Este material didáctico busca proporcionar a los estudiantes una comprensión integral sobre los principios, evolución, arquitectura y aplicaciones de los sistemas de cómputo en clúster, esenciales para entornos de alto rendimiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
A lo largo del documento se exploran desde los antecedentes históricos y las diferencias con otras formas de computación distribuida (como cloud, edge y fog computing), hasta la configuración de hardware, modelos de programación paralela (MPI, OpenMP, Spark) y estrategias de balanceo de carga, alta disponibilidad y seguridad.
Además, se incluyen casos de uso reales como el Proyecto 1000 Genomas y la predicción de desastres naturales en Japón, ofreciendo un enfoque práctico y actual para preparar a los estudiantes en la implementación de soluciones escalables, resilientes y eficientes con tecnologías modernas como Kubernetes, Hadoop, GPU clusters y arquitecturas híbridas.
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