Sistemas distribuidos

Objetivo [editar]
La computación distribuida ha sido diseñada para resolver problemas demasiado grandes para cualquier supercomputadora y main-frame, mientras se mantiene la flexibilidad de trabajar en múltiples problemas más pequeños. Por lo tanto, la computación en grid es naturalmente un entorno multi-usuario; por ello, las técnicas de autorización segura son esenciales antes de permitir que los recursos informáticos sean controlados por usuarios remotos.

Clasificación [editar]
En términos de funcionalidad, las mallas se clasifican en computacionales (incluyendo mallas de barrido de la CPU) y en mallas de datos. y en los estados son:

Globus [editar]
La herramienta Globus ha emergido como el estándar de facto para la capa intermedia (middleware) de la malla. Globus tiene recursos para manejar:
La gestión de recursos(Protocolo de Gestión de Recursos en Malla o Grid Resource Management Protocol)
Servicios de Información (Servicio de Descubrimiento y Monitorización o Monitoring and Discovery Service)
Gestión y Movimiento de Datos (Acceso Global al Almacenamiento Secundario, Global Access to secondary Storage y FTP en malla, GridFTP)
La mayoría de mallas que se expanden sobre las comunidades académicas y de investigación de Norteamérica y Europa están basadas en las herramienta Globus Toolkit como núcleo de la capa intermedia.

XML [editar]
Los servicios web basados en XML ofrecen una forma de acceder a diversos servicios/aplicaciones en un entorno distribuido. Recientemente, el mundo de la informática en malla y los servicios web caminan juntos para ofrecer la malla como un servicio web. La arquitectura está definida por la Open Grid Services Architecture (OGSA). La versión 3.0 de Globus Toolkit, que actualmente se encuentra en fase alfa, será una implementación de referencia acorde con el estándar OGSA.
Las mallas ofrece una forma de resolver grandes retos, como el plegamiento de las proteínas y descubrimiento de medicamentos, modelización financiera, simulación de terremotos, inundaciones y otras catástrofes naturales, modelización del clima/tiempo, etc. Ofrecen un camino para utilizar los recursos de las tecnologías de la información de forma óptima en una organización.

Computación de ciclos redundantes [editar]
El modelo de computación de ciclos redundantes, también conocido como computación zombi, es el empleado por aplicaciones como Seti@Home, consistente en que un servidor o grupo de servidores distribuyen trabajo de procesamiento a un grupo de computadoras voluntarias a ceder capacidad de procesamiento no utilizada. Básicamente, cuando dejamos nuestro ordenador encendido, pero sin utilizarlo, la capacidad de procesamiento se desperdicia por lo general en algún protector de pantalla, este tipo de procesamiento distribuido utiliza nuestra computadora cuando nosotros no la necesitamos, aprovechando al máximo la capacidad de procesamiento.

Clustering [editar]
Otro método para crear sistemas de supercomputadoras es el clustering. Un cluster o racimo de computadoras consiste en un grupo de computadoras de relativo bajo costo conectadas entre sí mediante un sistema de red de alta velocidad (gigabit de fibra óptica por lo general) y un software que realiza la distribución de la carga de trabajo entre los equipos. Por lo general, éste tipo de sistemas cuentan con un centro de almacenamiento de datos único.

Grid [editar]
La computación en grid o en malla es un nuevo paradigma de computación distribuida en el cual todos los recursos de un número indeterminado de computadoras son englobados para ser tratados como un único superordenador de manera transparente.
Estas computadoras englobadas no están conectadas o enlazadas firmemente, es decir no tienen porque estar en el mismo lugar geográfico. Se puede tomar como ejemplo el proyecto SETI@Home, en el cual trabajan computadoras alrededor de todo el planeta para buscar vida extraterrestre.

Seguridad [editar]
El punto de la seguridad es delicado en este tipo de computación distribuida pues las conexiones se hacen de forma remota y no local, entonces suelen surgir problemas para controlar el acceso a los otros nodos. Esto puede aprovecharse para un ataque de DoS, aunque la red no va a dejar de funcionar porque uno falle. Esa es una ventaja de este sistema grid.

Diferencias con respecto a otros tipos de computación distribuida [editar]
SSI (Single System Image): en un SSI todas las computadoras vinculadas dependen de un sistema operativo común, diseñado al efecto. En cambio, un grid es heterogéneo, en el sentido en que las computadoras pueden tener diferentes sistemas operativos.