Subsecciones

- 4.1.1 El concepto de cluster
- 4.1.2 Características de un cluster
  - 4.1.2.1 Acoplamiento de un cluster
  - Esquema y otras características
- 4.1.3 Clasificación según el servicio prioritario
- 4.1.4 Clusters HP: alto rendimiento
  - 4.1.4.1 La misión
  - 4.1.4.2 Problemas que solucionan
  - 4.1.4.3 Técnicas que utilizan
- 4.1.5 Clusters HA: alta disponibilidad
  - 4.1.5.1 La misión
  - 4.1.5.2 Problemas que solucionan
  - 4.1.5.3 Técnicas que utilizan
- 4.1.6 Clusters HR: alta confiabilidad

# 4.1 CLUSTERS. NOCIONES GENERALES

## 4.1.1 El concepto de cluster

Aunque parezca sencillo de responder no lo es en absoluto. Podría incluirse alguna definición de algún libro, pero el problema es que ni los expertos en clusters ni la gente que los implementa se ponen de acuerdo en qué es aquello en lo que trabajan.

Un cluster podemos entenderlo como:

Un conjunto de máquinas unidas por una red de comunicación trabajando por un servicio conjunto. Según el servicio puede ser dar alta disponibilidad, alto rendimiento, etc...

Por supuesto esta definición no es estricta, de hecho uno de los problemas que tiene es que es demasiado vaga porque por ejemplo dos consolas de videojuegos conectadas para jugar en red ¿se considera cluster? Pero si en vez de estar jugando se está usando el kit de GNU/Linux haciendo procesamiento paralelo ¿entonces se podría considerar cluster?

Realmente el cambio de ambiente es mínimo, desde luego a nadie se le ocurriría definir cluster en base al contenido de los programas que se ejecuten y de hecho es posible que los juegos tengan más capacidades de procesamiento distribuido que los propios programas, entonces ¿qué es un cluster?

Hay definiciones que distinguen entre cluster de máquinas SMP y clusters formados por nodos monoprocesadores. Hay arquitecturas clusters que se denominan constelaciones 4.1 y se caracterizan por que cada nodo contiene más procesadores que el número de nodos. A pesar de todo, las constelaciones siguen siendo clusters de componentes o nodos aventajados y caros. De hecho entre las máquinas que aparecen en el top500 existen unos pocos clusters que pertenecen a organizaciones que no son gigantes de la informática, lo cual indica el precio que pueden llegar a tener estos sistemas.

Por poner unos ejemplos de la disparidad de opiniones que existen, se adjuntan las definiciones que dan ciertas autoridades de esta materia:

Un cluster consiste en un conjunto de máquinas y un servidor de cluster dedicado, para realizar los relativamente infrecuentes accesos a los recursos de otros procesos, se accede al servidor de cluster de cada grupo del libro Operating System Concepts de Silberschatz Galvin.

Un cluster es la variación de bajo precio de un multiprocesador masivamente paralelo (miles de procesadores, memoria distribuida, red de baja latencia), con las siguientes diferencias: cada nodo es una máquina quizás sin algo del hardware (monitor, teclado, mouse, etc.), el nodo podría ser SMP. Los nodos se conectan por una red de bajo precio como Ethernet o ATM aunque en clusters comerciales se pueden usar tecnologías de red propias. El interfaz de red no está muy acoplado al bus I/O. Todos los nodos tienen disco local.
Cada nodo tiene un sistema operativo UNIX con una capa de software para soportar todas las características del cluster del libro Scalable Parallel Computing de Kai Hwang y Khiwei Xu.

Es una clase de arquitectura de computador paralelo que se basa en unir máquinas independientes cooperativas integradas por medio de redes de interconexión para proveer un sistema coordinado, capaz de procesar una carga del autor Dr. Thomas Sterling.

## 4.1.2 Características de un cluster

Si no hay acuerdo sobre lo que es un cluster poco podrá acertarse en sus características. En este apartado se explican los requisitos que deben cumplir un conjunto de computadoras para ser consideradas cluster, tal y como se conocen hasta el momento.

Para crear un cluster se necesitan al menos dos nodos. Una de las características principales de estas arquitecturas es que exista un medio de comunicación (red) donde los procesos puedan migrar para computarse en diferentes estaciones paralelamente. Un solo nodo no cumple este requerimiento por su condición de aislamiento para poder compartir información. Las arqutecturas con varios procesadores en placa tampoco son consideradas clusters, bien sean máquinas SMP o mainframes, debido a que el bus de comunicación no suele ser de red, sino interno.

Por esta razón se deduce la primera característica de un cluster:

i.- Un cluster consta de 2 o más nodos.

Los nodos necesitan estar conectados para llevar a cabo su misión. Por tanto:

ii.- Los nodos de un cluster están conectados entre sí por al menos un canal de comunicación.

Por ahora se ha referenciado a las características físicas de un cluster, que son las características sobre las que más consenso hay. Pero existen más problemas sobre las características del programario de control que se ejecuta, pues es el software el que finalmente dotará al conjunto de máquinas de capacidad para migrar procesos, balancear la carga en cada nodo, etc.

y iii.- Los clusters necesitan software de control especializado.

El problema también se plantea por los distintos tipos de clusters, cada uno de ellos requiere un modelado y diseño del software distinto.

Como es obvio las características del cluster son completamente dependientes del software, por lo que no se tratarán las funcionalidades del software sino el modelo general de software que compone un cluster.

Para empezar, parte de este software se debe dedicar a la comunicación entre los nodos. Existen varios tipos de software que pueden conformar un cluster:

- Software a nivel de aplicación.

  Este tipo de software se sitúa a nivel de aplicacion, se utilizan generalmente bibliotecas de carácter general que permiten la abstracción de un nodo a un sistema conjunto, permitiendo crear aplicaciones en un entorno distribuido de manera lo más abstracta posible. Este tipo de software suele generar elementos de proceso del tipo rutinas, procesos o tareas, que se ejecutan en cada nodo del cluster y se comunican entre sí a través de la red.

- Software a nivel de sistema.

  Este tipo de software se sitúa a nivel de sistema, suele estar implementado como parte del sistema operativo de cada nodo, o ser la totalidad de éste.

  Es más crítico y complejo, por otro lado suele resolver problemas de carácter más general que los anteriores y su eficiencia, por norma general, es mayor.

A pesar de esta división existen casos en los cuales se hace uso de un conjunto de piezas de software de cada tipo para conformar un sistema cluster completo. Son implementaciones híbridas donde un cluster puede tener implementado a nivel de kernel parte del sistema y otra parte estar preparada a nivel de usuario.

Figura: Clusters. Cluster a nivel de sistema y nivel de aplicación

### 4.1.2.1 Acoplamiento de un cluster

Dependiendo del tipo de software, el sistema puede estar más o menos acoplado.

Se entiende por acoplamiento del software a la integración que tengan todos los elementos software que existan en cada nodo. Gran parte de la integración del sistema la produce la comunicación entre los nodos, y es por esta razón por la que se define el acoplamiento; otra parte es la que implica cómo de crítico es el software y su capacidad de recuperación ante fallos.

Aquí hay que hacer un pequeño inciso para destacar que todo esto depende de si el sistema es centralizado o distribuido. En cualquier caso, el acoplamiento del software es una medida subjetiva basada en la integración de un sistema cluster a nivel general.

Se distingue entre 3 tipos de acoplamiento:

- Acoplamiento fuerte
- Acoplamiento medio
- Acoplamiento débil

Tras algunos ejemplos explicativos de estos tipos de acoplamiento quedará más clara la idea.

Acoplamiento fuerte.

El software que entra en este grupo es software cuyos elementos se interrelacionan mucho unos con otros y posibilitan la mayoría de las funcionalidades del cluster de manera altamente cooperativa. El caso de acoplamiento más fuerte que se puede dar es que solamente haya una imagen del kernel del sistema operativo, distribuida entre un conjunto de nodos que la compartirán. Por supuesto algo fundamental es poder acceder a todas las partes de este sistema operativo, estrechamente relacionadas entre sí y distribuidas entre los nodos.

Este caso es el que se considera como más acoplado, de hecho no está catalogado como cluster, sino como sistema operativo distribuido.

Otro ejemplo son los cluster SSI, en estos clusters todos los nodos ven una misma imagen del sistema, pero todos los nodos tienen su propio sistema operativo, aunque estos sistemas están estrechamente relacionados para dar la sensación a las aplicaciones que todos los nodos son idénticos y se acceda de una manera homogénea a los recursos del sistema total.

Si arranca o ejecuta una aplicación, ésta verá un sistema homogéneo, por lo tanto los kernels tienen que conocer los recursos de otros nodos para presentarle al sistema local los recursos que encontraría si estuviera en otro nodo. Por supuesto se necesita un sistema de nombres único, manejado de sistema distribuida o centralizada y un mapeo de los recursos físicos a este sistema de nombres.

Acoplamiento medio.

A este grupo pertenece un software que no necesita un conocimiento tan exhaustivo de todos los recursos de otros nodos, pero que sigue usando el software de otros nodos para aplicaciones de muy bajo nivel. Como ejemplos hay openMosix y Linux-HA.

Un cluster openMosix necesita que todos los kernels sean de la misma versión. Por otro lado no está tan acoplado como el caso anterior: no necesita un sistema de nombres común en todos los nodos, y su capacidad de dividir los procesos en una parte local y otra remota consigue que por un lado se necesite el software del otro nodo donde está la parte del fichero que falta en el nodo local y por otro que no se necesite un SSI para hacer otras tareas.

Acoplamiento débil.

Generalmente se basan en aplicaciones construidas por bibliotecas preparadas para aplicaciones distribuidas. Es el caso de por ejemplo PVM, MPI o CORBA. Éstos por sí mismos no funcionan en modo alguno con las características que antes se han descrito (como Beowulf) y hay que dotarles de una estructura superior que utilice las capacidades del cluster para que éste funcione.

### Esquema y otras características

Las características básicas de un cluster de carácter general podrían resumirse en el siguiente esquema:

1. Un cluster consta de 2 o más nodos conectados entre sípor un canal de comunicación funcional.

2. En cada nodo es imprescindible un elemento de proceso, memoria y un interfaz para comunicarse con la red del cluster.

3. Los clusteres necesitan software especializado. Este software y las máquinas conforman el cluster. El software puede ser:
   1. aplicación
   2. sistema

4. Se define acoplamiento de un cluster como nivel de colaboración que une los elementos del cluster. De este modo se categorizan en:
   1. Acoplamiento fuerte
   2. Acoplamiento medio o moderado
   3. Acoplamiento débil

5. Todos los elementos del cluster trabajan para cumplir una funcionalidad conjunta, sea esta la que sea. Es la funcionalidad la que caracteriza el sistema.

Muchos libros dan otra serie de características necesarias, por ejemplo el Scalable Parallel Computing de Kai Hwang y Zhiwei Xu incluye entre estas características las siguientes:

- Mejora sobre la disponibilidad
- Mejora del rendimiento

En general la catalogación de los clusters se hace en base a cuatro factores de diseño bastante ortogonales entre sí :

- Acoplamiento
- Control
- Homogeneidad
- Seguridad

De estos factores en este tema ya se ha visto el que quizás es más importante, el de acoplamiento.

Por otro lado está el factor de control del cluster. El parámetro de control implica el modelo de gestión que propone el cluster. Este modelo de gestión hace referencia a la manera de configurar el cluster y es dependiente del modelo de conexionado o colaboración que surgen entre los nodos. Puede ser de dos tipos:

- Control centralizado: se hace uso de un nodo maestro desde el cual se puede configurar el comportamiento de todo el sistema. Este nodo es un punto crítico del sistema aunque es una ventaja para una mejor gestión del cluster.

- Control descentralizado: en un modelo distribuido donde cada nodo debe administrarse y gestionarse. También pueden ser gestionados mediante aplicaciones de más alto nivel de manera centralizada, pero la mayoría de la gestión que hace el nodo local es leer archivos de configuración de su propio nodo.

  Es propio de sistemas distribuidos, como ventaja tiene que presenta más tolerancia a fallos como sistema global, y como desventajas que la gestión y administración de los equipos requiere más tiempo.

En lo que se refiere a homogeneidad de un cluster cabe decir que Tanenbaum no llevaba razón, a pesar de que sus conclusiones después de haber creado el sistema Amoeba. Se ha demostrado que es posible crear sistemas de una sola imagen o hetereogéneos con una implementación práctica. En cualquier caso, hay que entender por homogeneidad del cluster a la homogeneidad de los equipos y recursos que conforman a éste. Los clusters hetereogéneos son más difíciles de conseguir ya que se necesitan notaciones abstractas de transferencias e interfaces especiales entre los nodos para que éstas se entiendan, por otro lado los clusters homogéneos obtienen más beneficios de estos sistemas y pueden ser implementados directamente a nivel de sistema.

Homogeneidad de un cluster

- Homogéneos: formados por equipos de la misma arquitectura. Todos los nodos tienen una arquitectura y recursos similares, de manera que no existen muchas diferencias entre cada nodo.

- Hetereogéneos: formados por nodos con distinciones que pueden estar en los siguientes puntos.
  - Tiempos de acceso distintos
  - Arquitectura distinta
  - Sistema operativo distinto
  - Rendimiento de los procesadores o recursos sobre una misma arquitectura distintos
  El uso de arquitecturas distintas, o distintos sistemas operativos, impone que exista una biblioteca que haga de interfaz, e incluso una sintaxis de notación abstracta del tipo ASN.1 o XDR en la capa de presentación que utilice la interfaz de comunicación de nuestro sistema distribuido o cluster. Esto hace que este tipo de clusters se consideren implementados a nivel de aplicación.

Existen otros muchos factores de diseño que limitan el comportamiento y modelado de un cluster. La imposibilidad de llegar a clusters que paralelicen cualquier proceso se basa en que la mayoría de las aplicaciones hacen uso, en mayor o menor medida, de algoritmos secuenciales no paralelizables.

## 4.1.3 Clasificación según el servicio prioritario

Generalmente el diseño de un cluster se realiza para solucionar problemas de tipo:

- Mejora de rendimiento
- Abaratamiento del coste
- Distribución de factores de riesgo del sistema
- Escalabilidad

El punto inicial ha sido explicado anteriormente: el coste para doblar las prestaciones de un equipo no suele ser habitualmente a costa de pagar el doble, sino unas cuantas veces más. El modelo de los clusters permite que la mejora de rendimiento sea evidente respecto a grandes mainframes a un precio realmente asequible. Lo que explica a su vez el segundo punto, acerca del coste de los clusters, que permite relaciones rendimiento precio que se acercan a un margen lineal dependiendo del cluster implementado.

Por otro lado esta la distribución de riesgos. La mayoría de los usuarios tienen sus servicios, aplicaciones, bases de datos o recursos en un solo ordenador, o dependientes de un solo ordenador. Otro paso más adelante es colocar las bases de datos replicadas sobre sistemas de archivos distribuidos de manera que estos no se pierdan por que los datos son un recurso importante. Actualmente el mercado de la informática exige no solo que los datos sean críticos sino que los servicios estén activos constantemente. Esto exige medios y técnicas que permitan que el tiempo en el que una máquina esté inactiva sea el menor posible. La distribución de factores de riesgo a lo largo de un cluster (o la distribución de funcionalidades en casos más generales) permite de una forma única obtener la funcionalidad de una manera más confiable: si una máquina cae otras podrán dar el servicio.

Por último está el factor de escalabilidad, del cual se habló en el tema de introducción. Cuanto más escalable es un sistema menos costará mejorar el rendimiento, lo cual abarata el coste, y en el caso de que el cluster lo implemente distribuye más el riesgo de caída de un sistema.

En cualquier caso, todas estas características dan pie a los tipos de clusters que se van a ver.

Alto rendimiento (HP, high performance)

Los clusters de alto rendimiento han sido creados para compartir el recurso más valioso de un ordenador, es decir, el tiempo de proceso. Cualquier operación que necesite altos tiempos de CPU puede ser utilizada en un cluster de alto rendimiento, siempre que se encuentre un algoritmo que sea paralelizable.

Existen clusters que pueden ser denominados de alto rendimiento tanto a nivel de sistema como a nivel de aplicacion. A nivel de sistema tenemos openMosix, mientras que a nivel de aplicación se encuentran otros como MPI, PVM, Beowulf y otros muchos. En cualquier caso, estos clusters hacen uso de la capacidad de procesamiento que pueden tener varias máquinas.

Alta disponibilidad (HA, high availability)

Los clusters de alta disponibilidad son bastante ortogonales en lo que se refieren a funcionalidad a un cluster de alto rendimiento. Los clusters de alta disponibilidad pretenden dar servicios 7/24 de cualquier tipo, son clusters donde la principal funcionalidad es estar controlando y actuando para que un servicio o varios se encuentren activos durante el máximo periodo de tiempo posible. En estos casos se puede comprobar como la monitorización de otros es parte de la colaboración entre los nodos del cluster.

Alta confiabilidad (HR, high reliability)

Por ultimo, están los clusters de alta confiabilidad. Estos clusters tratan de aportar la máxima confiabilidad en un entorno, en la cual se necesite saber que el sistema se va a comportar de una manera determinada. Puede tratarse por ejemplo de sistemas de respeusta a tiempo real.

Pueden existir otras catalogaciones en lo que se refiere a tipos de clusters, en nuestro caso, solamente hemos considerado las tres que más clusters implementados engloban, si bien existe alguno de ellos que puede ser considerar o como cluster de varios tipos a la vez.

## 4.1.4 Clusters HP: alto rendimiento

Se harán distinciones entre los que se implementan a nivel de sistema operativo y los que se implementan a nivel de librerías, y se explicarán qué tipo de problemas resuelven ambos.

### 4.1.4.1 La misión

La misión o el objetivo de este tipo de clusters es, como su propio nombre indica mejorar el rendimiento en la obtención de la solución de un problema, en términos bien del tiempo de respuesta bien de su precisión.

Dentro de esta definición no se engloba ningún tipo de problema en concreto. Esto supone que cualquier cluster que haga que el rendimiento del sistema aumente respecto al de uno de los nodos individuales puede ser considerado cluster HP.

### 4.1.4.2 Problemas que solucionan

Generalmente estos problemas de computo suelen estar ligados a:

- Cálculos matemáticos
- Renderizaciones de gráficos
- Compilación de programas
- Compresión de datos
- Descifrado de códigos
- Rendimiento del sistema operativo, (incluyendo en él, el rendimiento de los recursos de cada nodo)

Existen otros muchos problemas más que se pueden solucionar con clusters HP, donde cada uno aplica de una manera u otra las técnicas necesarias para habilitar la paralelización del problema, su distribución entre los nodos y obtención del resultado.

### 4.1.4.3 Técnicas que utilizan

Las técnicas utilizadas dependen de a qué nivel trabaje el cluster.

Los clusters implementados a nivel de aplicacion no suelen implementar balanceo de carga. Suelen basar todo su funcionamiento en una política de localización que sitúa las tareas en los diferentes nodos del cluster, y las comunica mediante las librerías abstractas. Resuelven problemas de cualquier tipo de los que se han visto en el apartado anterior, pero se deben diseñar y codificar aplicaciones propias para cada tipo para poderlas utilizar en estos clusters.

Por otro lado están los sistemas de alto rendimiento implementados a nivel de sistema. Estos clusters basan todo su funcionamiento en comunicación y colaboración de los nodos a nivel de sistema operativo, lo que implica generalmente que son clusters de nodos de la misma arquitectura, con ventajas en lo que se refiere al factor de acoplamiento, y que basan su funcionamiento en compartición de recursos a cualquier nivel, balanceo de la carga de manera dinámica, funciones de planificación especiales y otros tantos factores que componen el sistema. Se intentan acercar a sistemas SSI, el problema está en que para obtener un sistema SSI hay que ceder en el apartado de compatibilidad con los sistemas actuales, por lo cual se suele llegar a un factor de compromiso.

Entre las limitaciones que existen actualmente está la incapacidad de balancear la carga dinámica de las librerías PVM o la incapacidad de openMosix de migrar procesos que hacen uso de memoria compartida. Una técnica que obtiene mayor ventaja es cruzar ambos sistemas: PVM + openMosix. Se obtiene un sistema con un factor de acoplamiento elevado que presta las ventajas de uno y otro, con una pequeña limitación por desventajas de cada uno.

## 4.1.5 Clusters HA: alta disponibilidad

Son otro tipo de clusters completamente distintos a los anteriores. Son los más solicitados por las empresas ya que están destinados a mejorar los servicios que éstas ofrecen cara a los clientes en las redes a las que pertenecen, tanto en redes locales como en redes como Internet. En este apartado se darán las claves que explican tanto el diseño de estos clusters asícomo algún factor de implementación.

### 4.1.5.1 La misión

Los clusters de alta disponibilidad han sido diseñados para la máxima disponibilidad sobre los servicios que presenta el cluster. Este tipo de clusters son la competencia que abarata los sistemas redundantes, de manera que ofrecen una serie de servicios durante el mayor tiempo posible. Para poder dar estos servicios los clusters de este tipo se implementan en base a tres factores.

- Fiabilidad
- Disponibilidad
- Dotación de servicio

Mediante estos tres tipos de actuaciones y los mecanismos que lo implementan se asegura que un servicio esté el máximo tiempo disponible y que éste funcione de una manera fiable. Respecto al tercer punto, se refiere a la dotación de uno de estos clusters de un servicio que provea a cliente externos.

### 4.1.5.2 Problemas que solucionan

La mayoría de estos problema están ligados a la necesidad de dar servicio continuado de cualquier tipo a una serie de clientes de manera ininterrumpida. En una construcción real se suelen producir fallos inesperados en las máquinas, estos fallos provocan la aparición de dos eventos en el tiempo: el tiempo en el que el servicio está inactivo y el tiempo de reparación del problema.

Entre los problemas que solucionan se encuentran:

- Sistemas de información redundante
- Sistemas tolerantes a fallos
- Balanceo de carga entre varios servidores
- Balanceo de conexiones entre varios servidores

En general todos estos problemas se ligan en dos fuentes de necesidad de las empresas u organizaciones.

- Tener un servicio disponible
- Ahorrar económicamente todo lo que sea posible

El servicio puede ser diverso. Desde un sistema de ficheros distribuidos de carácter muy barato, hasta grandes clusters de balanceo de carga y conexiones para los grandes portales de Internet. Cualquier funcionalidad requerida en un entorno de red puede ser colocada en un cluster y implementar mecanismos para hacer que esta obtenga la mayor disponibilidad posible.

### 4.1.5.3 Técnicas que utilizan

Como se ha visto en el apartado anterior los servicios y el funcionamiento de los mismos suelen ser de carácter bastante distinto, en cualquier caso, se suelen proponer sistemas desde SSI que plantean serias dudas en lo que se refiere a localización de un servidor, hasta balanceo de carga o de conexiones. También suelen contener secciones de código que realizan monitorización de carga o monitorización de servicios para activar las acciones necesarias para cuando estos caigan.

Se basan en principios muy simples que pueden ser desarrollados hasta crear sistemas complejos especializados para cada entorno particular. En cualquier caso, las técnicas de estos sistemas suelen basarse en excluir del sistema aquellos puntos críticos que pueden producir un fallo y por tanto la pérdida de disponibilidad de un servicio. Para esto se suelen implementar desde enlaces de red redundantes hasta disponer de `N` máquinas para hacer una misma tarea de manera que si caen `N-1` máquinas el servicio permanece activo sin pérdida de rendimiento.

La explicación de estas técnicas ha sido muy somera, se darán con más detalle en el caítulo perteneciente a clusters HA.

## 4.1.6 Clusters HR: alta confiabilidad

Este tipo de clusters son los más difíciles de implementar. No se basan solamente en conceder servicios de alta disponibilidad, sino en ofrecer un entorno de sistema altamente confiable. Esto implica muchísima sobrecarga en el sistema, son también clusters muy acoplados.

Dar a un cluster SSI capacidad de alta confiabilidad implica gastar recursos necesarios para evitar que aplicaciones caigan. Aquí hay que hacer de nuevo un inciso.

En los clusters de alta disponibilidad generalmente una vez que el servicio ha caído éste se relanza, y no existe manera de conservar el estado del servidor anterior, más que mediante puntos de parada o checkpoints, pero que en conexiones en tiempo real no suelen ser suficientes. Por otro lado, los clusters confiables tratan de mantener el estado de las aplicaciones, no simplemente de utilizar el ultimo checkpoint del sistema y relanzar el servicio.

Generalmente este tipo de clusters suele ser utilizado para entornos de tipo empresarial y esta funcionalidad solamente puede ser efectuada por hardware especializado. Por elmomento no existe ninguno de estos clusters implementados como software. Esto se debe a limitaciones de la latencia de la red, así como a la complejidad de mantener los estados.

Se hacen necesarias características de cluster SSI, tener un único reloj de sistema conjunto y otras más. Dada la naturaleza asíncrona actual en el campo de los clusters, este tipo de clusters aún será difícil de implementar hasta que no se abaraten las técnicas de comunicación.