Sistemas distribuidos: qué son, cómo funcionan y para qué se usan

Informatec Digital » Recursos » Sistemas distribuidos: qué son, cómo funcionan y para qué se usan

Los sistemas distribuidos están en todas partes, aunque muchas veces pasen desapercibidos: cada vez que buscas algo en Google, pagas con tarjeta, ves una serie en streaming o juegas online, estás apoyándote en este tipo de arquitectura sin darte cuenta. Son la base silenciosa de la economía digital moderna y permiten que millones de usuarios usen un servicio a la vez sin que todo se derrumbe.

En las últimas décadas, la informática ha pasado de servidores únicos a enormes redes coordinadas de máquinas repartidas por todo el mundo. En este artículo vamos a ver con calma qué es un sistema distribuido, en qué se diferencia de uno centralizado, qué ventajas e inconvenientes tiene, cómo ha evolucionado, qué tipos de arquitecturas existen, dónde se usa en la vida real y qué retos plantea a nivel de comunicación, seguridad, gestión o almacenamiento de datos.

¿Qué es un sistema distribuido?

Un sistema distribuido es, en esencia, un conjunto de ordenadores o nodos que cooperan para ofrecer un único servicio de forma coordinada, como si fueran una sola máquina lógica. Cada nodo tiene su propio procesador, memoria y almacenamiento, pero todos se comunican a través de una red (habitualmente Internet o una red corporativa) para compartir recursos y dividir el trabajo.

En lugar de depender de un único servidor central gigantesco, la carga se reparte entre muchos equipos más modestos. La idea se suele comparar con una orquesta: cada instrumento (nodo) tiene su papel, pero lo que percibe el público es una sola interpretación coherente (el sistema distribuido).

Este enfoque encaja de maravilla con el mundo actual de los datos masivos: almacenar y procesar volúmenes enormes de información solo es viable repartiendo trabajo entre múltiples máquinas. De ahí que, en entornos de data & analytics y Big Data, prácticamente todo se apoye en sistemas distribuidos: plataformas como Hadoop, Spark, Databricks, Cloudera o motores de consulta como Presto descansan sobre esta filosofía.

Un rasgo clave de estos sistemas es que ocultan la complejidad interna al usuario final. La persona que usa una web de comercio electrónico, un banco online o un servicio en la nube no ve cientos o miles de nodos, sino una aplicación que “simplemente funciona”, aunque por debajo haya una infraestructura distribuida muy compleja.

Diferencia entre sistema centralizado y sistema distribuido

En un sistema centralizado, toda la lógica, los datos y el procesamiento se concentran en una única máquina o en un servidor principal. Si ese servidor se cae, el servicio desaparece hasta que se recupere. Escalar suele implicar comprar un equipo más caro y potente, y existe un claro “punto único de fallo”.

Por el contrario, en un sistema distribuido las funciones se reparten entre varios nodos interconectados. No hay un único equipo indispensable: si uno falla, el resto puede seguir trabajando y compensar esa pérdida. Esto aumenta la tolerancia a fallos y permite crecer añadiendo más nodos en lugar de inflar uno solo.

Esta diferencia también afecta a cómo escalamos la capacidad. La escalabilidad horizontal, típica de los sistemas distribuidos, implica añadir más nodos al clúster, colocándolos “en paralelo” para repartir carga y almacenamiento.

Desde el punto de vista de costes, suele salir más rentable tener muchos servidores estándar trabajando en conjunto que uno o dos superservidores carísimos. Además, la caída de un nodo pequeño suele tener un impacto marginal en el servicio global, mientras que la caída de un gran servidor centralizado puede dejar todo fuera de juego.

¿Los sistemas distribuidos son lo mismo que los microservicios?

Aunque están muy relacionados, no son exactamente lo mismo. Un sistema distribuido es un concepto más amplio: cualquier conjunto de nodos que cooperan vía red para ofrecer un servicio compartido entra en esta definición, independientemente de cómo se organice el software dentro.

La arquitectura de microservicios, en cambio, es una forma concreta de diseñar aplicaciones distribuidas. En lugar de crear un “monolito” único, la aplicación se divide en servicios pequeños, independientes, cada uno con su lógica y, a menudo, su propia base de datos. Estos microservicios se comunican entre sí mediante APIs o mensajería.

Por tanto, una plataforma basada en microservicios es siempre un sistema distribuido, porque sus componentes están repartidos y se conectan por red. Pero también existen sistemas distribuidos que no siguen el patrón de microservicios, por ejemplo, un clúster de cálculo paralelo, una base de datos distribuida clásica o una red peer-to-peer de intercambio de archivos.

¿Cómo han evolucionado los sistemas distribuidos?

En los primeros tiempos de la informática empresarial, lo normal era tener grandes sistemas centralizados o mainframes que lo hacían casi todo: procesamiento, almacenamiento, informes, etc. Con el tiempo aparecieron las arquitecturas cliente-servidor y los data warehouse centralizados para análisis de negocio.

El problema es que, a medida que los datos crecían, estos almacenes centralizados se quedaban cortos en capacidad y velocidad. Almacenar datos más detallados, históricos y de múltiples fuentes empezaba a ser carísimo y lento. Las nuevas necesidades analíticas exigían reaccionar más rápido, manejar más granularidad y procesar en paralelo.

Ahí es donde entran los sistemas distribuidos modernos, especialmente con el auge del Big Data a partir de los años 2000. Aunque la idea de computación distribuida viene de los años sesenta, proyectos como Hadoop primero y después Spark (que nació en 2009 precisamente para mejorar rendimiento y flexibilidad) hicieron que este paradigma se volviera estándar en analítica de datos.

Se pasó de intentar hacerlo todo con una única herramienta generalista a trabajar con stacks tecnológicos: combinaciones de componentes especializados (almacenamiento distribuido, motores de procesamiento batch y stream, orquestadores, catálogos de datos, etc.) que se integran entre sí para cubrir todo el ciclo de vida del dato.

¿Cómo funciona un sistema distribuido?

Cualquier sistema distribuido se puede ver como un conjunto de componentes que gestionan almacenamiento, procesamiento y comunicación. Cada nodo recibe parte de los datos o del trabajo, ejecuta su tarea y luego coordina sus resultados con el resto del sistema para ofrecer una respuesta unificada.

En muchos escenarios, los datos se dividen en bloques y estos bloques se reparten entre distintos nodos. Cada fichero o registro puede fragmentarse y replicarse de manera que haya copias redundantes en distintos servidores. Si un nodo se pierde, el sistema puede reconstruir la información a partir de las réplicas existentes.

Esta estrategia de partición y replicación hace que los tiempos de lectura y procesamiento se reduzcan drásticamente, ya que se puede trabajar en paralelo sobre diferentes fragmentos. A la vez, permite una alta tolerancia a fallos: la pérdida de un nodo supone solo una pequeña merma de capacidad, no un desastre global.

Eso sí, toda esta magia tiene un coste de complejidad: administrar, configurar y monitorizar clústeres distribuidos no es trivial. Hace falta coordinar actualizaciones, controlar el estado de los nodos, gestionar la redistribución de datos cuando cambia el tamaño del clúster y resolver problemas de consistencia entre réplicas.

Arquitecturas de sistemas distribuidos

Existen varios patrones arquitectónicos para organizar un sistema distribuido, cada uno con sus ventajas y casos de uso. Los más habituales combinan distintas topologías de comunicación y reparto de responsabilidades entre nodos.

Una de las arquitecturas más clásicas es la de cliente-servidor. En este modelo, uno o varios servidores ofrecen recursos (datos, servicios, archivos) y los clientes realizan peticiones y consumen esos recursos. Es como una biblioteca: el bibliotecario (servidor) gestiona los libros y las personas usuarias (clientes) los solicitan.

En el otro extremo está la arquitectura o de igual a igual, donde no hay un nodo central que lo controle todo. Cada participante actúa a la vez como cliente y servidor, compartiendo recursos con el resto. Es el modelo típico de muchas redes de intercambio de archivos o de algunas criptomonedas.

También destacan las arquitecturas orientadas a servicios y de microservicios, en las que la aplicación se compone de múltiples servicios distribuidos que exponen interfaces bien definidas. Cada uno puede desplegarse, escalarse y actualizarse de forma independiente, lo que da mucha flexibilidad para evolucionar el sistema.

En todos los casos, la clave está en cómo se coordinan y sincronizan los nodos: hay que gestionar concurrencia, latencias, fallos parciales y consistencia de datos, manteniendo al mismo tiempo una experiencia de uso fluida y coherente para la persona usuaria.

Ventajas de los sistemas distribuidos

Entre los motivos por los que los sistemas distribuidos se han vuelto el estándar en tantos sectores, destacan varias ventajas muy claras relacionadas con rendimiento, disponibilidad y crecimiento.

Uno de los beneficios más visibles es la mejora del rendimiento. Al permitir que muchas máquinas trabajen en paralelo sobre diferentes partes de una tarea, se reducen los tiempos de respuesta y se soportan volúmenes de carga muy altos. Esto es fundamental en aplicaciones críticas, como banca online, comercio electrónico o servicios en tiempo real.

Otra gran ventaja es la alta disponibilidad. Al distribuir tanto la carga de trabajo como los datos en múltiples nodos, si alguno falla el sistema puede seguir funcionando apoyándose en el resto. Esta resiliencia es clave donde el tiempo de inactividad se traduce directamente en pérdidas económicas o mala experiencia de usuario.

La escalabilidad también es un punto fuerte: los sistemas distribuidos pueden crecer añadiendo nodos a la red sin interrumpir el servicio. Así se adaptan a picos de demanda, crecimiento sostenido del negocio o cambios en el volumen de datos, evitando tener que parar todo para cambiar a un servidor más potente.

Además, ofrecen una gran flexibilidad en la gestión de recursos. Se puede priorizar ciertas tareas, asignar más capacidad a procesos críticos o desplegar nuevos servicios en nodos específicos. Esta capacidad de ajuste fino es muy valiosa en entornos altamente cambiantes.

Inconvenientes y riesgos de los sistemas distribuidos

No todo son ventajas: la distribución introduce nuevos problemas que no aparecen (o aparecen menos) en sistemas centralizados. Diseñar y operar estas arquitecturas implica asumir ciertos retos.

En primer lugar está la complejidad de comunicación. Al trabajar sobre redes reales, hay que lidiar con latencias variables, ancho de banda limitado, pérdidas de paquetes y heterogeneidad entre nodos. Coordinar procesos que comparten datos a través de la red sin bloquear el sistema ni generar incoherencias no es trivial.

Otro punto delicado son los fallos y errores. En un entorno distribuido es prácticamente inevitable que algún nodo, disco o enlace de red falle en algún momento. Por eso hay que contar con mecanismos robustos de detección de fallos, recuperación automática, reintentos de operaciones y redistribución dinámica de tareas y datos.

La seguridad también se complica: cuantos más nodos, más superficie de ataque. Los sistemas distribuidos son especialmente vulnerables a ataques como denegación de servicio, inyección de código, interceptación de comunicaciones o accesos no autorizados a nodos mal protegidos.

Por último, la gestión y administración es mucho más exigente. Configurar, monitorizar y mantener un clúster geográficamente distribuido y compuesto por tecnologías heterogéneas requiere buenas herramientas, procesos maduros y equipos técnicos con experiencia específica en este tipo de entornos.

Aplicaciones reales de los sistemas distribuidos

La presencia de sistemas distribuidos en la vida diaria es tan amplia que resulta difícil imaginar servicios digitales modernos sin ellos. Muchos sectores críticos dependen de esta arquitectura para funcionar con garantías.

En el mundo web, por ejemplo, las grandes aplicaciones globales de comercio electrónico y redes sociales usan sistemas distribuidos para atender a millones de personas usuarias simultáneas. Plataformas como Amazon o Alibaba reparten las peticiones entre centros de datos de todo el mundo y apoyan su escalabilidad en bases de datos distribuidas y redes de entrega de contenido (CDN).

Las redes de telecomunicaciones de telefonía e Internet se sustentan en infraestructuras distribuidas que encaminan llamadas, mensajes y paquetes de datos a través de numerosos nodos intermedios. Gracias a ello, la comunicación mantiene niveles razonables de latencia y fiabilidad incluso cuando parte de la red sufre incidencias.

El sector financiero y bancario es otro buen ejemplo: los sistemas de pago, cajeros, trading o banca online dependen de bases de datos y servicios distribuidos que replican información entre regiones, aplican fuertes medidas de cifrado y autenticación, y soportan transacciones geográficamente dispersas minimizando el riesgo de fallos.

En el ámbito del Big Data y la analítica avanzada, los sistemas de procesamiento distribuido permiten trabajar con volúmenes gigantescos de registros: logs de servidores, datos de sensores, redes sociales, transacciones, etc. Tecnologías como Hadoop Distributed File System (HDFS) o Spark reparten el almacenamiento y el cálculo en múltiples nodos para que los tiempos de procesamiento sean razonables.

Sistemas de bases de datos distribuidas

Las bases de datos distribuidas son un caso particular y muy importante dentro de los sistemas distribuidos. En lugar de almacenar todos los datos en un único servidor, se reparten entre varios nodos, a menudo situados en distintas regiones geográficas, manteniendo una visión lógica unificada para quien consulta.

Esta estrategia permite escalar tanto en capacidad de almacenamiento como en rendimiento de lectura y escritura. Se pueden añadir nuevos nodos o regiones cuando crece la demanda, y los mecanismos de partición y replicación se encargan de redistribuir la información de forma más o menos automática.

Una de las grandes dificultades es mantener la sincronización y la coherencia de datos entre réplicas. Para ello se usan algoritmos de consenso como Paxos o Raft, que garantizan que las operaciones se apliquen en un orden compatible en todos los nodos que forman parte de un grupo de réplica.

Según el tipo de aplicación, algunas bases de datos priorizan la disponibilidad y tolerancia a particiones de red frente a la consistencia estricta, adoptando modelos como la consistencia eventual. En otros casos, se recurre a replicación sincrónica para mantener una consistencia fuerte, sacrificando algo de latencia a cambio de mayor integridad de los datos.

Grandes plataformas de e-commerce o servicios cloud combinan bases de datos distribuidas con sistemas de caché para servir contenido con baja latencia y absorber picos de tráfico. Un ejemplo clásico de almacenamiento distribuido que busca fiabilidad y tolerancia a errores es Amazon S3, que replica datos en múltiples servidores dentro de una región.

Computación paralela y alto rendimiento en sistemas distribuidos

Otro ámbito donde brillan los sistemas distribuidos es la computación paralela de alto rendimiento (HPC). En lugar de procesar grandes volúmenes de datos de forma secuencial en un solo equipo, se reparten los cálculos en clústeres de cientos o miles de nodos.

En estos clústeres, cada nodo ejecuta una parte del problema y, mediante técnicas de coordinación bien afinadas, los resultados parciales se combinan para obtener el resultado final. Esto permite abordar simulaciones científicas complejas, modelización climática, análisis financieros avanzados o procesamiento de grandes imágenes médicas a una velocidad impensable con una sola máquina.

Para conseguir esta eficiencia se emplean algoritmos paralelos diseñados específicamente para repartir la carga y minimizar la comunicación entre nodos. Técnicas como la afinidad de CPU o la optimización para arquitecturas NUMA ayudan a mejorar el rendimiento ajustando la forma en que se asignan procesos y datos a la memoria y a los procesadores.

En inteligencia artificial y aprendizaje profundo, la computación distribuida permite entrenar redes neuronales enormes repartiendo datos y modelos entre múltiples GPUs y servidores. El sistema coordina los gradientes y actualizaciones de parámetros de modo que el entrenamiento avance en paralelo sin romper la coherencia del modelo.

La nube ha impulsado este enfoque ofreciendo HPC como servicio (HPCaaS), de forma que empresas y equipos pequeños pueden alquilar temporalmente grandes clústeres para entrenar modelos o ejecutar simulaciones intensivas, sin tener que comprar y mantener toda esa infraestructura en propiedad.

Los sistemas distribuidos en la tecnología cotidiana

Más allá de los centros de datos, los sistemas distribuidos forman parte del día a día de casi cualquier persona que interactúe con tecnología. Su presencia es tan normalizada que apenas le prestamos atención.

Los servicios de correo electrónico, las plataformas de mensajería instantánea y las redes sociales funcionan sobre infraestructuras distribuidas que replican datos de usuarios por todo el mundo. Gracias a ello, podemos acceder a nuestros mensajes desde cualquier dispositivo, con baja latencia y, en general, sin interrupciones visibles.

Las redes punto a punto de intercambio de archivos son otro ejemplo: en lugar de descargar desde un único servidor, el fichero se fragmenta y se sirve desde múltiples pares, donde cada persona participante actúa a la vez como cliente y servidor, mejorando la resiliencia y el rendimiento de la red.

En el ámbito del Internet de las Cosas (IoT) y las redes inteligentes, millones de sensores y dispositivos envían datos a plataformas distribuidas que procesan información en tiempo real para optimizar el consumo energético, automatizar edificios o coordinar flotas de vehículos conectados.

Y, por supuesto, las grandes plataformas de computación en la nube como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud son el ejemplo más evidente de sistema distribuido: agrupan centros de datos en distintas regiones, ofrecen recursos bajo demanda y permiten a las empresas desplegar sus aplicaciones a escala global con unos cuantos clics y una tarjeta de crédito.

¿Cómo saber qué tipo de sistema distribuido necesito?

A la hora de elegir una solución concreta, no existe una receta única: el diseño del sistema distribuido debe ajustarse al contexto de la organización, a sus objetivos y a su madurez tecnológica.

Conviene empezar por analizar el volumen de datos actual y el esperado. No es lo mismo procesar unos pocos millones de registros al día que manejar flujos continuos de datos en tiempo real procedentes de dispositivos IoT repartidos por el mundo.

También es clave estudiar el presupuesto disponible y la estrategia de escalado. Algunas empresas pueden permitirse equipos dedicados y personal especializado, mientras que otras se apoyarán casi por completo en servicios gestionados en la nube para reducir la complejidad operativa.

Hay que tener en cuenta además los picos de demanda, las ventanas de baja actividad y las restricciones de tiempo de procesamiento. Un sistema que deba responder en milisegundos tendrá requerimientos distintos a otro orientado a procesos batch nocturnos.

Definir estos aspectos desde el principio ayuda a diseñar una arquitectura coherente, más fácil de administrar y menos propensa a sorpresas. Hoy en día, incluso organizaciones pequeñas pueden acceder a una capacidad de cómputo distribuida que antes solo estaba al alcance de grandes corporaciones, siempre que cuenten con el conocimiento técnico y la visión de negocio necesarios para aprovecharla.

Los sistemas distribuidos han pasado de ser una solución especializada a convertirse en la columna vertebral de la mayoría de servicios digitales. Su capacidad para repartir carga, tolerar fallos, escalar horizontalmente y trabajar con enormes volúmenes de datos los convierte en una pieza imprescindible para cualquier organización que quiera competir en un entorno cada vez más conectado, exigente y dependiente de la tecnología.