07 - Conclusiones

Elementos importantes para la obtención de los resultados

Los resultados obtenidos demuestran que la implementación de un sistema distribuido con paralelización híbrida (MPI + OpenMP) es altamente efectiva para procesar grandes volúmenes de datos. Los elementos más relevantes que contribuyeron al éxito del sistema son:

• Distribución dinámica del trabajo con MPI, que balanceó la carga entre nodos.
• El paralelismo interno con OpenMP, que permitió ejecutar múltiples transformaciones simultáneamente dentro de cada nodo.
• La estructura modular y optimizada del código, facilitó la lectura, transformación y guardado eficiente de imágenes en memoria.
• El uso de NFS para compartir datos entre nodos, reduciendo la redundancia y asegurando acceso uniforme a los archivos.
• Medición precisa de rendimiento mediante metrics_rank.txt y MPI_Wtime().

Qué se puede modificar/mejorar según los datos del experimento:

A partir del comportamiento observado en los resultados y el entorno de ejecución, se identifican oportunidades de mejora que podrían incrementar aún más el rendimiento y eficiencia del sistema:

• Ajuste de la estrategia de programación en OpenMP: probar schedule(guided) o schedule(auto) para distribuciones de carga más heterogéneas.
• Incorporar una política de tolerancia a fallos: permitir que nodos se recuperen de caídas parciales sin abortar todo el procesamiento.
• Automatizar la gestión de NFS y SSH para evitar fallos en el montaje o comunicación durante el despliegue. (.sh)
• Monitoreo en tiempo real mediante la GUI para detectar cuellos de botella y redistribuir trabajo si es necesario.