¿Qué es el grid computing?

Ambos tipos de computación se basan en una infraestructura de computación compartida, pero el grid computing se centra más en resolver problemas científicos o de ingeniería a gran escala, mientras que la computación distribuida se centra en tareas más sencillas.

El grid computing se suele asociar con un tipo de computación conocido como "gran desafío", un problema informático basado en la ciencia o la ingeniería que tiene amplias aplicaciones. Quizás el gran desafío más conocido al que ha contribuido el grid computing es el gran colisionador de hadrones del CERN, el acelerador de partículas más potente del mundo.

Además de abordar grandes desafíos, el grid computing también se utiliza para una variedad de propósitos comerciales más prácticos, incluida la gestión de big data y el análisis de datos de alta velocidad, la generación de conocimiento, la investigación científica, las simulaciones financieras y climáticas complejas y la computación de alto rendimiento (HPC).

El cloud computing, el acceso bajo demanda de recursos a través de Internet, es similar al grid computing, pero difiere en varios aspectos importantes. Aunque las infraestructuras de cloud computing y grid computing se consideran sistemas distribuidos, el cloud computing se basa en un modelo cliente-servidor gestionado de forma centralizada, altamente flexible y de fácil acceso para los usuarios. En la nube, las empresas acceden a los servicios a través de Internet mediante protocolos estándar y solo pagan por los recursos informáticos que necesitan.

El grid computing, en cambio, se basa en una infraestructura gestionada colaborativamente donde los recursos son propiedad y gestionados por una sola organización. Esto la hace ideal para las empresas que ejecutan cargas de trabajo consistentes, pero lo hace más difícil de acceder y menos escalable que las arquitecturas de cloud computing. En lugar de utilizar protocolos informáticos estándar para acceder a un servicio en particular, por ejemplo, los usuarios de la red deben utilizar middleware grid, aplicaciones especializadas para arquitecturas de grid computing.

Un entorno de grid computing está formado por diferentes nodos, que son ordenadores, dispositivos y recursos programados para realizar una tarea específica. Este aspecto del grid computing lo hace más diverso que el cluster computing, otro tipo de computación en el que los recursos informáticos se comparten a través de una red.  Mientras que los clústeres informáticos tienen hardware y tareas fijas, el grid computing dispone de un entorno de intercambio de recursos mucho más flexible.

Normalmente, una red del grid computing consta de dos tipos de componentes: nodos y middleware.

Las arquitecturas del grid computing dependen de tres tipos de nodos de red para completar una tarea de grid computing:

• Nodos de usuario: el nodo de usuario es un ordenador que envía una solicitud al sistema de grid computing para obtener un recurso específico.

• Nodos proveedores: el nodo proveedor es el ordenador que comparte el recurso. A menudo, los nodos usuario y proveedor cambian de roles, solicitando un recurso de un nodo y compartiendo un recurso con otro.

• Nodos de control: los nodos de control gestionan la red y asignan los distintos recursos informáticos de la red. El middleware, una aplicación esencial para todas las redes de grid computing, se ejecuta en el nodo de control.

En una infraestructura de grid computing, el middleware se conoce como middleware grid y funciona como una capa de software que permite a los distintos nodos comunicarse e intercambiar recursos. El middleware grid es responsable de coordinar las solicitudes facilitadas por los nodos de usuario con los recursos disponibles mantenidos por los nodos de proveedor.

El middleware grid es altamente especializado y es capaz de gestionar solicitudes de una amplia gama de recursos, como potencia de procesamiento (CPU), memoria y almacenamiento. Es crítico para la funcionalidad de la infraestructura grid, equilibrar los recursos para evitar el uso indebido y garantizar que el sistema de grid computing funcione de forma segura y eficiente.

Una arquitectura típica de grid computing se compone de cuatro capas que constan de aplicaciones, middleware, recursos y una capa inferior que permite a cada nodo conectarse a una red:

• Capa 1: la capa uno, también conocida como la "capa superior" en un modelo de grid computing estándar, se compone de aplicaciones de alto nivel con un propósito específico, por ejemplo, una aplicación que realiza análisis o modelado de datos.

• Capa 2: la segunda capa de una arquitectura de grid computing es donde reside el middleware, que gestiona las peticiones de los nodos usuarios y asigna los recursos de los nodos proveedores según sea necesario.

• Capa 3: la tercera capa de una red de grid computing está formada por todos los recursos disponibles en la red, como CPU, memoria, almacenamiento, hardware, software y más.

• Capa 4: la última capa, también conocida como capa "inferior" o "tejido", permite que todos los nodos de la red informática se conecten. La capa 4 se compone de recursos físicos y lógicos, incluidos superordenadores, sistemas de almacenamiento, sistemas de archivos distribuidos (DFS) y clústeres informáticos.

El grid computing se divide típicamente en cinco tipos fundamentales según el propósito.

Las redes computacionales son el tipo más común de infraestructura de grid computing, implementadas para una amplia gama de tareas de computación de alto rendimiento (HPC). El grid computing computacional requiere grandes recursos, ya que combina el rendimiento de cálculo de varios ordenadores de alto rendimiento para realizar simulaciones complejas y resolver problemas y algoritmos matemáticos a gran escala.

Una red computacional puede dividir una tarea compleja en subtareas más pequeñas y sencillas y asignar cada una de ellas a un nodo. Este proceso, conocido como computación paralela o programación paralela, reduce drásticamente el tiempo y el coste de resolver problemas complejos y recursos intensivos que forman parte integral de tecnologías punta como la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML) y el blockchain. Debido a su velocidad, la computación paralela es ideal para tecnologías avanzadas que requieren procesamiento en tiempo real, como automóviles autónomos, modelado meteorológico y aplicaciones de Internet de las cosas (IoT).

Un scavenging grid, también conocido como scavenging grid de CPU o ciclo de scavenging, tiene una disposición y propósito similares a una red computacional, pero con una diferencia clave. En un scavenging grid, los nodos y ordenadores solo aportan recursos disponibles a la red mayor. El término scavenging en este contexto se refiere al proceso de búsqueda de disponibilidad en una red de recursos informáticos conectados.

En un scavenging grid, algunos nodos realizan tareas relacionadas con el propósito mayor de la red, mientras que otros se utilizan para otros fines no relacionados. Si los usuarios de la red necesitan acceder a los ordenadores para fines no relacionados con la red, el software de la red simplemente identifica los nodos libres y los recursos informáticos disponibles y los asigna.

Las redes de datos son grandes redes de grid computing que conectan ordenadores para aumentar la capacidad de almacenamiento de datos. El grid computing de datos descompone un gran conjunto de datos para que pueda almacenarse en varios ordenadores conectados a través de una red. Los ordenadores de una red de datos suelen intercambiar datos y recursos en una gran área geográfica, conectando a usuarios en ubicaciones remotas.

Las redes de datos son ideales para tareas de cálculo que pueden dividirse en subtareas más pequeñas y resolverse en paralelo. Se utilizan ampliamente en tecnologías de microservicios y como base para nubes privadas donde los dispositivos se agrupan y un subconjunto de sus recursos se asigna a un propósito específico. Además, las máquinas virtuales (VM) suelen aparecer en una red de datos, lo que permite una agrupación de recursos más eficiente para tareas informáticas comunes como proceso de datos y almacenamiento.

Las redes colaborativas, o marcos de computación en red colaborativa, permiten a grupos de personas aprovechar una red computacional para acceder más fácilmente al trabajo y recursos compartidos.

Las redes colaborativas permiten que equipos muy dispersos compartan conocimientos y aporten trabajo en tiempo real mientras persiguen un objetivo común. Por ejemplo, las redes colaborativas permiten el trabajo de muchos científicos y físicos del clima que trabajan para resolver problemas mediante datos compartidos y recursos de diferentes universidades e instituciones de todo el mundo.

Las redes modulares se centran en separar los recursos informáticos de un sistema específico en módulos independientes para aumentar el rendimiento de las aplicaciones. En una red modular, los recursos comúnmente compartidos, como las GPU, el almacenamiento y la memoria, se descomponen y recombinan para aumentar la eficiencia en la ejecución de aplicaciones y servicios específicos.

El enfoque modular permite a los equipos de TI ser más flexibles a la hora de personalizar un entorno informático para adaptarlo a sus necesidades. Por ejemplo, en una red modular, la configuración puede adaptarse para satisfacer las necesidades específicas de recursos de una aplicación o servicio individual.

El grid computing permite a las empresas procesar grandes volúmenes de datos con mayor rapidez y eficacia que en una configuración más tradicional. Las empresas que aprovechan el grid computing han logrado mayor flexibilidad, escalabilidad y rentabilidad al utilizar recursos para diversos fines empresariales. Estos son algunos de los beneficios más comunes que las organizaciones obtienen con el grid computing.

El grid computing es ampliamente utilizado por grandes organizaciones de una amplia variedad de sectores. Las universidades han implementado grids para resolver problemas grandes y complejos en los que intervienen superordenadores y la colaboración con compañeros de todo el mundo. Superordenadores virtuales potentes que dependen de un marco de computación en red han abordado complejas tareas científicas e ingenierísticas relacionadas con el cambio climático, la astrofísica y más. Estos son algunos de los casos de uso de grid computing más comunes.

• Banca: los bancos utilizan el grid computing para una amplia gama de fines de seguridad y gestión de riesgos. Aprovechando los recursos combinados de una red a gran escala, las instituciones financieras pueden prever los cambios en el mercado bursátil y descubrir tendencias que les ayuden a tomar decisiones financieras más inteligentes para sus clientes. Según el Institute of Business Value, el 78 % de los bancos afirmaron que el año pasado adoptaron un enfoque táctico de la IA generativa.

• Ciencias de la vida: las ciencias de la vida como la biología, la genómica y la neurociencia dependen cada vez más del grid computing para ayudar a extraer grandes volúmenes de datos para obtener información y crear simulaciones más precisas. Por ejemplo, en el estudio de los genes humanos, el grid computing ha ayudado a procesar y analizar conjuntos de datos generados por la secuenciación del ADN y ha ayudado a los investigadores a identificar mutaciones.

• Aplicaciones de edge computing e Internet de las cosas (IoT): el edge computing, un marco de computación distribuida que es particularmente relevante para aplicaciones de IA e IoT de vanguardia, utiliza el grid computing para procesar y analizar datos en su origen. Según un informe reciente de Straits Research, el edge computing es esencial para la fuerte tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 17,1 % prevista para el grid computing durante los próximos seis años¹.

• Realización cinematográfica: muchos de los efectos especiales avanzados que vemos en las películas actuales utilizan algún tipo de marco de grid computing para acelerar el procesamiento. Los diseñadores de efectos especiales confían en los servicios de redes para acortar los plazos de producción y cumplir con los plazos al renderizar imágenes complejas.

• Juegos: los desarrolladores de videojuegos dependen del grid computing para obtener recursos informáticos adicionales a la hora de construir los mundos visualmente impresionantes que habitarán los jugadores. Los sistemas de grid computing dividen grandes tareas informáticas y las asignan a nodos en una red conectada de ordenadores, lo que acorta los plazos de producción.