集中処理（centralized processing）は、コンピュータシステムにおけるデータ処理の基本的な方式の一つです。
データの処理を一台のコンピュータで集中的に行うことで、管理の容易さやコスト効率の良さを実現します。
本記事では、集中処理の定義、利点、課題、そして分散処理との違いについて詳しく解説します。
集中処理の定義
中央コンピュータの役割
集中処理とは、データの入出力を行う端末が複数存在する中で、データの実際の処理を中央のコンピュータ（または施設）で行う方式です。
例えば、複数の端末がデータを入力し、そのデータを中央コンピュータに送信して処理を実行します。
これにより、全体のデータ管理が一元化されます。
集中処理の利点
1. 管理の容易さ
集中処理の最大の利点は、システム全体を一つのコンピュータで管理できることです。
これにより、システムの設定やメンテナンスが簡単になり、運用コストを削減できます。
2. コスト効率
中央コンピュータで処理を行うため、複数の処理機器を用意する必要がなく、初期投資や運用コストを抑えられます。
特に、小規模なビジネスや組織にとっては、大きな利点となります。
3. セキュリティの向上
データが一元管理されるため、セキュリティの確保が容易です。
アクセス管理やデータのバックアップを中央で行うことで、情報漏洩やデータ損失のリスクを低減できます。
集中処理の課題
1. 中央コンピュータへの依存
集中処理の欠点として、すべてのデータ処理が中央コンピュータに依存するため、その性能や容量がシステム全体の制約となります。
例えば、中央コンピュータが処理能力の限界に達すると、全体のパフォーマンスが低下する可能性があります。
2. 障害リスク
中央コンピュータに障害が発生した場合、全体のシステムが停止してしまうリスクがあります。
これにより、業務が停止し、迅速な復旧が求められます。
分散処理との比較
分散処理の特徴
分散処理（decentralized processing）は、複数のコンピュータや施設がそれぞれ独立してデータ処理を行う方式です。
これにより、システム全体の性能が向上し、単一障害点のリスクが軽減されますが、管理の複雑さやコストの増加が伴うことがあります。
まとめ
集中処理は、データ管理の効率性やセキュリティ向上を実現する一方で、中央コンピュータへの依存や障害リスクといった課題も抱えています。
今後、組織のニーズに応じて集中処理と分散処理の最適なバランスを見つけることが重要です。
この理解は、ITシステムの選択や運用において非常に役立つでしょう。
さらに参考してください。