模的数据处理，传统的单机计算方式已经不能满足需求，而分布式计算可以快速进行数据处理，大大提高了计算效率。
网络中的分布式计算与协同处理技术随着互联网的快速发展和普及，我们生活中的方方面面都离不开网络，网络也正逐渐从简单的信息传递工具演化为强大的计算平台。
在这个网络时代，分布式计算和协同处理技术成为了研究和应用的热点。
本文将介绍网络中的分布式计算和协同处理技术，探讨它们的重要性以及应用前景。
一、分布式计算的概念及原理解析分布式计算是指将一个复杂的计算问题拆分成多个子任务，并分配给多台计算机进行并行处理的计算模式。
它基于网络的连接和自动化的任务分配技术，充分利用了多台计算机的计算资源，能够快速高效地完成大规模的计算任务。
在分布式计算中，通信和协调是关键。
通信是指不同计算节点之间传递数据和信息的过程，可以通过网络、消息传递或者远程过程调用等方式实现。
协调是指各个计算节点之间协同工作的过程，通过任务分配、任务监控和结果收集等方式来保证任务的有序执行。
二、分布式计算的优势与应用领域1. 优势分布式计算具有以下几个重要的优势：首先，它能够充分利用分布在不同地点的计算资源，提高计算、存储和处理能力的可扩展性和灵活性。
其次，分布式计算具有高度可靠性和容错性，即使某个计算节点发生故障，整个系统仍然能够继续工作。
此外，分布式计算支持并行处理，能够同时完成多个子任务，提高计算效率和速度。
2. 应用领域分布式计算广泛应用于各个领域，如科学计算、大数据分析、云计算、物联网等。
在科学计算中，分布式计算可以加快对复杂科学问题的模拟和计算，如天气预报、气候模型等。
在大数据分析中，分布式计算可以处理大规模数据集，进行数据挖掘和机器学习等任务，从而提供决策支持和商业洞察。
在云计算中，分布式计算是实现云服务的关键技术，能够提供弹性计算和大规模存储等服务。
在物联网中，分布式计算可以实现对分散在各个物联网设备中的数据进行分析和处理，提供智能化的服务和应用。
三、协同处理技术的概念及应用分析协同处理技术是指多个计算节点之间进行密切合作，共同完成一个复杂的计算任务的技术。
计算机网络中的分布式计算计算机网络作为当代重要的通信方式，满足了人类信息交流和共享的需求。
与此同时，计算机网络正逐渐从传统的以通信为主的网络，向着以计算为主的网络转变。
在这种转变中，分布式计算作为其中最为重要的一个方向，具有着广泛的应用和发展前景。
本文将深入探讨计算机网络中的分布式计算技术和发展趋势。
一、分布式计算的定义分布式计算是指利用计算机网络，将任务分解到多个节点上并由这些节点并行完成，以达到提高计算效率、降低成本、增加可靠性等目的的一种计算方式。
在分布式计算中，各个节点之间协作完成任务，因此需要高效的协作和通信机制。
同时，由于该计算方式具有高度的分散性和异构性，因此需要一定程度的自适应性和容错性。
二、分布式计算的模型分布式计算模型分为两类：基于共享存储的模型和基于消息传递的模型。
基于共享存储的模型，是指在分布式计算系统中，通过共享同一块存储空间来实现进程之间的通信。
由于共享存储空间的存在，使得进程可以方便地访问彼此的数据，但同时也存在着一定的数据同步和冲突问题。
基于消息传递的模型，是指在分布式计算系统中，各个进程之间通过发送和接收消息来实现通信。
由于通信过程中没有共享状态，因此数据同步和冲突问题较小，但同时需要更高效的消息传递机制。
三、分布式计算的关键技术在分布式计算中，由于涉及多节点的协作，因此需要有一系列技术支持来实现高效的任务分配和数据传输。
其中，以下几种技术尤为重要：1. 任务调度技术：任务调度是指将任务分解后，对各个节点进行任务调度和资源分配的过程。
合理的任务调度可以充分发挥各个节点的计算能力，使得整个分布式系统具有较高的计算效率。
2. 数据传输技术：分布式计算中，数据的传输至关重要。
数据的分布式存储和传输需要高效的网络通讯和数据传输机制，保证数据正常传输。
3. 容错技术：由于分布式计算环境中节点数量较多，因此容错机制对于系统的可靠性至关重要。
针对分布式计算系统中可能出现的网络故障、节点故障等问题，需要提出相应的容错策略，保证系统能够稳定运行。
分布式协同优化的研究现状与展望分布式协同优化是当前信息技术与智能化发展背景下的重要研究方向，旨在通过将分布式计算与协同优化相结合，提高解决复杂问题的效率和准确性。
本文将对分布式协同优化的研究现状进行综述，并展望未来可能的发展方向。
一、研究现状1.1 分布式协同优化的概念与背景分布式协同优化是指将多个分布式计算节点协同工作，共同解决复杂的优化问题。
它基于分布式计算和协同优化两个领域的理论和技术，旨在提高优化问题的求解效率和解决质量。
随着信息技术与智能化的快速发展，分布式计算和协同优化技术在各个领域得到广泛应用。
分布式计算能够通过将计算任务分解为多个子任务，分布在不同的计算节点上进行并行计算，大大提高计算效率。
而协同优化则通过多个个体之间的信息交流与合作，利用集体智慧来解决优化问题。
1.2 分布式协同优化的研究方法在分布式协同优化的研究中，主要存在以下几种常见的方法：（1）基于解的分解与合成：将优化问题的解空间分解为多个子空间，分布在不同的计算节点上进行优化，然后将各个子问题的优化结果进行合成，得到最终解。
（2）基于种群智能的协同优化：利用种群智能算法，如遗传算法、粒子群算法等，将任务分配给多个分布式计算节点上的个体，通过交流信息和合作搜索，最终获得全局最优解。
（3）基于机器学习的协同优化：利用机器学习算法，通过对历史数据和经验的学习，优化问题的解决过程和策略，提高优化算法的性能和效果。
（4）基于合作博弈的协同优化：将分布式计算节点看作是博弈参与者，在协同优化的过程中，通过博弈论中的合作博弈模型来分析节点之间的合作关系和策略选择。
二、展望分布式协同优化的研究具有重要的理论和应用价值，未来的研究方向和发展趋势主要体现在以下几个方面：2.1 面向大规模系统的分布式协同优化随着云计算和大数据技术的快速发展，未来优化问题将变得更加复杂和庞大。
传统的优化算法往往无法应对大规模系统的求解，因此需要研究基于分布式协同优化的大规模系统优化技术，以提高求解效率和解决质量。
分布式计算在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门涵盖多个领域的技术，已经渗透到我们生活的方方面面。
为了实现更高效、更快速的人工智能算法运算，分布式计算技术被广泛应用于人工智能领域。
本文将介绍分布式计算在人工智能中的应用，并探讨其带来的优势和挑战。
一、分布式计算简介分布式计算是指将一个计算任务分解成多个子任务，由多台计算机并行地进行计算和协同处理。
每台计算机负责处理其中的一个子任务，最后将各个结果合并，得到最终的计算结果。
与传统的集中式计算相比，分布式计算具有更高的计算能力、更好的可扩展性和更高的可靠性。
二、分布式计算在人工智能中的应用1. 分布式机器学习机器学习是人工智能领域中的重要方法之一。
在传统的机器学习中，通常需要对大量的数据进行训练和模型优化，计算量巨大。
通过分布式计算，可以将这些计算任务分发给多台计算机，实现并行计算。
这样可以大大提高机器学习的效率，加快模型的训练和优化过程。
2. 分布式神经网络神经网络是人工智能的核心技术之一。
深度神经网络通常包含大量的神经元和参数，计算量庞大。
通过分布式计算，可以将神经网络的计算任务拆分成多个子任务，由多台计算机同时进行计算。
这样不仅提高了神经网络训练和预测的速度，也减轻了单台计算机的负担。
3. 分布式图计算图计算用于处理一些复杂的关系型数据，如社交网络中的用户关系、网络中的节点关系等。
图计算通常需要对图中的节点进行遍历和分析，计算任务复杂度高。
通过分布式计算，可以将图计算任务分发给多台计算机，同时处理不同的节点和关系，提高图计算的效率和准确性。
三、分布式计算在人工智能中的优势1. 高计算能力：分布式计算将任务分发给多台计算机并行处理，大大提高了计算能力。
可以处理更大规模的数据和更复杂的算法，提供更准确的人工智能预测和决策。
2. 良好的可扩展性：由于分布式计算可以通过增加计算机节点来扩展计算能力，因此具有良好的可扩展性。
分布式计算技术在生物信息学中的应用一、引言如今，生物信息学已经成为生物科学领域中一个重要且不可或缺的分支。
然而，随着研究领域的不断扩大和数据规模的增加，需要处理和分析大量的生物信息数据。
在这个背景下，分布式计算技术应运而生，为生物信息学的发展提供了有力的支持。
二、分布式计算技术的基本概念分布式计算技术是指将一个计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给不同的计算节点进行并行计算的技术。
这些计算节点可以是独立的计算机，也可以是云计算中心的虚拟机。
通过将计算任务分布到多个计算节点上，可以大幅提高计算效率和处理能力。
三、分布式计算技术在基因组测序中的应用基因组测序是生物信息学中一个重要的研究内容。
传统的基因组测序需要大量的时间和计算资源，而使用分布式计算技术可以显著加快基因组测序的速度。
通过将大量的测序数据分割成多个小片段，并将这些小片段分配给不同的计算节点进行并行计算，可以大幅缩短测序时间，提高测序效率。
四、分布式计算技术在基因组比对中的应用基因组比对是将已知的DNA或RNA序列与未知序列进行对比的过程，用于寻找两个序列之间的相似之处。
由于基因组比对需要处理大量的序列数据，传统的计算方法往往较为缓慢。
但是通过利用分布式计算技术，可以将比对任务分布到不同的计算节点上，从而大幅提高比对速度和准确性。
五、分布式计算技术在蛋白质结构预测中的应用蛋白质结构预测是生物信息学中一个充满挑战的任务。
分布式计算技术可以将大规模的蛋白质序列和结构数据分解成多个子任务，并将这些子任务分配给不同的计算节点，进行并行计算。
通过并行计算的方式，可以大幅提高蛋白质结构预测的速度和准确性。
六、分布式计算技术的挑战和前景尽管分布式计算技术在生物信息学中的应用已经取得了一定的进展，但仍面临一些挑战。
例如，数据传输和同步问题、计算节点间的通信效率等。
解决这些挑战，进一步提高分布式计算技术在生物信息学中的应用效果仍是一个研究热点。
然而，分布式计算技术在生物信息学中的应用前景广阔，可以极大地推动生物信息学研究的发展。
dpu 分布式计算标题：DPU分布式计算：架构、应用与未来展望一、引言DPU（Data Processing Unit，数据处理单元）作为一种新型的处理器架构，正逐渐成为云计算、数据中心以及边缘计算领域的重要支撑技术。
它专注于处理数据中心内的网络、存储和安全等任务，通过分布式计算的方式，显著提升了整体系统的效率与性能。
二、DPU分布式计算原理及架构DPU分布式计算的核心理念是将计算任务从CPU中卸载出来，实现数据处理的硬件加速。
DPU通常设计为可编程的ASIC或FPGA，其内嵌有强大的网络、存储和安全处理能力，能够独立执行特定的数据处理任务，形成CPU与DPU协同工作的分布式计算环境。
在架构层面，DPU通过智能网卡的形式部署在服务器内部，直接连接CPU、内存和存储设备，构建起CPU-DPU双核心的新型计算体系结构。
在这个体系下，CPU负责复杂的控制流逻辑，而DPU则承担大规模数据流的快速处理，两者并行工作，极大地提高了数据中心的工作负载处理能力和资源利用率。
三、DPU分布式计算的应用场景1. 网络功能虚拟化（NFV）：DPU可以高效地处理网络封包转发、流量调度、负载均衡等任务，有效降低网络延迟，提升网络性能。
2. 存储加速：对于I/O密集型应用如数据库服务、大数据分析等，DPU可以提供低延迟、高带宽的数据存取服务，显著提高数据读写速度。
3. 安全防护：在数据传输过程中，DPU可以实时进行加密解密、防火墙过滤等操作，强化数据中心的安全性。
4. 云服务优化：在云计算环境中，DPU能够实现虚拟机管理、容器编排等底层基础设施服务的硬件加速，助力云服务商提供更高效、更稳定的云服务。
四、DPU分布式计算的未来展望随着AI、5G、物联网等新技术的发展，数据中心需要处理的数据量和复杂度将持续增长，对计算性能的需求愈发强烈。
DPU分布式计算凭借其高性能、低延迟、高能效的优势，将在未来数据中心建设中扮演更为重要的角色。
分布式计算技术在虚拟现实中的应用虚拟现实（VR）技术是一种可以模拟现实环境或创造虚拟世界的技术，通过使用计算机生成的图像、声音和其他感官输入，使用户能够沉浸在一个虚拟的环境中。
随着技术的发展，VR越来越受到人们的关注和重视，并在各个领域得到广泛应用，如教育、医疗、游戏等。
然而，随着VR的不断发展和应用，需要更多的计算和存储资源来支撑这些虚拟环境的构建和运行。
分布式计算技术就是一种可以为VR提供更多计算资源的技术，它可以将多个计算资源连接在一起，从而提供更强大的计算能力和存储能力。
本文将探讨分布式计算技术在虚拟现实中的应用。
一、分布式计算技术的基本原理1.数据分割：将大任务分割成多个小任务，并将这些小任务分发给不同的计算资源进行处理。
2.并行计算：利用多个计算资源同时处理任务，从而提高计算效率。
3.数据传输：在计算资源之间传输数据，确保各计算资源之间的同步和数据一致性。
4.故障处理：在一个计算资源出现故障时，能够自动将任务转移到其他计算资源上进行处理，保证计算任务的顺利完成。
虚拟现实技术需要大量的计算和存储资源来构建和运行虚拟环境，因此，分布式计算技术在VR中的应用具有重要意义。
以下是分布式计算技术在虚拟现实中的应用场景：1.图形渲染：虚拟现实技术需要大量的计算资源来进行图形渲染，以确保画面流畅和逼真。
利用分布式计算技术，可以将图形渲染任务分发给多个计算资源同时进行处理，从而提高图形渲染的速度和质量。
2.声音处理：虚拟现实技术还需要进行声音的采集、处理和合成，以模拟不同环境中的声音效果。
利用分布式计算技术，可以将声音处理任务分发给多个计算资源，并将不同计算资源合作，从而实现更加逼真的声音效果。
3.数据存储：虚拟现实技术需要大量的数据存储来存储虚拟环境中的各种信息，如图像、声音、视频等。
分布式计算技术可以将数据存储任务分发给多个计算资源，以实现高效、可靠的数据存储和管理。
4.交互体验：虚拟现实技术还需要处理用户的交互输入，如手势识别、语音识别等。
分布式计算能力协同体系构建与优化随着计算机技术的快速发展，越来越多的数据需要存储和处理。
而分布式计算能力协同体系的构建与优化，成为解决这一问题的主要手段之一。
本文将从分布式计算能力协同体系构建的现状、存在的问题以及优化方案等方面进行探讨。
一、现状与问题分布式计算能力协同体系的构建，通常是通过一系列的分布式计算节点来实现数据处理和计算。
这些节点可以分布在不同的机器、地理位置或者网络环境中，它们通过协同工作，共同完成大规模的计算任务。
这种架构具有高可靠性、高扩展性和较低的成本等优点。
然而，分布式计算能力协同体系在实际应用中仍然存在一些问题。
其中最主要的问题包括：1. 分布式架构的复杂性：分布式计算与传统的单机计算相比，涉及到更多的节点之间的协作和通信。
这就需要引入更多的软硬件资源来支持它的运作，同时也增加了维护和管理的难度。
2. 数据管理和传输的困难：在分布式计算过程中，数据的传输和管理是一个复杂的问题。
数据需要在不同的计算节点之间传递，如果网络环境不理想，则会导致计算任务的延迟或失败。
3. 安全性问题：在分布式计算中，由于节点数量庞大，且节点之间易于相互感染，因此安全性问题也是一个重要的挑战。
数据的存储和传输必须保证其机密性和完整性，以防止数据泄露、篡改，等安全问题。
二、优化方案为解决上述问题，目前研究人员提出了一系列优化方案，包括：1. 负载均衡：为了提高分布式计算能力协同体系的处理效率，必须将计算任务合理分配给不同的节点，以实现负载均衡。
负载均衡的实现通常采用基于数据分析、数据预测和节点之间的动态协调等方法，以确保每个节点都尽可能平均地分担任务。
2. 数据处理的本地化：为了减少数据传输开销和网络延迟，数据处理尽可能靠近数据所存储的地方。
其基本原则是将数据和计算任务尽可能靠近数据所在的节点，从而减少数据传输和计算任务之间的通信成本。
3. 安全性保障：分布式计算处理的安全性包括数据传输加密、身份识别、访问控制和审计功能等方面。
分布式计算技术学校：北华大学班级：软件****姓名： *****学号： ************** 2014年10月30号分布式计算技术最新发展摘要：随着信息网络在世界范围内的高速普及，各种软、硬件计算资源几乎都已接人Intranet或Internet，而各计算节点的系统环境可以存在较大差异。
因此，使用传统客户机／服务器模式已不能满足计算要求，特别是分布式异构应用程序之间的互访受到了各种因素的制约。
这种需求产生了分布式计算技术，并促使其不断发展。
分布式计算技术正是为了适应网络，特别是互联网的发展而提出的。
它不仅为了解决客户与应用程序之间的调用，而且要解决应用程序之间协同工作等问题。
关键词:分布式计算分布式对象 CORBA DCOM Java RMIAbstract: with the rapid popularization of information network in the world, almost all kinds of hardware and software computing resources have an Intranet or the Internet, and the system environment of computing nodes can exist bigger difference. Therefore, use the traditional client/server mode already can not meet the requirement of the calculation, especially the exchange of visits between the distributed heterogeneous applications restricted by various factors. This need to produce the distributed computing technology, and promote its development. It is in order to adapt to the network distributed computing technology, especially the development of the Internet and put forward. Between the application and it is not only in order to solve the customers call, and to solve the problem of collaborative work between application and so on.Keywords: distributed computing, CORBA, DCOM distributed objects Java RMI目录引言 (4)一.研究现状 (4)1.1 分布式计算国内外研究现状 (4)1.2 分布式计算国内外应用现状 (4)二.分布式计算技术 (5)2.1分布式计算技术的发展 (5)2.2 分布式计算技术 (6)2.2.1 CORBA技术 (6)2.2.2 COM/DCOM技术 (6)2.2.3 JA V A的RMI技术 (7)三.现阶段分布式计算关键性应用 (7)3.1 移动Agent技术 (7)3.1.1技术原理及现状 (7)3.1.2技术优势： (8)3.2 p2p技术 (8)3.2.1技术原理及现状 (8)3.2.2技术优势： (9)3.3 Web service 技术 (9)3.4云计算 (10)四.总结 (10)五.参考文献 (10)引言分布式计算的最早形态出现在80年代末的Intel公司，Intel公司利用他们的工作站的空闲时间为芯片设计计算数据集，利用局域网调整研究。
随着Internet的迅速发展和普及，分布式计算的研究在90年代后达到了高潮，目前，在Internet网上分布式计算已非常流行。
分布式计算，是指一种应用程序设计方案，在这种方案中程序、程序处理的数据以及实际计算任务都分布在网络上，这样可以调节多台计算机的处理能力，也可以适合应用程序由不同模块组成的特性。
同时，分布式计算可以利用网络把成千上万台计算机连接起来，组成一台虚拟的超级计算机，完成单台计算机无法完成的超大规模的问题求解。
一.研究现状分布式计算和并行计算技术为研究开发高性能计算机另辟蹊径，使用普通的计算机通过网络连接之后，通过这两种计算技术来完成以前只有在高性能计算机上才能进行的工作，随着技术的发展和进步，分布式计算技术已经使参与分布式计算的普通计算机的“联合计算能力”超过了单台超级计算机。
分布式计算技术已经有十几年的研究历史，但现在仍然是计算机研究领域的一片热土，在不同的应用领域发展起来特点各异的分布式计算技术的分支。
1.1 分布式计算国内外研究现状现在对分布式计算技术的研究主要集中两个方面：分布式操作系统和分布式计算环境。
经过近20年的研究，已经有多种分布式计算技术在各不同领域得到应用，下面是比较主流的几种技术：中间件技术、P2P技术、移动Agent技术、网格技术、Web Service技术，这些技术已经比较成熟，且得到了大家的认同，已经在其适合的领域内用于科学研究或大规模数据计算。
整体研究水平来看，国内的研究水平和国际上发达国家有明显差距，我国虽然拥有数量巨大的计算机用户和网络用户,但了解或者知道分布式计算的用户却不多，大部分人或者绝大部分用户使用计算机进行日常办公、网上查询、聊天等工作，只有部分高校和科研机构才参与分布式计算，这和西方欧美发达国家相比，我们的理论起点低，研究的深度和应用的广度都和发达国家有巨大的差距。
1.2 分布式计算国内外应用现状现在分布式计算已经应用在科研、教育、天气预报分析、数据库搜索、生物技术等诸多领域，以下是几个比较典型的例子：SETI@home是国际上比较著名的一个分布式计算应用的项目。
这个项目主要是通过使用参与分布式计算的计算机下载计算程序来对射电望远镜收到的海量信号进行计算分析，目的是确定地球之外有无类人或类似地球生物的生命存在，寻找宇宙中的生命体，我们国家也有一些机构和个人参与这个科研项目。
若说SETI@home和我们的实际生活没有多大关系，那么下面这两个项目则和我们有密切的关系。
Climateprediction工程是分布式计算技术在气象预测领域内的成功应用例子之一，研究者首先建立气象计算模型，全球各地巨的气象数据输入计算程序，任何参加这个项目的组织和机构或者个人，都可领到合适的计算任务，并把计算的结果返回，通过海量的计算来组建地球气象模型。
Folding@home是另一个著名的分布式计算工程，这个项目主要是研究蛋白质折叠、、聚合及由此过程引起的一些相关疾病。
使用计算机来模拟蛋白质的折叠和聚合过程需要海量的计算，分布式计算可以通过利用大量的闲散计算资源，甚至是跨越国界、民族的界限，来承担这个巨大的计算任务，研究这些疾病的产生原理，为攻克和预防这些疾病做理论上的分析，目前有多个国家的科研机构和组织参与这个项目，我们中国也有人参与这个项目。
作为应用分布式计算最成功的组织之一：谷歌，他的文件管理系统被作为一个典范，许多学者对其研究，一些同行进行效仿，甚至有些人将谷歌的文件管理系统作为一门学科来研究，GFS这个原本是谷歌自有名词缩写因此也成了这个行业应用分布式计算的一个典范。
和上面的应用例子类似的分布式计算工程有很多，分布在不同的国家和地区，但这些项目大都互无联系，甚至每个项目都使用一个不同的软件，使用不同的分布式计算技术，如何整合这些互不关联的项目，更大限度地发挥参与这些工程的计算机的能力，这也是一个研究课题，美国加州大学伯克利分校已经建立了一个开放的网络计算平台，即行内皆知的BOIN（BERKELEY OPEN INFRASTRUCTURE FOR NETWORK COMPUTING）,这个平台的主要功能是把不同的分布式计算项目连接起来，对参与这些项目的计算资源进行统一合理分配，从而更有效的利用这些计算资源，提高计算效率。
二.分布式计算技术从上世纪80年代开始到现在，人们已经对分布式操作系统研究了二十多年，其理论、技术都已较为成熟，由于技术条件、市场等原因，分布式操作系统还只在科学家的从上世纪&"年代开始到现在，人们已经对分布式操作系统研究了二十多年，其理论、技术都已较为成熟，由于技术条件、市场等原因，分布式操作系统还只在科学家的。
目前，分布式计算研究主要集中在分布式操作系统研究和分布式计算环境研究两个方面，在过去的20多年间出现了大量的分布式计算技术，如中间件技术，网格技术，移动Agent技术，P2P技术，以及最近推出的Web Service技术等。
每一种技术都得到了一定程度的认同，在特定的范围内得到了广泛的应用。
2.1分布式计算技术的发展单层结构：单机系统，应用程序和数据库共享一个文件系统。
双层结构：客户端/服务器模式。
网络的出现，多个客户端可以共享数据库服务器。
缺点：不能满足异构环境的应用。
多层结构和B/S模式：1、增加应用程序服务器层。
2、在浏览器中进行数据的交互访问。
中间件：位于操作系统与应用程序中间，用于协调工作。
共有缺点：非对称性访问。
分布式对象技术：随着面向对象技术的发展，出现了分布式对象技术，它是分布式计算技术与面向对象技术的结合，进行对称性访问。
2.2 分布式计算技术2.2.1 CORBA技术1.概述 CORBA（公共对象请求代理规范）由OMG组织制定的，在不同平台、不同语言之间实现对象通信的模型。
它为分布式应用环境下对象资源共享、代码重用、可移植和对象间相互访问建立了通用标准，同样也为在大量硬件、软件之间实现互操作提供了良好的解决方案。
2.CORBA体系结构：对象请求代理（ORB）功能：定位服务对象；分析客户对象的请求；建立客户与服务对象的连接；获取服务对象的功能接口接口定义语言（IDL）IDL接口：通过描述语言来实现接口。
IDL编译器：编译成需要的语言，如Java。
IDL服务器：通过服务器启动程序的运行3.对CORBA的评价优点：支持异构终端；支持异构数据库和多种语言开发；事物处理能力比较强；安全性比较高；可扩展性好；缺点：庞大复杂，实现难度大；技术更新慢；2.2.2 COM/DCOM技术1、简介微软的组件对象模型和分布式组件对象模型提供了建立依赖WINDOWS平台的分布式组件的方法，基于JAVA的DCOM客户和服务器可以建立并且位于微软的虚拟机中。
