Cluster e Grid são ideais para aplicações I/O bound, pois possibilitam que uma única Thread de processamento seja executada simultaneamente em vários equipamentos utilizando grandes quantidades de memória.

Qualquer algoritmo e/ou aplicação nativa produzida para desktops consegue extrair o máximo de performance destes ambientes sem necessidade de recompilação do código.

Devido à baixa necessidade de troca de informações entre os nós de um Cluster, sob o ponto de Disaster Recovery, é aconselhável que cada nó fique geograficamente distante dos demais.

Para que um software seja escalável e funcione corretamente em qualquer tipo de ambiente distribuído, o mesmo deve ser escrito considerando a existência de uma única Storage interligada fisicamente a todos os nós.

Além do kernel BeoWulf (para construção de Clusters), do Map-Reduce fornecido pelo Apache Hadoop, Folding@Home e SETI@Home são conhecidos projetos de computação paralela (distribuída).