¿Qué es la computación en malla?

La computación en malla es una infraestructura de computación que combina recursos de computadoras distribuidas en diferentes ubicaciones geográficas para lograr un objetivo común. Todos los recursos no utilizados de varias computadoras se agrupan y se ponen a disposición de una única tarea. Las organizaciones utilizan la computación en malla para ejecutar tareas grandes o resolver problemas complejos que son difíciles de llevar a cabo en una única computadora. 

Por ejemplo, los meteorólogos utilizan la computación en malla para la generación de modelos climáticos. La generación de modelos climáticos es un problema de computación intensiva que requiere tareas de administración y análisis de datos complejas. El procesamiento de grandes cantidades de datos climáticos en una única computadora es lento y requiere mucho tiempo. Por ello, los meteorólogos ejecutan el análisis en una infraestructura de computación en malla dispersa geográficamente y combinan los resultados. 

¿Por qué es importante la computación en malla?

Las organizaciones utilizan la computación en malla por varias razones.  

Eficiencia

Con la computación en malla, puede dividir una tarea enorme y compleja en varias subtareas. Varias computadoras pueden trabajar en las subtareas al mismo tiempo, lo que hace que la computación en malla sea una solución computacional eficiente. 

Costo

La computación en malla funciona con el hardware existente, lo que significa que puede reutilizar las computadoras existentes. Puede ahorrar costos mientras accede a sus recursos computacionales excedentes. También puede acceder de manera rentable a los recursos desde la nube.

Flexibilidad

La computación en malla no está restringida a un edificio o ubicación específicos. Puede configurar una red de computación en malla que abarque varias regiones. Esto permite que los investigadores de diferentes países trabajen en colaboración con el mismo poder de supercomputación. 

¿Cuáles son los casos de uso de la computación en malla?

Las siguientes son algunas aplicaciones comunes de la computación en malla.

Servicios financieros

Las instituciones financieras utilizan la computación en malla principalmente para resolver problemas relacionados con la administración de riesgos. Al aprovechar los poderes de computación combinados en la red, pueden acortar la duración de la previsión de cambios en la cartera en mercados volátiles.

Videojuegos

La industria de los videojuegos utiliza la computación en cuadrícula para proporcionar recursos computacionales adicionales para desarrolladores de juegos. El sistema de computación en malla divide grandes tareas, como la creación de diseños en el juego, y las asigna a varias máquinas. Esto da como resultado un cambio más rápido para los desarrolladores de juegos. 

Entretenimiento

Algunas películas tienen efectos especiales complejos que requieren una computadora potente para crear. Los diseñadores de efectos especiales utilizan la computación en red para acelerar la línea de tiempo de producción. Tienen un software compatible con la malla que comparte recursos computacionales para renderizar los gráficos de efectos especiales.

Ingeniería

Los ingenieros utilizan la computación en malla para realizar simulaciones, crear modelos y analizar diseños. Ejecutan aplicaciones especializadas simultáneamente en varias máquinas para procesar cantidades masivas de datos. Por ejemplo, los ingenieros utilizan la computación en malla para reducir la duración de una simulación de Monte Carlo, un proceso de software que utiliza datos pasados ​​para hacer predicciones futuras. 

¿Cuáles son los componentes de la computación en malla?

En la computación en malla, una red de computadoras trabaja en conjunto para realizar la misma tarea. Los siguientes son los componentes de una red de computación en malla.

Nodos

Las computadoras o servidores en una red de computación en malla se denominan nodos. Cada nodo ofrece recursos de computación no utilizados, como CPU, memoria y almacenamiento a la red de malla. Al mismo tiempo, también puede usar los nodos para realizar otras tareas no relacionadas. No hay límite para el número de nodos en la computación en malla. Hay tres tipos principales de nodos: de control, proveedor y nodos de usuario.

Middleware de malla

El middleware de malla es una aplicación de software especializada que conecta recursos de computación en operaciones de malla con aplicaciones de alto nivel. Por ejemplo, gestiona su solicitud de potencia de procesamiento adicional del sistema de computación en malla. 

Controla el uso compartido de los usuarios de los recursos disponibles para evitar sobrecargar las computadoras de la malla. El middleware de malla también proporciona seguridad para evitar el mal uso de los recursos en la computación en malla.

Arquitectura de la computación en malla

La arquitectura en malla representa la estructura interna de las computadoras en malla. Las siguientes capas están ampliamente presentes en un nodo de malla:

  1. La capa superior consta de aplicaciones de alto nivel, como una aplicación para realizar modelos predictivos.
  2. La segunda capa, también conocida como middleware, administra y asigna los recursos solicitados por las aplicaciones.
  3. La tercera capa consta de recursos de computación disponibles, como CPU, memoria y almacenamiento.
  4. La capa inferior permite que la computadora se conecte a una red de computación en malla. 

¿Cómo funciona la computación en malla?

Los nodos en malla y el middleware trabajan juntos para realizar la tarea de computación en malla. En las operaciones de la red, los tres tipos principales de nodos de la red desempeñan tres funciones diferentes.

Nodo de usuario

Un nodo de usuario es una computadora que solicita recursos compartidos por otras computadoras en computación en malla. Cuando el nodo de usuario requiere recursos adicionales, la solicitud pasa por el middleware y se entrega a otros nodos en el sistema de computación en malla.

Nodo de proveedor

En la computación en malla, los nodos a menudo pueden cambiar entre el rol de usuario y el de proveedor.

Un nodo proveedor es una computadora que comparte sus recursos para la computación en malla. Cuando las máquinas proveedoras reciben solicitudes de recursos, realizan subtareas para los nodos de usuario, como pronosticar precios de acciones para diferentes mercados. Al final del proceso, el middleware recopila y compila todos los resultados para obtener un pronóstico global.

Nodo de control

Un nodo de control administra la red y gestiona la asignación de los recursos de computación de la red. El middleware se ejecuta en el nodo de control. Cuando el nodo de usuario solicita un recurso, el middleware verifica los recursos disponibles y asigna la tarea a un nodo de proveedor específico.

¿Cuáles son los tipos de computación en malla?

La computación en malla generalmente se clasifica de la siguiente manera.

Computación en malla

La computación en malla consiste en computadoras de alto rendimiento. Permite a los investigadores utilizar la potencia de computación combinada de las computadoras. Los investigadores utilizan la informática en malla computacional para realizar tareas que requieren muchos recursos, como simulaciones matemáticas.  

Barrido en malla

Si bien son similares a la computación en malla, las cuadrículas de barrido de CPU tienen muchas computadoras regulares. El término barrido describe el proceso de búsqueda de recursos de computación disponibles en una red de computadoras normales. Mientras que otros usuarios de la red acceden a las computadoras para tareas no relacionadas con la red, el software de la red usa estos nodos cuando están libres. El barrido en malla también se conoce como barrido de CPU o barrido de ciclo.

Red de datos

Una red de datos es una red de computación en cuadrícula que se conecta a varias computadoras para proporcionar una gran capacidad de almacenamiento de datos. Puede acceder a los datos almacenados como si estuviera en su máquina local sin tener que preocuparse por la ubicación física de sus datos en la red. 

¿Qué es la computación distribuida?

La computación distribuida se refiere a una computación distribuida donde los componentes de software se comparten entre un grupo de computadoras en red. Sin embargo, los usuarios que utilicen el software verán una única interfaz coherente. Por ejemplo, un motor de búsqueda web es un sistema de computación distribuida. Le permite buscar en un sitio web específico enviando la solicitud a varios servidores. 

Computación distribuida frente a la distribución en malla

La computación distribuida tiene como objetivo lograr un solo objetivo en cualquier momento. Por el contrario, la computación en malla no actúa de manera cohesiva sino que asigna recursos en su red para múltiples subáreas relacionadas. Una red de computación en malla puede constar de varios sistemas de computación distribuida. 

¿Qué es la computación en clúster?

La computación en clúster describe un sistema de red compuesto por computadoras homogéneas. Las computadoras homogéneas tienen el mismo hardware y software. Puede conectarlos a una red local de alta velocidad para crear un clúster de computadoras que ejecute tareas similares. Un servidor centralizado controla y coordina las máquinas. 

La computación en clúster en comparación con la computación en red

La computación en clúster tiene hardware, tareas y estructura de control rígidos y específicos. Mientras tanto, la computación en malla es flexible en términos de recursos compartidos. Las computadoras en una red en malla funcionan de manera independiente y no están obligadas a compartir recursos. Tienen un administrador de recursos que comparte los recursos no utilizados durante el tiempo de ejecución. 

¿Cómo funciona AWS HPC para la computación en malla?

La computación de alto rendimiento (HPC) en AWS es un conjunto de productos y servicios que puede utilizar para superar los límites de la computación convencional, especialmente en términos de potencia de procesamiento, redes y administración del sistema de archivos. Por ejemplo, puede reducir el tiempo de procesamiento de datos y realizar una investigación profunda utilizando estos servicios:

  • Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) almacena cargas de trabajo en entornos de nube seguros, escalables y de alto rendimiento.
  • AWS Batch programa y escala miles de cargas de trabajo de computación en los servicios de AWS.
  • Amazon FSx para Lustre procesa conjuntos de datos masivos bajo demanda y a escala con un sistema de archivos de alto rendimiento que tiene latencias de inferiores a milisegundos.

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