分散コンピューティングは、複数のコンピューターを使用して時間のかかる計算上の問題を解決する方法であり、ほとんどの場合、並列コンピューティングシステムに統合されます。
分散コンピューティングに関する最初の言及の1つは、1973年にさかのぼります。Xerox PARC Research Centerで、JohnSchochとJohnHuppは、PARCLANを介して他の動作中のコンピューターに自分自身を送信するプログラムを作成しました。
その後、パーソナルコンピュータの開発と増加に伴い、分散コンピューティングがますます広く使用されるようになりました。たとえば、1980年代後半、ArjenLenstraとMarkMenesは、長い数値を因数分解するプログラムを作成しました。彼女は参加者のコンピューターに電子メールで課題を送信し、同じ方法で応答を受け取りました。
もう1つの重要なイベントは、参加者の自宅のコンピューター上のデータを含む無線望遠鏡からのデータを分析することによって地球外の情報を検索するSETI @ Home（自宅での地球外の情報の検索）プロジェクトの作成でした。このプロジェクトは1999年に開始され、2020年に停止されました。この分散システムは、バークレー大学のBOINCプラットフォーム上に構築されました。
今後もさまざまな分散システムの構築開発が活発に行われ、現在ではさまざまな分野で活用されています。特に、分散コンピューティングは数学的な問題に広く使用されています。典型的な例は、数値の因数分解（主因数の積への分解）です。
分散コンピューティングのアプリケーションのもう1つの重要な領域は、機械学習とデータマイニング手法を使用したビッグデータ処理です。この目的のためのプログラミング言語として、近年、Pythonが主導的な地位を占めています。2020年3月現在、TIOBEランキングによると、Pythonは2015年には7位でしたが、3位です。
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この開発のさらなる開発では、仮想環境のサポートを追加する予定です。これにより、サードパーティのモジュールとPythonフレームワークを使用できるようになるだけでなく、機能が異なる1つのモジュールのバージョン間の競合を回避できます。
開発の可能なアプリケーションの1つは、プログラミング競技中の分散型意思決定チェックの編成です。