分布式计算和服务器集群是两个在现代计算机科学中经常被提及的概念，但它们之间存在显著的差异，以下是对这两个概念的详细比较：
一、定义与组成
1、服务器集群：服务器集群是指将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现相同的业务，主要目的是提高系统的可用性、负载均衡和性能，集群中的服务器通常通过局域网连接，并通过某种资源管理软件进行统一管理。
2、分布式计算：分布式计算是一种计算方法，它将一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给多个计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果，分布式计算的核心在于并行处理，通过共享稀有资源和平衡负载来提高效率。
二、工作方式与目的
1、服务器集群：集群中的服务器共同处理相同的任务或服务，以提高系统的整体性能和可靠性，当某个节点发生故障时，其他节点可以接管其工作，确保服务的连续性。
2、分布式计算：分布式计算将大任务分解为多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算机上并行处理，这样可以大大缩短单个任务的执行时间，提高整体计算效率，分布式计算不强调物理上的集中，而是关注于任务的并行处理和资源的共享。
三、应用场景
1、服务器集群：适用于高性能计算、负载均衡和高可用性等场景，一个支付系统的集群可以由多台服务器组成，每台服务器都能独立处理支付请求。
2、分布式计算：适用于大规模数据处理、并行计算和分布式存储等场景，BOINC平台利用互联网上的计算机闲置处理能力来解决大型计算问题。
四、优势与劣势
1、服务器集群：优势在于提高系统的可用性和性能，易于管理和扩展，劣势是成本较高，且所有节点必须在同一网络环境中。
2、分布式计算：优势在于能够充分利用互联网上的计算资源，降低成本，提高计算效率，劣势是管理复杂，需要考虑数据的一致性和安全性等问题。
虽然分布式计算和服务器集群在提升系统性能和可用性方面各有侧重，但它们并非互斥的概念，它们可以结合使用以提供更强大的系统性能和可用性，在分布式系统中可以建立一个分布式集群，其中的计算节点组合成一个集群，并通过分布式的方式进行任务分发和处理。
六、相关问题与解答栏目
问题1： 分布式计算和服务器集群在成本方面有何差异？
答： 分布式计算通常利用互联网上的闲置计算资源，因此成本较低，而服务器集群需要购买和维护多台高性能服务器，成本较高。
问题2： 分布式计算如何确保数据的安全性和一致性？
答： 分布式计算通过数据加密、访问控制和冗余存储等技术手段来确保数据的安全性和一致性，还需要采用一致性算法（如Paxos算法）来解决分布式环境下的数据一致性问题。
问题3： 服务器集群在应对单点故障方面有哪些措施？
答： 服务器集群通过冗余设计和故障转移机制来应对单点故障，当某个节点发生故障时，其他节点可以自动接管其工作，确保服务的连续性，还可以采用心跳检测等技术手段来监控节点的健康状态。
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