Una mejor gestión de recursos en el procesamiento de información metagenómica
Muchos de los problemas que surgen en los campos de la bioinformática y la biología computacional guardan relación con procesos informáticos complejos, lentos y de gran consumo de recursos. Un grupo de investigadores opina que muchas de estas dificultades operativas se pueden resolver empleando una grid informática, una red de ordenadores repartida por distintas ubicaciones. Uno de los campos de la bioinformática, la metagenómica, se ocupa del estudio de los genomas de una comunidad de microbios. Los problemas que surgen en éste guardan relación con la anotación (o definición de las características fundamentales) de estos genomas así como con su ensamblaje en diversos ambientes. La anotación sirve para dotar de significado biológico a conjuntos de datos en bruto. El proyecto Metagenogrids («Algorítmica para metagenómica en grids») trató de dar con soluciones algorítmicas a estos problemas de metagenómica empleando plataformas de computación en Grid (paralela y distribuida). Sin embargo, los investigadores decidieron reorientar el estudio ante la imposibilidad de lograr una colaboración sólida en torno al estudio del ensamblaje metagenómico. A partir de ahí se fijó el objetivo de lograr una planificación de tareas más eficiente con el fin de mejorar la asignación y la gestión de los recursos en clústeres computacionales. Otro de los retos consistía en asegurar la calidad del servicio prestado a los usuarios de estas plataformas. El equipo de Metanogrids, financiado con fondos europeos, abordó en primer lugar la cuestión de la asignación de recursos para aplicaciones con tasas de consumo de recursos continuas y con tiempos de ejecución ilimitado o no establecido. Se desarrollaron varios algoritmos para la planificación de tareas y se presentaron los resultados correspondientes a los volúmenes de trabajo de la computación de alto rendimiento (HPC). En comparación con los algoritmos convencionales para la planificación de tareas, los resultados indicaron la conveniencia de emplear los algoritmos propuestos al ofrecer un rendimiento muy superior en la mayoría de condiciones experimentales. Esto supuso un avance hacia el aprovechamiento del potencial de combinar la tecnología de virtualización con estrategias de programación ligeras. Los resultados del proyecto han supuesto un impulso para los esfuerzos orientados al futuro diseño de sistemas de gestión de recursos que permitan un mejor aprovechamiento de las plataformas, mejores resultados y la calidad de servicio. Las bases sentadas por este estudio parecen suficientemente sólidas para sustentar nuevos trabajos orientados a extrapolar los resultados a aplicaciones cuyas tasas de consumo de recursos varían durante su ejecución.
