Evaluación del rendimiento de una grid informática
Una grid (malla) es un conjunto de ordenadores que colaboran entre sí. El rendimiento de esta colaboración puede compararse con la sinergia que se produce en una orquesta. Los distintos ordenadores realizan tareas individuales que contribuyen al mismo tiempo a llevar a cabo una tarea global. La suma de las capacidades de múltiples ordenadores, descentralizando al mismo tiempo la realización de diversas tareas, permite manejar y manipular grandes volúmenes de datos y también que los datos estén dispersos geográficamente. Hay numerosos campos de la ciencia que requieren una potencia de computación extraordinaria. Por ejemplo, las grids informáticas gozan de un uso muy extendido en los experimentos de física de alta energía, en la predicción meteorológica y en la evaluación de crisis y riesgos físicos. Asimismo, las grids hacen posible la simulación y la visualización de procedimientos quirúrgicos y han aumentado la eficacia de los controles medioambientales. El proyecto CROSSGRID ha desarrollado y empleado componentes en grid para aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos. El proyecto ha implantado una grid que se extiende por once países europeos. Los programadores de grids y los administradores de recursos saldrán muy beneficiados con la innovadora herramienta Performance Prediction Component (PPC, «Componente de predicción del rendimiento») que han creado los socios del proyecto CROSSGRID. Esta herramienta permite evaluar el rendimiento de núcleos (kernels) computacionales seleccionados e informa del comportamiento de programas en diversas condiciones de la malla. Además, la herramienta está dotada de una interfaz gráfica que ayuda al usuario a evaluar las características de la grid y simular los efectos en núcleos paralelos. Conocer el comportamiento de la grid también reviste gran importancia para las instituciones académicas, por lo que se espera un uso muy extendido de esta herramienta de predicción del rendimiento. Hacer un seguimiento del rendimiento de las aplicaciones en malla redunda en un acceso más eficiente a datos distribuidos y en una mejor gestión de los recursos. Los socios del proyecto CROSSGRID han puesto el código del componente de predicción del rendimiento, que aún está en fase de prototipo, a disposición de programadores de grids para su evaluación.
