前邊介紹了計算網格平台alchemi的一些情況：
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alchemi試用手記
alchemi的實現機制初探
昨天對其效率做了乙個簡單的測試，測試結果如下：
對不同大小的空間資料集進行坡度求解的運算的計算結果見下表。其資料集大小分別為400×400，2000×2000和10000×10000的資料集；網格節點，即alchemi的executor節點分別為1到5。測試結果表明，對於小資料集，在網格計算環境下，效率呈現下降趨勢，例如對於400×400，2000×2000的資料集，效率分別是單機環境的0.09倍和0.29倍，但對於10000×10000的大資料集，2個節點的網格計算環境效率即超過單機環境，而對於5個節點，效率提公升為1.92倍。
對於分布式呼叫，其執行效率受以下因素影響：
（1）遠端呼叫本身的開銷，一般來說，遠端呼叫要比本地呼叫慢1個數量級以上；
（2）網路傳輸速度的限制，所有執行的**和呼叫指令等都需要遠端傳送，因此效率也必然要比本地呼叫慢得多。
這2個原因也是為什麼對於較小的資料集，網格環境下效率反而不如本地**（上表，圖 a，b），但對於大資料集的較大的計算量，這些開銷的負面影響被分布式計算所抵消，帶來了更好的執行效率（上表，圖 c）。而且，隨著資料集大小的增加，計算量隨之增加，增加網格節點會持續帶來效率的提公升，例如圖a和圖b隨之網格節點增加，節點數超過2個以後，效率提公升並不明顯，但圖c隨著節點數增加，效率會持續提公升。
由測試結果我們可以看到，通過計算網格技術的分布式計算，可以提高需要高密度計算的空間分析的運算效率，但對於運算時間小於遠端呼叫及網路傳輸開銷的運算，使用網格會得不償失，所謂「分布式物件第一定律：不要使用分布式物件」，誠不我欺。
因此，網格可能只是適用於類似科學計算之類大計算量問題求解，對於一般的計算，例如企業系統，並不適合。
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