Salah satu cabaran menggunakan gugusan komputer ialah kos untuk mentadbirkannya yang kadang-kala boleh setinggi kos mentadbir N mesin tak terikat, sekiranya gugusan yang terlibat mempunyai N nod.[1] Dalam sesetengah kes keadaan ini memberi kelebihan kepada seni-seni bina ingatan berkongsi dengan kos-kos pentadbiran yang lebih rendah.[1] Ini turut membuat mesin-mesin maya menjadi popular, atas sebab mudah untuk ditadbir.[1]

Penjadualan tugas

Apabila gugusan berbilang pengguna yang besar perlu mengakses data dalam jumlah yang sangat besar, penjadualan tugas menjadi sesuatu yang mencabar. Dalam gugusan CPU-GPU heterogen dengan persekitaran aplikasi yang rumit, prestasi setiap perkerjaan bergantung kepada ciri-ciri gugusan di bawahnya. Oleh itu, pemetaan tugas kepada teras CPU dan peranti GPU boleh menjadi satu cabaran yang ketara.[2] Ini adalah bidang yang masih diselidiki; algoritma-algoritma yang menggabungkan dan memperluas MapReduce dan Hadoop telah dicadang dan dikaji.[2]

Pengurusan kegagalan nod

Apabila ada nod yang gagal berfungsi, strategi seperti fencing (pemagaran) boleh dipakai supaya sistem terus beroperasi. Fencing ialah proses mengasingkan sesuatu nod atau melindungi sumber-sumber kongsian apabila terdapat nod yang tidak berfungsi dengan betul.