分布式计算范围比较广泛，网格计算是分布式计算的其中一种模式。
分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。
网格计算通过利用大量异构计算机（通常为桌面）的未用资源（CPU周期和磁盘存储），将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，为解决大规模的计算问题提供了一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。
大数据和云计算结合形成了？
云计算和大数据的结合可以说是相辅相成，因为云计算为大数据提供了可以弹性扩展相对便宜的存储空间和计算资源，使得中小企业也可以像大型企业一样通过云计算来完成大数据分析。大数据是对数据进行专业化处理，最终根据我们的需要分析加工形成我们能够理解的可视化资料。
大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的对数据进行专业化处理的过程离不开云计算的支持。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。并且，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据的处理技术与提供云服务的技术是不尽相同的，但是又有所交集。可以说，云服务是基础设施，是市政工程，而大数据是城市里的高楼大厦。大数据可以基于云，也可以不基于云。
利用云计算和大数据，很多创业者可以找到适合自己的风险投资和技术发展方向，为他们的发展指明道路。 如今我们能够看到，无论是从基础设施的布局，再到数据的挖掘，还是到传统IT公司的整合，都有大数据参与当中。因此，人们非常关心大数据能够如何帮助企业增加收入，降低成本，规避风险，以及能够创造出什么样的新业态。
由云计算提供的弹性和按需配置，为让企业组织能够试验和尝试解决大数据的新方法提供了核心力量。企业可以根据供应的基础设施，用不同的迭代方式尝试和操纵他们的数据。基础设施不再限制用什么来处理数据。这些相同的灵活性使企业即使有高可变负载的情况下也不会超支。
从当前整个产业互联网的技术体系结构来看，无论是物联网技术体系还是人工智能技术体系，都离不开云计算和大数据的支撑。以物联网技术体系为例，云计算处在物联网体系结构的第三层，而大数据则处在第四层，二者最终为智能决策层提供服务，所以大数据和云计算这两个技术本身就很难分割看待。
大数据处理是一个挑战，对于这些数据，如果没有强有力的硬件做支撑处理，对其进行有意义的分析几乎是不可能的。但幸运的是，云计算爆炸和弹性使用处理的能力意味着小型企业组织现在可以完成曾经只有大企业才能完成的任务。云计算已经使大数据更易于管理，而且还可以对这些数据做更多，更快地分析。随着大数据还在不断变大，更大的云计算将在那里等待处理。
