Teleprocessamento vs. Processamento de Dados Distribuído: Centralizado vs. Descentralizado

São paradigmas arquiteturais opostos para processamento de dados:

Aspecto	Teleprocessamento (Centralizado)	Processamento Distribuído (Descentralizado)
Arquitetura	Mainframe/servidor central único	Múltiplos nós interconectados (servidores, edge)
Localização dos Dados	Todos dados no sistema central	Dados particionados/replicados entre nós
Local do Processamento	CPU central faz todo trabalho	Cada nó processa localmente
Terminais/Clientes	Terminais burros (apenas I/O)	Clientes inteligentes (compute/armazenamento local)
Controle de Dados	Centralizado (DBA, admin segurança)	Distribuído (autonomia local + política global)
Escalabilidade	Vertical (mainframe maior) — limitada	Horizontal (adicionar nós) — elástica
Tolerância a Falhas	Ponto único de falha	Resiliente; falha de nó ≠ sistema cai
Tempo de Resposta	Latência de rede ao centro	Processamento local = baixa latência
Tráfego de Rede	Alto (todos dados ao centro)	Menor (apenas tráfego sync/replicação)
Era Típica	1960s–1980s (mainframe)	1990s–presente (client-server, cloud, edge)

🎯 Contexto Moderno

• Legado teleprocessamento: Ainda em core banking (CICS/IMS no z/OS), reservas aéreas (TPF), OLTP alto volume.
• Distribuído domina: Microsserviços, regiões cloud, CDNs, edge computing, blockchain, federated learning.
• Híbrido: Data lake/warehouse centralizado + stores operacionais distribuídos.

Processamento distribuído venceu por escalabilidade, resiliência e latência — mas centralização persiste onde consistência, controle e economia legada ditam.

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