¿Qué es el Grid Computing?
El grid computing o computación en malla utiliza recursos informáticos que se distribuyen en un área amplia con el fin de lograr un objetivo común. En otras palabras, el grid computing se caracteriza por el uso de varios ordenadores, a menudo dispersos geográficamente, que están conectados a través de redes. Todos estos equipos trabajan juntos para realizar una sola tarea.
Esta plataforma de computación es de especial utilidad para resolver los llamados problemas del «Gran Desafío», como plegamiento de proteínas, modelización financiera, simulación de terremotos y modelos climáticos y meteorológicos. Por ejemplo, este estilo de cálculo era fundamental para habilitar el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) en el CERN. Las aplicaciones incluyen investigación científica, inteligencia empresarial, análisis de datos y alta computación (HPC).
¿Cómo funciona el grid computing?
Cada nodo (equipo) de la red puede configurarse para realizar una tarea diferente, lo que hace que el sistema sea más heterogéneo en comparación con los sistemas informáticos convencionales de alta computación, como el cálculo de clústeres. Los grids o mallas se construyen a menudo con bibliotecas de software middleware de uso general, pueden ser bastante grandes y estar compuestos por muchos ordenadores sin conexión directa.
Una red de grid computing típica consta de tres tipos de máquina: nodo/servidor de control, nodos de cálculo y nodos de datos. El nodo de control es un servidor o un grupo de servidores que administran el grid. Los nodos de cálculo son los equipos que realizan los cálculos y los nodos de datos almacenan los datos utilizados y generados por los cálculos.
Funciona ejecutando un software especializado en cada ordenador que coordina y gestiona todas las tareas de la malla o grid. Fundamentalmente, el software separa y desglosa la tarea principal en subtareas y asigna las subtareas a cada ordenador. Por lo tanto, los ordenadores pueden trabajar simultáneamente en sus respectivas subtareas recuperadas. Al finalizar las subtareas, se agregan los resultados de todos los equipos para completar la tarea principal más grande.
¿Cuáles son los tipos de grid computing?
Al comprender lo que es el grid computing (o computación en malla), vale la pena clasificarla en varios tipos, incluyendo redes computacionales,colaborativas, de almacenamiento de datos y computación en red modular. Cada tipo tiene sus aplicaciones únicas y se utiliza en diferentes industrias en función de los requisitos específicos de la tarea en cuestión.
Grid computing computacional
El procesamiento del grid computing se centra en aprovechar la potencia computacional recuperada de múltiples computadoras para realizar cálculos complejos a gran escala.
En un grid computing, una tarea grande se divide en varias subtareas. A continuación, cada subtarea se asigna a un nodo (ordenador) diferente del grid para su ejecución. Este proceso permite el cálculo paralelo, en el que se realizan varias operaciones de forma simultánea, lo que acelera significativamente el tiempo de cálculo general.
Una vez completadas todas las subtareas, los resultados se combinan para producir el resultado final. Este tipo de redes computacionales son ideales para aplicaciones sensibles al tiempo y problemas de cálculo intensivo. Por ejemplo, se pueden utilizar para generar informes comerciales en cuestión de segundos, modificar las predicciones del mercado de valores en tiempo real o realizar modelos meteorológicos.
Grid computing de datos
El grid computing de datos se centra en la administración y distribución de grandes conjuntos de datos en varios ordenadores o servidores dedicados . Estos equipos interactúan directamente entre sí a fin de coordinar el procesamiento de trabajos grandes, a menudo repartidos en varios sitios geográficamente remotos.
Los grids de datos son adecuados para trabajos que se pueden dividir en subtareas más pequeñas, como microservicios, que luego se pueden ejecutar en paralelo para permitir un enfoque eficiente de dividir y conquistar. También pueden utilizarse como base para los clouds privados, donde los ordenadores se agrupan y un subconjunto de los recursos de dicho pool se dedica a varios usuarios a través de MV.
Grid computing colaborativo
El grid computing colaborativo está destinado a facilitar y mejorar el trabajo entre particulares o grupos. Con el grid computing colaborativo, el sistema utiliza diversas tecnologías que permiten el trabajo entre personas.
Esto significa que cada trabajador puede acceder fácilmente al trabajo del otro, compartir recursos y colaborar en las tareas recuperadas. Este tipo de computación permite el uso compartido coordinado de datos entre todos los usuarios de la malla o grid, lo que permite una mayor transferencia de conocimientos entre ellos.
Por ejemplo, un grid de datos puede utilizarse como un gran almacén de datos en el que cada sitio web almacena sus datos. Aquí, el grid permite compartir datos de manera coordinada entre todos los usuarios del mismo, que a su vez permite la colaboración junto con una mayor transferencia de conocimientos entre los usuarios del grid.
Grid computing de manuscritos
El grid computing de manuscritos es especialmente útil cuando se administran grandes volúmenes de bloques de texto e imágenes. Este tipo de grid permite la acumulación continua de bloques de texto e imágenes mientras se procesan y realizan simultáneamente operaciones en lotes anteriores de estos bloques.
Gracias a su enfoque en el manejo de grandes cantidades de texto e imágenes, se puede llevar a cabo mediante un marco simple de grid computing donde las imágenes y manuscritos se procesan en paralelo.
Esto lo convierte en una solución eficiente y eficaz para trabajos que implican grandes cantidades de texto o manuscritos, y grandes volúmenes de imágenes.
Grid computing modular
El grid computing modular implica el desglose o división de recursos informáticos dentro de un sistema o chasis. Estos recursos pueden abarcar almacenamiento, GPU, memoria y redes.
Lleva los conceptos de la informática en red un paso más allá al dividir los recursos informáticos en módulos. Los equipos de TI pueden combinar estos módulos con el fin de soportar aplicaciones o servicios específicos. Este enfoque permite una mayor flexibilidad y personalización, lo que permite a los equipos de TI personalizar las configuraciones de los servidores con el objetivo de satisfacer los requisitos de determinadas aplicaciones.
Por ejemplo, en un grid modular, se combina un conjunto de recursos con software para distintas aplicaciones. Las CPU y las unidades GPU pueden residir en un chasis de rack de servidor y pueden interconectarse con un tejido de alta velocidad y baja latencia para crear un servidor.
Componentes clave del grid computing
El grid está formado por equipos de usuario que proporcionan recursos como potencia de procesamiento y almacenamiento, software de grid middleware para coordinar las cargas de trabajo en todo el sistema y nodos como un servidor de control central que asigna tareas y agrega resultados.
Juntos, estos componentes funcionan como una supercomputadora virtual unificada que ofrece más potencia computacional, almacenamiento de información y eficiencia que cualquier máquina individual podría ofrecer. Al dividir los trabajos complejos y llevarlos a los nodos disponibles para el procesamiento paralelo, las redes pueden completar análisis, simulaciones y otras cargas de trabajo pesadas de datos de manera más rápida y a un coste más bajo que las alternativas convencionales.
Nodos
Nodos
Un nodo hace referencia a un equipo o servidor que forma parte de la red del grid y contribuye a sus recursos informáticos no utilizados, como la CPU, la memoria y el almacenamiento. Los nodos pueden realizar otras tareas no relacionadas y, a menudo, pueden cambiar de función según las necesidades de la red del grid.
Hay tres tipos principales: control, que administra la red y la asignación de recursos; proveedor, que comparte sus recursos para el grid computing; y usuario, que solicita recursos compartidos por otros equipos en el sistema de grid computing.
Los nodos pueden incluir servidores o PC, todos ellos conectados entre sí a través de internet u otras redes y distribuidos comúnmente en varias regiones geográficas.
Redes
Redes
En el grid computing, las redes son el backbone que conecta varios equipos, a menudo distribuidos geográficamente, para trabajar juntos y realizar tareas conjuntas. Estas redes permiten compartir, seleccionar y agregar recursos distribuidos en múltiples dominios administrativos en función de su disponibilidad, capacidad, rendimiento, coste y requisitos de calidad de servicio de los usuarios.
Las redes de grid computing pueden ser homogéneas, constar de máquinas con plataformas similares que utilizan el mismo sistema operativo, o ser heterogéneas, con máquinas que se ejecutan en varios sistemas operativos.
Software
Software
El software de control desempeña un papel crucial en la administración y coordinación de tareas en todo el grid. Este software, a menudo conocido como grid middleware, es una aplicación especializada que conecta recursos informáticos en operaciones de grid con aplicaciones de alto nivel. Se ejecuta en todos los equipos que participan en la red del grid.
La función principal del software de control es dividir la tarea principal en subtareas y asignarlas a cada equipo del grid. Esto permite que todos los ordenadores trabajen simultáneamente en sus respectivas subtareas, mejorando así la eficacia del proceso de computación. Una vez completadas las subtareas, el software de control agrega los outputs de todo el hardware para completar la tarea principal más grande.
Además de la administración de tareas, el software de control también maneja las solicitudes de potencia de procesamiento adicional del sistema de grid computing. Controla el uso compartido de los recursos disponibles por parte del usuario para evitar sobrecargar el hardware del grid. Además, el software de control proporciona seguridad para evitar el uso indebido.
Protocolos
Protocolos
Las redes grid computing se basan en un conjunto de estándares y protocolos para permitir la comunicación entre diversos sistemas dispersos geográficamente. Estos protocolos son cruciales para implementar servicios que faciliten el uso compartido coordinado de recursos entre diferentes organizaciones. Los protocolos del grid se pueden clasificar en varias categorías en función de las actividades que controlan:
- Protocolos de comunicación de red y transferencia de datos: Controlan la comunicación y la transferencia de datos entre los distintos nodos del grid. Se aseguran de que los datos se envíen y reciban correctamente a través de la red.
- Protocolos de seguridad de la información: Responsables de mantener la seguridad del grid. Controlan tareas como la autenticación, la autorización y el cifrado con el fin de proteger los datos y los recursos del acceso no autorizado.
- Protocolos de información de recursos: Administran la información sobre los recursos disponibles en el grid. Realizan un seguimiento del estado y ayudan en la asignación y la planificación.
- Protocolos de administración: Estos protocolos supervisan el funcionamiento general del grid. Controlan tareas como el envío de trabajos, la supervisión y el control de errores.
- Protocolos de interfaz: Proporcionan una interfaz de usuario para interactuar con el grid. Permiten a los usuarios enviar trabajos, supervisar su estado y recuperar resultados.
Entre los ejemplos de protocolos de grid específicos se incluyen Open Grid Services Architecture (OGSA) y Simple Grid Protocol. OGSA proporciona un marco para el uso compartido de datos y la administración de recursos, mientras que el Simple Grid Protocol es un paquete de open source que incluye el protocolo y las herramientas de software necesarias para configurar un grid computacional.
Ventajas del grid computing
El grid computing, un modelo de computación distribuida, ofrece varios beneficios en las áreas clave de escalabilidad, flexibilidad y optimización de recursos.
Escalabilidad
Proporciona ventajas significativas en materia de escalabilidad. Permite añadir o eliminar recursos de forma dinámica según la demanda, lo que permite al sistema manejar cargas de trabajo variables de manera efectiva. Esta escalabilidad es crucial en entornos donde las demandas de carga de trabajo fluctúan, ya que el entorno de red puede escalar dinámicamente añadiendo o eliminando recursos según sea necesario.
Flexibilidad
El grid computing ofrece flexibilidad en cuanto a uso compartido de recursos y colaboración. Permite que diferentes organizaciones o entidades formen una organización virtual para la computación colaborativa. Los participantes aportan sus recursos y los comparten de manera transparente en toda la red. El grid computing no se limita a un edificio o ubicación específicos, lo que permite la configuración de una red que abarca varias regiones.
Optimización de recursos
El grid computing optimiza la utilización de los recursos disponibles al compartir la potencia de cálculo inactiva o infrautilizada. Mejora la eficiencia al distribuir las cargas de trabajo de manera eficiente, lo que permite una mejor utilización de la potencia de procesamiento disponible y minimiza el tiempo de inactividad. Además, el grid computing funciona con el hardware existente, lo que significa que puede reutilizar el hardware que ya tiene, lo que ahorra costes mientras accede a sus recursos computacionales excedentes.
Aplicaciones y casos de uso del grid computing
Esta forma de computación se utiliza en varios campos para abordar tareas computacionales de gran tamaño que consumirían muchos recursos o demasiado tiempo para un solo ordenador. A continuación se presentan algunas aplicaciones clave y casos de uso del grid computing:
- Investigación científica: El grid computing se utiliza ampliamente en la investigación científica para evaluar y almacenar grandes cantidades de datos. Permite a los científicos de todo el mundo colaborar y compartir recursos computacionales, acelerando así los procesos de investigación y facilitando el manejo de problemas científicos complejos.
- Ingeniería: Para los ingenieros, el grid computing ha reducido significativamente el coste de las aplicaciones de ingeniería que consumen muchos recursos. Industrias como el sector automovilístico y el aeroespacial, que requieren instalaciones intensivas de pruebas y esfuerzos de diseño colaborativo, han adoptado el grid computing para acelerar los procedimientos que consumen mucho tiempo.
- Analítica de datos: Con la explosión de datos de varias fuentes como dispositivos del IoT, instrumentos científicos y gadgets inteligentes, el grid computing desempeña un papel crucial en la recopilación, almacenamiento y análisis de datos. Ayuda a interpretar los datos y observar patrones para sintetizar el conocimiento.
- Pronóstico meteorológico: Los meteorólogos utilizan el grid computing para recopilar y calcular cantidades masivas de datos de varias ubicaciones para el pronóstico del tiempo. Esta tecnología permite el manejo eficiente de conjuntos de datos tan grandes y ayuda a realizar predicciones meteorológicas precisas.
- Salud: En el sector de la salud, el grid computing se utiliza para almacenar y analizar cantidades masivas de datos de pacientes, lo que ayuda a la investigación y el desarrollo médicos.
Grid Computing o Cloud Computing
El cloud computing y el grid computing son dos tipos de sistemas de computación distribuidos que proporcionan servicios a los usuarios. El cloud computing se basa en una arquitectura cliente-servidor, en la que los recursos se gestionan de forma centralizada, por lo que es altamente accesible y escalable.
Los usuarios acceden a los servicios a través de protocolos web estándar y pagan por los recursos que utilizan. Es flexible, lo que permite un escalamiento rápido basado en la demanda y, por lo general, es propiedad y está administrado por proveedores de servicios.
Por otro lado, el grid computing sigue una arquitectura de computación distribuida que se administra de manera colaborativa. Esto lo hace menos accesible y escalable en comparación con el cloud computing.
Se puede acceder a los servicios de grid computing a través del grid middleware. La infraestructura suele ser propiedad y estar administrada por la organización que la utiliza, lo que la hace potencialmente más rentable para las empresas con cargas de trabajo consistentes.
Implementación del grid computing
En principio, el grid computing proporciona una arquitectura para crear un superordenador virtual compuesto por nodos informáticos distribuidos, a menudo implementados en muchos países y continentes. Algunas estrategias para implementar y desplegar el grid computing incluyen:
- Invertir en hardware dedicado: Para el despliegue inicial de la tecnología de grid, se recomienda invertir en una red dedicada en la que los nodos constituyentes sean homogéneos. Esto simplifica el esfuerzo y minimiza la cantidad de optimización de aplicaciones necesaria para ejecutarse de manera eficiente en la red.
- Garantizar la homogeneidad del sistema: Todos los sistemas y el software que tienen instalado en el grid deben ser idénticos para que funcionen en conjunto. Esto es fundamental para mantener un rendimiento y una disponibilidad óptimos.
- Usar middleware: El middleware se puede utilizar para dividir y repartir partes de un programa entre varios ordenadores. Es una estrategia clave en el grid computing.
- Implementar load balancing: El load balancing es una estrategia importante para garantizar que la carga computacional se distribuya uniformemente en todos los nodos de la red, maximizando la eficiencia y minimizando el tiempo de respuesta.
La implementación de políticas de seguridad en una amplia gama de sistemas es un desafío en el grid computing. Las soluciones de seguridad adecuadas, en particular las técnicas de autenticación y autorización, son cruciales para el despliegue exitoso de sistemas de grid computing.
Primeros pasos con el grid computing
El inicio de un proyecto de grid computing en una organización implica varios pasos. A continuación un esquema general del proceso:
- Identificar la necesidad: Identifique las tareas o problemas de su organización que podrían beneficiarse del grid computing. Pueden ser análisis de datos a gran escala, cálculos científicos o cualquier otra tarea que requiera recursos computacionales significativos.
- Planificar la infraestructura: Planifique la infraestructura de grid computing en función de las necesidades de su organización. Esto incluye decidir el tipo de grid o malla, la topología y los componentes necesarios para la administración de datos.
- Elegir las herramientas adecuadas: Elija las herramientas adecuadas para su proyecto de grid computing. Las aplicaciones de open source como Tomcat y Axis se pueden utilizar para configurar un entorno de grid computing simple. Otras herramientas como el paquete «paralelo» en R pueden utilizarse para tareas de análisis de datos a gran escala.
- Implementar el grid: Implemente el entorno de grid computing en su organización. Esto implica configurar el software elegido en los equipos de la red, crear una infraestructura segura y escalable y garantizar la independencia de la máquina.
Grid Computing y OVHcloud
Más información
¿Qué es el edge computing?
El edge computing (o computación perimetral) consiste en situar la potencia de cálculo y el almacenamiento de los datos cerca del origen (donde se generan). Esto reduce la necesidad de realizar procesos en el cloud, resolviendo así los problemas de latencia y comunicación de datos a larga distancia. La mayor ventaja reside en su mayor disponibilidad y en la reducción de los tiempos de transporte de datos.
El edge computing se diferencia del modelo informático tradicional de procesamiento y análisis de datos en un datacenter centralizado (ya sea en el cloud o en las propias instalaciones de una empresa) en que los datos se procesan en el «perímetro» de la red.
¿Qué es la computación cuántica?
La computación cuántica explicada: la computación o informática cuántica es una tecnología emergente que utiliza la mecánica cuántica para resolver problemas imposibles para los ordenadores convencionales.
La computación cuántica fue concebida por primera vez a principios de los años 80 de la mano de investigadores como Paul Benioff, Richard Feynman y Yuri Manin. Su objetivo es utilizar el comportamiento de los objetos cuánticos (incluyendo fotones no atómicos de partículas subatómicas) para resolver problemas de forma mucho más rápida y sencilla que en el caso de los ordenadores tradicionales o incluso de los superordenadores, con un menor consumo energético.