Arquitectura clúster de alto rendimiento utilizando herramientas de software libre.

Abstract

En los últimos años la ciencia y la tecnología han tenido grandes avances en lo que respecta a la computación de alto rendimiento, enmarcados en arquitecturas diseñadas especialmente para su funcionamiento y caracterizadas por su elevado coste, siendo inalcanzables por centros de investigación e Instituciones de Educación Superior. La informática para investigaciones, usa potentes herramientas y métodos para procesar datos en investigaciones académicas avanzadas. Con un clúster construido por hardware convencional y herramientas de software libre, la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la Universidad Nacional Loja, puede obtener una arquitectura con la velocidad y potencia de una supercomputadora, a una fracción del costo mínimo. La finalidad de este proyecto es aportar e incentivar a la investigación académica y científica de la UNL, optimizando el tiempo de procesamiento en tareas como: simulación de procesos, aprendizaje de redes neuronales, renderizado de imagen y video, reconocimiento de patrones, análisis de grandes volúmenes de datos Big Data, cifrado de códigos, evaluación de algoritmos, etc. La implementación de la arquitectura clúster de alto rendimiento permite realizar millones de operaciones por segundo, logrando avances importantes en la indagación académica, en cualquier campo de la investigación dentro del ámbito universitario. La implementación de la arquitectura clúster se la realizó con el sistema operativo GNU/Linux Debian “Wheezy” por su estabilidad y su funcionamiento como servidor de alto rendimiento, usado como estándar para el desarrollo del proyecto. Para el middleware se utilizó Mosix como gestor de procesos para obtener una imagen única de sistema orientada a la computación distribuida. Para la programación paralela se implementó MPICH como una de las aplicaciones más importantes del estándar Message Passing Interface. Para el proceso de renderizado se usó Blender, para análisis de Big Data se empleó el framework Apache Hadoop. Dentro de las configuraciones realizadas tenemos: el acceso remoto utilizando claves públicas a través del protocolo Secure Shell, la compartición del sistema de ficheros en red a través del protocolo Network File System, además del diseño de la topología de red con direccionamiento IP estático y la configuración del sistema de monitorización Ganglia Monitoring System.