La computación de alto rendimiento (HPC, High Performance Computing) tiene como objetivo el estudio de los procedimientos y estrategias computacionales necesarios para resolver e ficientemente problemas complejos que demandan gran poder de cómputo.
En sistemas distribuidos de gran escala como las Grids o las Federaciones de Clouds, resulta crucial saber dónde están los recursos y su disponibilidad para poder coordinar su utilización. Cómo se obtiene y disemina la información sobre estos recursos es lo que se denomina política de distribución de la información de recursos.
Una clasi ficación posible para políticas de distribución de la información es considerarlas centralizadas o descentralizadas. Estas últimas se dividen en estructuradas o no-estructuradas. Las políticas Jerárquica, Super-Peer, Random y Best-Neighbor resultan representativas dentro de esta clasifi cación.
Contar con una política de distribución que sea a la vez escalable, tolerante a fallas, que no demande mantenimiento en exceso ni consuma recursos de red y procesamiento del sistema en forma desmedida, resulta un desafío tecnológico remarcable.
El principal resultado de esta tesis son dos políticas basadas en Best Neighbor que evidenciaron muy buena performance siendo, a la vez, escalables, distribuidas y sin gran dependencia de administración manual.