¿Qué es la computación distribuida?

Los sistemas de computación distribuida hacen que las cosas sucedan a lo grande. Piénselo la próxima vez que participe en un juego multijugador masivo en línea (MMO). Para gestionar eficazmente un MMO, se necesitan sistemas completos que se unan y trabajen en estrecha colaboración para ofrecer una experiencia en línea fluida que miles de jugadores comparten simultáneamente en un entorno en tiempo real.

La computación distribuida ayuda a los proveedores a distribuir ese tipo de sincronización coordinada y potencia de procesamiento de computadoras hacia un objetivo común.

Y ese es solo un ejemplo de las tantas y variadas aplicaciones para servicios informáticos distribuidos que se utilizan actualmente, incluida la creación de gráficos 3D vívidos para animaciones de video, el entrenamiento de redes neuronales que imitan la funcionalidad del cerebro humano y la resolución de ecuaciones extremadamente complejas relacionadas con la química y la física.

Por lo general, el modelo de computación distribuida toma las tareas de computación más intensivas y la carga de trabajo y se enfrenta a los desafíos computacionales más serios, por lo que requiere el uso de múltiples componentes y memoria compartida.

La computación distribuida reúne múltiples computadoras, servidores y redes para llevar a cabo tareas informáticas de tamaños y propósitos muy diversos. En sistemas de computación pequeños y distribuidos con componentes cercanos entre sí, estos componentes se pueden vincular a través de una red de área local (LAN).

En sistemas distribuidos más grandes cuyos componentes están separados por geografía, los componentes están vinculados a través de redes de área amplia (WAN). Los componentes de un sistema distribuido comparten información a través del tipo de red que se utilice. El ejemplo más conocido de un sistema distribuido es internet. Quizás el ejemplo más controvertido de un sistema distribuido en los últimos tiempos es la criptomoneda.

Desde una perspectiva computacional, en términos de la cantidad de componentes normalmente involucrados, incluso las formas más básicas de computación distribuida suelen contener tres componentes básicos:

• Controlador del sistema primario

• Almacén de datos del sistema

• Database

Sin embargo, no existen reglas estrictas que limiten lo que constituye una circunstancia de computación distribuida o cuántos componentes de software se necesitan para dar vida a su funcionalidad. Podría haber unos cuantos componentes trabajando dentro de esa cadena (o red), o la instancia podría incorporar muchos más.

Esta es una de las grandes ventajas de utilizar un sistema informático distribuido; el sistema se puede ampliar agregando más máquinas. El otro beneficio significativo es el aumento de la redundancia, de modo que si una computadora de la red falla por cualquier motivo, el trabajo del sistema continúa sin interrupción, a pesar de ese punto de falla.

Este concepto de redundancia adicional va de la mano con un énfasis en la tolerancia a fallas. La tolerancia a fallas es un proceso correctivo que permite que un sistema operativo responda y corrija una falla en el software o hardware mientras el sistema continúa funcionando. La tolerancia a fallas ha llegado a utilizarse como una medida general de la viabilidad empresarial continua ante una falla disruptiva.

Por lo tanto, los sistemas de computación distribuida no están limitados por el número de componentes. Tampoco se exige que dichos componentes estén situados físicamente cerca entre sí y conectados por redes de área local. Gracias a las capacidades aumentadas de las redes de área amplia, las computadoras de un sistema de computación distribuida pueden estar separadas por continentes mientras conservan su operatividad.

El objetivo de los sistemas de computación distribuida es hacer que esa red de computación distribuida, sin importar su tamaño ni dónde se encuentren sus componentes, funcione como si fuera una sola computadora. Esta coordinación se logra mediante un elaborado sistema de paso de mensajes entre los distintos componentes.

Los protocolos de comunicación gobiernan ese intercambio de mensajes de ida y vuelta y crean una forma de relación que existe entre estos componentes. Esta relación se conoce como “acoplamiento”, que normalmente se expresa en una de dos formas:

• Acoplamiento flexible: la conexión entre dos componentes acoplados de manera flexible es lo suficientemente débil como para que las alteraciones en un componente no afecten al otro componente.

• Acoplamiento estrecho: el nivel de sincronización y paralelismo es tan grande en componentes estrechamente acoplados que un proceso llamado "agrupación en clústeres" utiliza componentes redundantes para garantizar la viabilidad continua del sistema.

La computación distribuida también se ocupa de los efectos positivos y negativos de la concurrencia, que es la ejecución simultánea de múltiples secuencias de instrucciones operativas. Una de sus principales cualidades positivas es el hecho de que la concurrencia permite la computación paralela de múltiples hilos de proceso. (La computación paralela no debe confundirse con el procesamiento paralelo, que es un proceso en el que las tareas en tiempo de ejecución se dividen en varias tareas más pequeñas).

Los aspectos negativos asociados con la concurrencia a menudo incluyen una mayor latencia e incluso cuellos de botella en los que el tráfico casi se detiene debido a la sobrecarga del sistema informático distribuido con un número excesivo de solicitudes de componentes.

La concurrencia se diferencia del concepto de multihilo, que permite que un programa siga ejecutándose mientras otras tareas se realizan en segundo plano. La concurrencia representa una mayor pérdida de recursos, ya que varios subprocesos se ejecutan al mismo tiempo y acceden a los recursos compartidos simultáneamente.

Los tipos de computación distribuida se clasifican según la arquitectura informática distribuida que cada uno emplea.

Los sistemas cliente-servidor utilizan una arquitectura cliente-servidor que les permite utilizarse con más de un único sistema. En este, un cliente dirigirá la entrada al servidor en forma de solicitud. Normalmente, esta comunicación implicará un comando para que se realice una tarea determinada o una solicitud de más recursos informáticos. Luego, el servidor trabaja para cumplir esa tarea o asignar los recursos solicitados. Una vez logrado, el servidor responde al cliente con un mensaje sobre la acción realizada.

Mientras que los sistemas centralizados emplean la arquitectura cliente-servidor, un sistema peer se basa en la arquitectura peer (a menudo, llamada arquitectura peer-to-peer). Los sistemas peer usan nodos, que pueden funcionar efectivamente como cliente o servidor, ya sea al identificar necesidades y emitir solicitudes o trabajar para satisfacer esas necesidades e informar sobre las operaciones. Como su nombre lo indica, no hay jerarquía en los sistemas peer, por lo que los programas que operan en sistemas peer-to-peer pueden comunicarse libremente entre sí y transferir datos a través de redes peer.

El middleware puede considerarse como un tipo de “intermediario” que opera entre dos aplicaciones distintas, lo que quiere decir que el middleware es en sí mismo una aplicación que reside entre dos aplicaciones y proporciona servicio a ambas. El middleware también tiene un aspecto interpretativo. Funciona como un traductor entre varias aplicaciones de interoperabilidad que se ejecutan en diferentes sistemas y permite que esas aplicaciones intercambien datos libremente.

Los sistemas de tres niveles se llaman así debido a la cantidad de capas utilizadas para representar la funcionalidad de un programa. A diferencia de la arquitectura típica cliente-servidor en la que los datos se colocan dentro del sistema cliente, el sistema de tres niveles mantiene los datos almacenados en su capa intermedia, que se denomina capa de datos. La capa de aplicación rodea la capa de datos en uno de sus lados, mientras que la capa de presentación rodea la capa de datos en el otro lado. Los sistemas de tres niveles se utilizan de manera rutinaria en diversas aplicaciones web.

Los sistemas de N niveles, a veces denominados sistemas distribuidos de varios niveles, tienen una capacidad ilimitada para funciones de red, que enrutan a otras aplicaciones para su procesamiento. La arquitectura de los sistemas de N niveles es similar a la que se encuentra en los sistemas de tres niveles. Los sistemas de N niveles se emplean a menudo como base arquitectónica para numerosos servicios web y sistemas de datos.

La computación distribuida permite el uso de diferentes paradigmas de programación (que pueden considerarse estilos de programación):

• Blockchain: blockchain es un tipo de base de datos distribuida o libro de contabilidad que se replica y sincroniza en las distintas computadoras que componen una red. Un blockchain garantiza uno de los principales objetivos de la computación distribuida (la redundancia), porque cada computadora de la cadena tiene una copia del libro fuente original, por lo que los datos no se pueden perder debido a un único punto de falla.

• Computación en malla: la computación en malla es un tipo de computación distribuida que se ocupa de cargas de trabajo no interactivas, que generalmente involucran una combinación de infraestructuras y software de middleware. La malla escalable a la que se accede a través de la interfaz de usuario funciona como un sistema de archivos de gran tamaño.

• Microservicios: los microservicios son otra forma de computación distribuida en la que las aplicaciones se dividen en componentes mucho más pequeños, a menudo llamados "servicios". Los marcos de servicios están unidos por la interfaz de programación de aplicaciones (API), que permite la interacción entre los componentes.