{"id":37790,"date":"2019-10-31T22:19:46","date_gmt":"2019-10-31T19:19:46","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/prikladnye-tehnologii-na-ruinah-blokchejn-lihoradki-ili-o-prakticheskoj-polze-raspredeleniya-resursov\/"},"modified":"2019-10-31T22:19:46","modified_gmt":"2019-10-31T19:19:46","slug":"prikladnye-tehnologii-na-ruinah-blokchejn-lihoradki-ili-o-prakticheskoj-polze-raspredeleniya-resursov","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/prikladnye-tehnologii-na-ruinah-blokchejn-lihoradki-ili-o-prakticheskoj-polze-raspredeleniya-resursov","title":{"rendered":"Tecnolog\u00edas aplicadas sobre las ruinas de la fiebre del blockchain o sobre la utilidad pr\u00e1ctica de la distribuci\u00f3n de recursos","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, los feeds de noticias se han inundado de informes sobre redes de computaci\u00f3n distribuidas emergentes que parecen surgir de la nada, tratando de resolver una variedad de problemas: hacer que las ciudades sean inteligentes, proteger el mundo de las violaciones de derechos de autor, o por el contrario, transmitir informaci\u00f3n o recursos de forma secreta, escapando del control estatal en alguna \u00e1rea. Independientemente del \u00e1mbito, todas ellas comparten una serie de caracter\u00edsticas comunes, resultado del hecho de que los algoritmos y metodolog\u00edas que alimentaron su crecimiento se hicieron ampliamente accesibles durante el reciente auge de las criptomonedas y las tecnolog\u00edas relacionadas. Probablemente, uno de cada tres art\u00edculos en los recursos especializados durante ese tiempo conten\u00eda la palabra \u201cblockchain\u201d en el t\u00edtulo: la discusi\u00f3n sobre nuevas soluciones de software y modelos econ\u00f3micos se hab\u00eda convertido en una tendencia dominante, en medio de la cual otros campos de aplicaci\u00f3n de los sistemas de computaci\u00f3n distribuidos fueron relegados a un segundo plano. <\/p>\n<p>Al mismo tiempo, visionarios y profesionales vieron la esencia del fen\u00f3meno: la computaci\u00f3n distribuida masiva, relacionada con la creaci\u00f3n de redes a partir de un gran n\u00famero de participantes dispersos y heterog\u00e9neos, ha alcanzado un nuevo nivel de desarrollo. Es suficiente con desechar las tem\u00e1ticas de moda y mirar el asunto desde otra perspectiva: todas estas redes, formadas por enormes grupos que comprenden miles de participantes aislados y diversos, no surgieron por s\u00ed solas. Los entusiastas del movimiento cripto lograron abordar de manera innovadora problemas complejos de sincronizaci\u00f3n de datos y distribuci\u00f3n de recursos y tareas, lo que les permiti\u00f3 reunir tal cantidad de hardware y crear un nuevo ecosistema dise\u00f1ado para resolver una tarea espec\u00edfica y enfocada.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nPor supuesto, esto no pas\u00f3 desapercibido para los equipos y comunidades que trabajan en el desarrollo de la computaci\u00f3n distribuida libre, y los nuevos proyectos no tardaron en llegar.<br \/>\nSin embargo, a pesar del aumento significativo en la cantidad de informaci\u00f3n disponible sobre el desarrollo de redes y el trabajo con hardware, los creadores de sistemas prometedores enfrentar\u00e1n serios problemas.<\/p>\n<h3>El primero de ellos, por extra\u00f1o que parezca, es el problema de elegir la direcci\u00f3n.<\/h3>\n<p>\nLa direcci\u00f3n puede ser correcta o puede llevar a un callej\u00f3n sin salida; no se puede escapar de esto, ya que los suministros centralizados de videntes en la comunidad IT a\u00fan est\u00e1n rezagados. Pero hay que tomar una decisi\u00f3n para no caer en la trampa tradicional, que consiste en que el equipo abarca una esfera demasiado amplia y desde el principio intenta crear otro proyecto no especializado de computaci\u00f3n distribuida de amplio espectro. Parece que el alcance del trabajo no es tan aterrador, s\u00f3lo hay que aplicar en su mayor\u00eda los desarrollos existentes: unir nodos en una red, adaptar algoritmos de determinaci\u00f3n de topolog\u00edas, intercambio de datos y control de su consistencia, implementar t\u00e9cnicas de clasificaci\u00f3n de nodos y encontrar consenso, y, por supuesto, simplemente crear nuestro propio lenguaje de consultas y todo el entorno ling\u00fc\u00edstico y computacional. La idea de un mecanismo universal es muy tentadora y aparece constantemente en diversas \u00e1reas, pero al final, sigue resultando en una de tres cosas: la soluci\u00f3n creada resulta ser un prototipo limitado con muchas tareas pendientes en la lista de<\/p>\n<p>No repetiremos errores tontos y elegiremos una direcci\u00f3n que tenga un c\u00edrculo de tareas claro y se adapte bien al modelo de computaci\u00f3n distribuida. Se puede entender a las personas que intentan hacer todo al mismo tiempo; ciertamente hay muchas opciones. Y muchas cosas se ven extremadamente interesantes tanto desde el punto de vista de I+D y desarrollo, como desde la perspectiva econ\u00f3mica. Con la ayuda de una red distribuida se puede:<\/p>\n<ul>\n<li>Entrenar redes neuronales <\/li>\n<li>Procesar flujos de se\u00f1ales <\/li>\n<li>Calcular la estructura de prote\u00ednas <\/li>\n<li>Renderizar escenas tridimensionales <\/li>\n<li>Modelar la hidrodin\u00e1mica <\/li>\n<li>Probar estrategias comerciales para bolsas de valores <\/li>\n<\/ul>\n<p>\nPara no quedarnos atrapados en la elaboraci\u00f3n de una lista de cosas interesantes que se paralelizan bien, elijamos como nuestro pr\u00f3ximo tema el renderizado distribuido.<\/p>\n<p>El renderizado distribuido en s\u00ed mismo no es un fen\u00f3meno nuevo. Los kits de herramientas de renderizado existentes han admitido durante mucho tiempo la distribuci\u00f3n de carga en diferentes m\u00e1quinas; sin esto, vivir en el siglo XXI ser\u00eda bastante desolador. Sin embargo, no debemos pensar que el tema est\u00e1 tan agotado que no hay nada m\u00e1s que explorar; vamos a considerar un problema actual espec\u00edfico: la creaci\u00f3n de una herramienta para formar una red de renderizado.<\/p>\n<p>En nuestra red de renderizado, se trata de una uni\u00f3n de nodos que necesitan realizar tareas de renderizado, junto con nodos que tienen recursos computacionales disponibles para procesar el renderizado. Los propietarios de recursos conectar\u00e1n sus estaciones a la red de renderizado para recibir y ejecutar tareas de renderizado utilizando uno de los motores de renderizado soportados por la red. Los proveedores de tareas, por su parte, trabajar\u00e1n con la red como si fuera una nube que realiza de manera aut\u00f3noma la distribuci\u00f3n de recursos, el control de la correcta ejecuci\u00f3n, la gesti\u00f3n de riesgos y otros problemas.<\/p>\n<p>As\u00ed, estaremos considerando la creaci\u00f3n de un marco que debe soportar la integraci\u00f3n con un conjunto de motores de renderizado populares y contener componentes que ofrezcan herramientas para organizar una red de nodos heterog\u00e9neos y gestionar el flujo de tareas.<\/p>\n<p>El modelo econ\u00f3mico de existencia de dicha red no tiene un significado fundamental, por lo que tomaremos como base un esquema similar al utilizado en los c\u00e1lculos en redes de criptomonedas: los consumidores de recursos enviar\u00e1n tokens a los proveedores que realicen las tareas de renderizado. Es mucho m\u00e1s interesante entender qu\u00e9 propiedades debe tener el marco, para lo cual examinaremos el escenario principal de interacci\u00f3n entre los participantes de la red.<\/p>\n<p>En la red existen tres partes involucradas: el proveedor de recursos, el proveedor de tareas y el operador de la red (tambi\u00e9n conocido como centro de control, red, etc. a lo largo del texto).<\/p>\n<p>El operador de red proporciona al proveedor de recursos una aplicaci\u00f3n cliente o una imagen del sistema operativo con un conjunto de software preinstalado, que este instalar\u00e1 en la m\u00e1quina cuyos recursos desea proporcionar, y un panel de control accesible a trav\u00e9s de una interfaz web, que le permite configurar los par\u00e1metros de acceso al recurso y gestionar de forma remota su infraestructura de servidores: controlar las especificaciones del hardware, realizar configuraciones remotas y reiniciar.<\/p>\n<p>El sistema de gesti\u00f3n de red, al conectar un nuevo nodo, analiza el equipo y los par\u00e1metros de acceso establecidos, lo clasifica, asign\u00e1ndole una determinada calificaci\u00f3n, y lo coloca en el registro de recursos. Posteriormente, con el fin de gestionar los riesgos, se analizar\u00e1n los par\u00e1metros de actividad del nodo y se ajustar\u00e1 su calificaci\u00f3n para garantizar la estabilidad de la red. A nadie le gustar\u00eda que su escena se enviara a renderizar en potentes tarjetas que, sin embargo, a menudo se bloquean por sobrecalentamiento.<\/p>\n<p>El usuario que necesite renderizar una escena puede optar por dos caminos: cargar la escena en el repositorio de la red a trav\u00e9s de la interfaz web o, mediante un plugin, conectar su suite de modelado o renderizador instalado a la red. En este caso, entre el usuario y la red se inicia un contrato inteligente, cuya condici\u00f3n est\u00e1ndar es la generaci\u00f3n del resultado del c\u00e1lculo de la escena por parte de la red. El usuario puede seguir el proceso de ejecuci\u00f3n de la tarea y gestionar sus par\u00e1metros a trav\u00e9s de la interfaz web de su panel de control.<\/p>\n<p>La tarea se env\u00eda a <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/es\/server\/\"   title=\"servidor\" data-wpil-keyword-link=\"linked\">servidor<\/a>, donde se analiza el volumen de la escena y la cantidad de recursos solicitados por el iniciador de la tarea, despu\u00e9s de lo cual se realiza una descomposici\u00f3n del volumen total en partes adaptadas para el c\u00e1lculo en la cantidad y tipo de recursos asignados por la red. La idea general es que la visualizaci\u00f3n puede dividirse en m\u00faltiples peque\u00f1as tareas. Los motores se benefician de esta ventaja, distribuyendo estas tareas entre m\u00faltiples proveedores de recursos. La forma m\u00e1s sencilla es renderizar peque\u00f1as partes de la escena, llamadas segmentos. Cuando cada segmento est\u00e1 listo, la tarea local se considera completada, y el recurso pasa a ejecutar la siguiente de las tareas pendientes.<\/p>\n<p>As\u00ed, para el renderizador no hay diferencia si los c\u00e1lculos se realizan en una \u00fanica m\u00e1quina o en una red de muchas estaciones de trabajo independientes. El renderizado distribuido simplemente a\u00f1ade m\u00e1s n\u00facleos al grupo de recursos utilizados para la tarea. A trav\u00e9s de la red, recibe todos los datos necesarios para renderizar el segmento, lo calcula, env\u00eda este segmento de vuelta y pasa a la siguiente tarea. Antes de entrar al grupo general de la red, cada segmento recibe un conjunto de metainformaci\u00f3n que permite a los nodos ejecutores seleccionar las tareas de c\u00e1lculo m\u00e1s adecuadas para ellos.<\/p>\n<p>Las tareas de segmentaci\u00f3n y distribuci\u00f3n de los c\u00e1lculos deben ser resueltas no solo desde el punto de vista de la optimizaci\u00f3n del tiempo de ejecuci\u00f3n, sino tambi\u00e9n desde la perspectiva del uso \u00f3ptimo de recursos y el ahorro energ\u00e9tico, ya que esto afecta la eficiencia econ\u00f3mica de la red. En caso de una mala decisi\u00f3n, puede ser m\u00e1s apropiado colocar un minero en el nodo o apagarlo para que no haga ruido y no consuma electricidad.<\/p>\n<p>Sin embargo, volvamos al proceso. Al recibir la tarea, tambi\u00e9n se forma un contrato inteligente entre el grupo y el nodo, que se ejecuta al calcular correctamente el resultado de la tarea. Al finalizar el contrato, el nodo puede recibir recompensas de una forma u otra.<\/p>\n<p>El centro de control supervisa el proceso de ejecuci\u00f3n de la tarea, recopilando los resultados de los c\u00e1lculos, enviando a reprocesar aquellos que son incorrectos y clasificando la cola, supervisando el plazo normativo de ejecuci\u00f3n de la tarea (para que no suceda que el \u00faltimo segmento no sea tomado en cuenta por ning\u00fan nodo).<\/p>\n<p>Los resultados de los c\u00e1lculos pasan por una etapa de composici\u00f3n, despu\u00e9s de la cual el usuario recibe los resultados del renderizado, y la red puede recibir una recompensa.<\/p>\n<p>As\u00ed se perfila la composici\u00f3n funcional del marco paisaj\u00edstico, destinado a construir sistemas de renderizado distribuido:<\/p>\n<ol>\n<li>Cuentas personales de usuarios con acceso web <\/li>\n<li>Paquete de software para instalaci\u00f3n en nodos <\/li>\n<li>Por sistemas de gesti\u00f3n:\n<ul>\n<li>Subsistema de gesti\u00f3n de acceso <\/li>\n<li>Subsistema de descomposici\u00f3n de tareas de renderizado <\/li>\n<li>Subsistema de distribuci\u00f3n de tareas <\/li>\n<li>Subsistema de composici\u00f3n <\/li>\n<li>Subsistema de gesti\u00f3n del paisaje de servidores y topolog\u00eda de red <\/li>\n<li>Subsistema de registro y auditor\u00eda <\/li>\n<li>Subsistema experto en aprendizaje <\/li>\n<li>API Rest o alguna otra interfaz para desarrolladores externos <\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h3>\u00bfY qu\u00e9 piensas t\u00fa? \u00bfQu\u00e9 preguntas genera el tema y qu\u00e9 respuestas te interesan?<\/h3>\n<p>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/466139\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u043d\u0442\u044b 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