Conclusiones - LFelipe06/act_integradora_TC3003B GitHub Wiki

El desarrollo de este sistema distribuido para el procesamiento de imágenes ha demostrado que es posible combinar herramientas de paralelismo a nivel de hilos y procesos, junto con una infraestructura de red local, para construir soluciones eficientes y escalables aplicables a problemas reales de alto costo computacional.

Uno de los principales aprendizajes fue la correcta integración de tecnologías heterogéneas: desde la programación en C con OpenMP y MPI, hasta la configuración de servicios de red como NFS y SSH, así como la implementación de una interfaz gráfica en PyQt5. Esta combinación permitió construir una herramienta funcional que no solo realiza las transformaciones de imagen deseadas, sino que lo hace con un rendimiento predecible y medible, alcanzando velocidades de procesamiento superiores a 40 MB/s en pruebas reales.

Además, la arquitectura modular del sistema permite su extensibilidad. Es posible agregar nuevos efectos, optimizar algoritmos existentes o escalar a más nodos sin modificar la lógica central. El uso de archivos de configuración y log, junto con el sistema de progreso por nodo, facilita tanto la trazabilidad del procesamiento como su monitoreo en tiempo real.

Desde una perspectiva económica, se comprobó que el uso de un clúster local basado en hardware disponible y software libre representa una alternativa más rentable que soluciones en la nube como AWS, especialmente para cargas de trabajo recurrentes o de largo plazo. Esta conclusión es especialmente relevante en contextos académicos o institucionales donde se busca maximizar el aprovechamiento de recursos ya existentes.

Finalmente, el proyecto evidencia la aplicabilidad práctica de los conceptos vistos en teoría de sistemas paralelos y distribuidos, ofreciendo una experiencia integral de diseño, implementación, medición y validación de un sistema funcional que responde a necesidades computacionales modernas.