L'elaborazione in parallelo massivo (MPP) è un tipo di elaborazione parallela che utilizza un gran numero di processori per lavorare in parallelo su un grande insieme di dati. È una forma di calcolo distribuito che consente un'elaborazione più efficiente di grandi quantità di dati. L'MPP è tipicamente utilizzato per applicazioni ad alta intensità di dati e per attività che richiedono una grande quantità di calcoli.
L'MPP viene utilizzato quando un'attività richiede una potenza di elaborazione superiore a quella che può fornire un singolo computer. È ideale per le attività che richiedono l'elaborazione di un'enorme quantità di dati in un breve lasso di tempo. Ad esempio, l'MPP può essere utilizzato per analizzare set di dati in grandi database o per elaborare grandi quantità di dati in streaming provenienti da sensori.
I vantaggi dell'uso di MPP comprendono il miglioramento delle prestazioni, la scalabilità e l'economicità. L'MPP può essere utilizzato per elaborare i dati più velocemente di quanto possa fare un singolo computer e, se necessario, può essere scalato per utilizzare una maggiore potenza di elaborazione. È anche più conveniente rispetto all'uso di più computer, poiché è più efficiente e richiede meno risorse.
Il principale svantaggio dell'utilizzo di MPP è che può essere complicato da configurare e mantenere. Richiede inoltre una quantità significativa di risorse e può essere difficile da debuggare. Inoltre, non è adatto a tutti i tipi di applicazioni, poiché alcune attività possono richiedere software specializzato che non può essere eseguito su un sistema MPP.
Esistono diversi tipi di architetture MPP. Si tratta di sistemi a memoria condivisa, sistemi a memoria distribuita e sistemi di cluster computing. Ogni tipo di architettura presenta una serie di vantaggi e svantaggi.
L'MPP si confronta favorevolmente con altri tipi di tecnologie informatiche come il grid computing, il cloud computing e il calcolo ad alte prestazioni. In generale, è più efficiente ed economico di queste tecnologie. Inoltre, l'MPP è adatto a compiti ad alta intensità di dati e può scalare per utilizzare più potenza di elaborazione, se necessario.
Alcuni esempi di sistemi MPP sono Hadoop, Apache Spark e Apache Flink. Questi sistemi sono utilizzati per elaborare grandi quantità di dati in parallelo. Inoltre, molte altre aziende e organizzazioni utilizzano sistemi MPP per attività ad alta intensità di dati.
Il futuro dell'MPP è roseo. Con l'aumento della quantità di dati generati, la necessità di sistemi di elaborazione efficienti e potenti continua a crescere. L'MPP è una tecnologia potente che offre molti vantaggi potenziali ed è probabile che continuerà a essere utilizzata in futuro.
I sistemi MPP sono sistemi di elaborazione massicciamente paralleli che possono avere migliaia di processori che lavorano insieme per risolvere problemi complessi. I sistemi MPP sono spesso utilizzati per applicazioni scientifiche e ingegneristiche che richiedono una grande potenza di calcolo.
L'MPP è un tipo di architettura informatica che utilizza più processori per lavorare contemporaneamente su diverse parti di un problema. In questo modo si accelera il tempo di elaborazione complessivo perché ogni processore può lavorare contemporaneamente su una parte diversa del problema.
MPP (massively parallel processing) è un tipo di architettura di calcolo parallelo in cui un gran numero di processori lavora insieme per risolvere un problema. SMP (symmetric multiprocessing) è un tipo di architettura di elaborazione parallela in cui un piccolo numero di processori lavora insieme per risolvere un problema.
I sistemi MPP sono tipicamente classificati in tre categorie: a memoria condivisa, a passaggio di messaggi e ibridi.
I sistemi MPP a memoria condivisa hanno un singolo spazio di indirizzi fisici condiviso da tutti i processori. Questo tipo di sistema è facile da programmare, ma può essere ostacolato dalla necessità di accedere a strutture dati condivise.
I sistemi MPP a passaggio di messaggi non hanno uno spazio di indirizzi fisici condiviso. Al contrario, i processori comunicano tra loro attraverso il passaggio di messaggi. Questo tipo di sistema può essere più difficile da programmare, ma può scalare più facilmente.
I sistemi MPP ibridi combinano aspetti di entrambi i sistemi a memoria condivisa e a passaggio di messaggi. Questi sistemi possono offrire il meglio di entrambi i mondi, ma possono anche essere più difficili da programmare.
Un database MPP è un database progettato per essere eseguito su un sistema di elaborazione massicciamente parallelo (MPP). I sistemi MPP sono progettati per utilizzare un gran numero di processori per lavorare contemporaneamente su un singolo problema. Un esempio di database MPP è il Greenplum Database.