Przetwarzanie klastrowe to forma przetwarzania, w której grupa komputerów jest połączona ze sobą, dzięki czemu mogą działać jak jedna jednostka. Istnieje wiele powodów, dla których ludzie używają komputerów klastrowych do zadań obliczeniowych, począwszy od braku możliwości zakupu pojedynczego komputera z możliwościami obliczeniowymi klastra, po chęć zapewnienia, że system obliczeniowy jest zawsze dostępny. Dokładna data opracowania tej techniki jest nieznana i istnieją konkurencyjne roszczenia dotyczące uznania za wynalazek, przy czym niektórzy sugerują, że indywidualni użytkownicy prawdopodobnie opracowali ją niezależnie, aby zaspokoić swoje potrzeby obliczeniowe na długo przed zastosowaniem tej techniki w warunkach przemysłowych.
Jednym z powszechnych powodów używania klastrów jest chęć stworzenia redundancji w sieci komputerowej, aby zapewnić, że będzie ona zawsze dostępna i nie zawiedzie. Powszechną aplikacją dla tej formy przetwarzania danych jest hosting witryn internetowych, w którym klaster rozkłada obciążenie odwiedzających na szereg maszyn, aby pomieścić wielu odwiedzających. Ta technika jest również używana w przypadku serwerów do gier używanych przez duże grupy, aby uniknąć problemów z opóźnieniami i logowaniem.
Przetwarzanie klastrowe o wysokiej dostępności (HA) jest często używane w ten sposób, aby stworzyć nadmiarową sieć, która będzie dostępna dla użytkowników przez cały czas, z zabezpieczeniami na wypadek awarii części klastra. Klastry równoważące obciążenie są zaprojektowane do obsługi dużego obciążenia przychodzących żądań, koordynując żądania w sposób, który zmaksymalizuje wydajność i użyteczność.
Inna aplikacja jest w dużych projektach, które wymagają obliczeń o wysokiej wydajności. Niektóre obliczenia są niezwykle złożone i wymagają użycia wielu komputerów, które mogą szybko komunikować się ze sobą, ponieważ zmiany w jednym mogą zmienić cały system. Na przykład symulacje wykorzystywane do testowania teorii meteorologicznych są często przeprowadzane na klastrach obliczeniowych. Bez klastra obliczenia mogą być niemożliwe do wykonania lub ich przetwarzanie może zająć bardzo dużo czasu.
Przetwarzania klastrowego można również użyć do rozłożenia obciążenia pracą w postaci wielu małych porcji danych, techniki znanej jako przetwarzanie siatkowe. W tym przypadku jeden komputer nie byłby w stanie obsłużyć całej pracy, ale wiele małych komputerów może. Różne projekty @home wykorzystują tę technikę do rozłożenia obciążenia związanego z przetwarzaniem danych w ogromnej sieci, która obejmuje wiele komputerów domowych, które przychodzą do pracy, gdy są bezczynne.