Implementación de un sistema de cómputo de alto rendimiento para el centro de investigación en servicios de cómputo de la Universidad de Oriente

Abstract

Se presenta una estrategia para la implementación de un sistema de cómputo de alto rendimiento en la Universidad de Oriente Núcleo de Sucre. Para lo cual se realizó un estudio de la situación de los profesores que se encuentran realizando proyectos que requieran una gran cantidad de procesamiento; en donde pudo apreciarse carencia de tecnología que le permita trabajar dentro del Núcleo, lo cual conllevó, mediante la aplicación del modelo incremental propuesto por Harlan Mills, con el objetivo de ofrecer soluciones adaptables a las necesidades de los requerimientos de los usuarios y reducir la repetición del trabajo en el proceso de desarrollo, así dar oportunidad de retrasar la toma de decisiones en los requisitos hasta adquirir experiencias con el sistema. Se evaluaron diferentes soluciones a la implementación del Clúster, a través del análisis de la tecnología de red, arquitectura del nodo, sistema de archivos, administración de procesos y herramientas de programación. Para el montaje de este Clúster fue necesaria la instalación y configuro del sistema operativo GNU/Linux Debian “jessie” en todas las máquinas por su estabilidad y funcionamiento, además la configuración del protocolo NFS encargado de compartir carpetas de forma tal que puedan ser accedidas remotamente, también SSH la cual brindaba una conexión segura entre las máquinas y poder acceder a ellas de forma remota, librerías MPI las cuales fueron necesarias para el procesamiento en paralelo, para el middleware se utilizó MOSIX como gestor entre las máquinas y lograr obtener un sistema distribuido, como también, como un punto extra se empleó el framework HADOOP para el análisis masivo de información, se implementó un sistema de motorización con la herramienta GANGLIA Monitoring System que funciona perfectamente para observar el estado de vida de cada uno de los nodos. El fin de la computación paralela es resolver problemas más grandes en menos tiempo y a bajo costo. Por último se realizaron las pruebas con el fin de demostrar la reducción del tiempo de procesamiento trabajando en la computadora de manera secuencial y la distribución de la misma tarea en varias máquinas trabajando de forma paralela. En síntesis, este trabajo muestra que el estudio de la performance y optimización de Clúster permite obtener una notable mejoría en el uso de los recursos facilitando el objetivo fundamental de la computación paralela que es permitir resolver problemas más grandes en menor tiempo.