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La computación distribuida se refiere a un modelo de procesamiento donde múltiples sistemas informáticos trabajan juntos para completar tareas más rápido y de manera más eficiente, compartiendo recursos a través de una red. Este enfoque permite el uso óptimo de recursos distribuidos geográficamente, mejorando la escalabilidad y la tolerancia a fallos del sistema. Un ejemplo común de computación distribuida son las redes de servidores utilizados por empresas como Google y Amazon para procesar grandes volúmenes de datos diariamente.
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Regístrate gratis¿Cuál es una limitación del modelo multicapa?
¿Cuál es una limitación del modelo multicapa?
¿Para qué se utilizan los algoritmos de consenso en computación distribuida?
¿Cuál es uno de los principios esenciales de los sistemas distribuidos?
¿Cuál es una de las funciones del algoritmo de consenso?
¿Cuál es una característica clave de la computación distribuida?
¿Qué describe mejor al modelo Peer-to-Peer (P2P)?
¿Cómo contribuye Hadoop a la computación distribuida?
¿Qué es la computación distribuida?
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Equipo de profesores de computación distribuida
En el ámbito de la ingeniería y la informática, la computación distribuida se refiere a un modelo en el cual múltiples sistemas informáticos trabajan en conjunto para resolver un problema. Este enfoque aprovecha la capacidad de procesamiento sumando los recursos de diversos dispositivos, lo que permite manejar grandes cantidades de datos y realizar cálculos complejos de manera más eficiente.
La computación distribuida presenta varias características distintivas que la hacen atractiva para una amplia gama de aplicaciones:
Computación Distribuida: Un modelo donde múltiples sistemas computacionales colaboran para trabajar en un problema o tarea que usualmente no podría ser efectuada por un solo sistema debido a restricciones de tiempo, capacidad de procesamiento, o coste.
Un ejemplo cotidiano de computación distribuida es el servicio Google Search. Cada vez que realizas una búsqueda, múltiples servidores en diferentes ubicaciones trabajan simultáneamente para recolectar, procesar y entregar los resultados en fracciones de segundo.
Las aplicaciones de computación distribuida son fundamentales en la investigación científica, manejo de grandes bases de datos, y servicios en la nube.
Cuando se desarrolla un sistema de computación distribuida, es crucial considerar la comunicación entre los diversos componentes. Por ejemplo, la coordinación de tareas se puede realizar mediante algoritmos de consenso que aseguran que todos los sistemas estén de acuerdo en el estado actual de una tarea. Otro aspecto es el manejo de fallos, donde se utilizan técnicas como la replicación de datos para mantener backups que permitan continuar operaciones sin interrupciones significativas.
En algunos casos, la computación distribuida utiliza lo que se conoce como modelos de computación en paralelo, donde cada nodo computa simultáneamente y luego comparte sus resultados. Esta técnica es muy utilizada en simulaciones físicas y para procesar grandes volúmenes de datos, como aquellos generados en la investigación genética.
La computación distribuida es una disciplina que transforma la forma en que procesamos información mediante el uso conjunto de múltiples dispositivos. Este enfoque permite optimizar el tiempo de procesamiento y la gestión de recursos frente a problemas complejos. Expandamos este tema revisando sus fundamentos y aplicaciones.
Los sistemas distribuidos se construyen sobre ciertos principios esenciales:
La computación distribuida se refiere a un sistema en el que múltiples computadoras independientes trabajan de manera simultánea y coordinada para completar una tarea específica o resolver un problema complejo, a menudo en tiempo real. Esto se logra a través de la interconexión de redes, algoritmos distribuidos y arquitecturas de software especializadas.
La computación distribuida es pionera en áreas como el procesamiento de big data, la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas (IoT).
Las aplicaciones de la computación distribuida son amplias y variadas, destacándose en diversos sectores:
Un ejemplo práctico de computación distribuida es el sistema de archivos distribuidos como el Hadoop. Este marco permite almacenar y procesar grandes volúmenes de datos en un clúster de ordenadores. Utiliza el modelo MapReduce para dividir las tareas en pequeños fragmentos que se ejecutan en paralelo.
'hadoop jar hadoop-streaming.jar -file map.py -mapper map.py -file reduce.py -reducer reduce.py -input /data/input -output /data/output'
Explorar más a fondo la computación distribuida revela una creciente tendencia hacia los sistemas basados en tecnologías de blockchain. Estas redes proporcionan una forma descentralizada y segura de almacenar y transferir datos sin intermediarios, lo que las hace ideales para transacciones financieras y contratos inteligentes.
Otra área de evolución es la computación en niebla, que proporciona recursos computacionales en el borde de la red para soportar aplicaciones en tiempo real de IoT. Esto convierte a los dispositivos finales en nodos computacionales, que realizan procesamiento de datos de baja latencia cerca de donde se generan, reduciendo la carga en servidores centrales.
Los modelos de computación distribuida ofrecen diferentes enfoques para organizar y gestionar los recursos de sistemas distribuidos. Comprender estos modelos te permite implementar y optimizar estos sistemas para aplicaciones específicas.
El modelo cliente-servidor es uno de los más comunes en computación distribuida. En este modelo, los clientes solicitan servicios y recursos al servidor, que procesa estas solicitudes y envía de vuelta los resultados.
Un ejemplo clásico del modelo cliente-servidor es el uso de una base de datos centralizada. Cuando un usuario realiza una consulta desde su aplicación (cliente), el sistema se conecta al servidor de base de datos para recuperar y enviar la información deseada.
'SELECT * FROM usuarios WHERE activo=1;'
En el modelo peer-to-peer (P2P), todos los nodos actúan simultáneamente como clientes y servidores. Este modelo es valioso cuando se necesitan distribuir tareas o recursos de forma uniforme y democrática entre todos los participantes del sistema.
Las plataformas de intercambio de archivos como BitTorrent son ejemplos destacados del modelo P2P, donde los nodos comparten segmentos de archivos entre sí.
El modelo P2P no solo se aplica en el intercambio de archivos. También es la base de tecnologías emergentes como blockchain, que utiliza un sistema peer-to-peer para validar y registrar transacciones en un libro descanso distribuidor.
La implementación de redes P2P puede utilizar protocolos de hash distribuidos como DHT (Distributed Hash Table) que permiten la búsqueda eficiente y recuperación de datos sin depender de un índice centralizado.
El modelo multicapa, también conocido como n-tier architecture, separa la funcionalidad del sistema en capas distintas, cada una gestionando aspectos únicos de la aplicación. Esto facilita el mantenimiento y la escalabilidad del sistema.
En una aplicación web típica, se puede observar un modelo multicapa:
| Capa de presentación: | Interfaz de usuario que interactúa con los clientes. |
| Capa lógica: | Procesa datos, aplicando reglas de negocio y lógica de aplicación. |
| Capa de datos: | Administra el almacenamiento y recuperación de datos desde la base de datos. |
Los algoritmos en computación distribuida son fundamentales para coordinar la comunicación y las tareas entre múltiples nodos de un sistema distribuido. Estos algoritmos facilitan tareas como el reparto de cargas, la gestión de fallos y la sincronización de procesos en entornos dispersos geográficamente.
Las técnicas en computación distribuida son estrategias utilizadas para solucionar eficazmente problemas dentro de un entorno distribuido. Estas técnicas ayudan a coordinar el trabajo entre distintos nodos y a asegurar la eficiencia del sistema.
MapReduce es un modelo de programación utilizado para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. Divide las tareas en partes más pequeñas que se ejecutan simultáneamente y posterior a esto se combinan los resultados.
Un ejemplo de uso común de la técnica MapReduce es en motores de búsqueda como Google, donde grandes montones de datos son procesados simultáneamente para obtener resultados de consultas de búsqueda eficientes y rápidos.
'def map_function(document): words = tokenizer(document) for word in words: yield (word, 1)'
Entender los algoritmos de consenso, como Paxos o Raft, es crucial para desarrollar sistemas que requieren consistencia fuerte en entornos distribuidos.
La computación distribuida ofrece numerosas ventajas que impulsan su creciente adopción en diversas industrias. Aquí se destacan algunas de sus principales ventajas:
Una ventaja profunda de la computación distribuida es su capacidad para facilitar el cómputo en la nube, lo que ha transformado sectores como el de aplicaciones móviles. La computación en la nube utiliza técnicas distribuidas para permitir que las aplicaciones escalen significativamente sin una infraestructura física asimétrica.
Además, en los últimos años, la computación distribuida ha permitido el auge de tecnologías basadas en microservicios que ofrecen una forma modular y mantenible para construir y escalar aplicaciones complejas. Estos microservicios se comunican entre sí a través de interfaces ligeras, lo que permite un desarrollo y despliegue flexibles sin afectar al sistema global.
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Lily Hulatt es una especialista en contenido digital con más de tres años de experiencia en estrategia de contenido y diseño curricular. Obtuvo su doctorado en Literatura Inglesa en la Universidad de Durham en 2022, enseñó en el Departamento de Estudios Ingleses de la Universidad de Durham y ha contribuido a varias publicaciones. Lily se especializa en Literatura Inglesa, Lengua Inglesa, Historia y Filosofía.
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Gabriel Freitas es un ingeniero en inteligencia artificial con una sólida experiencia en desarrollo de software, algoritmos de aprendizaje automático e IA generativa, incluidas aplicaciones de grandes modelos de lenguaje (LLM). Graduado en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de São Paulo, actualmente cursa una maestría en Ingeniería Informática en la Universidad de Campinas, especializándose en temas de aprendizaje automático. Gabriel tiene una sólida formación en ingeniería de software y ha trabajado en proyectos que involucran visión por computadora, IA integrada y aplicaciones LLM.
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