Los súperordenadores procesan enormes cantidades de datos mediante el uso de varios procesadores unidos para trabajar en paralelo. Pero la mayoría de los súperordenadores tienen que buscar primero la información en bases datos, un proceso que puede ser muy lento. Sin embargo, desde hace unos años los investigadores han empezado a explorar el potencial que reside en la denominada stream computing, un método de computación que permite a los ordenadores procesar un flujo de datos en tiempo real y en cuestión de segundos.
IBM acaba de demostrar que las técnicas de stream computing se pueden utilizar para analizar datos de mercado más rápidamente de lo que se venía haciendo. Un nuevo tipo de máquinas máquinas es capaz de ayudar a que los sistemas automatizados de operaciones bursátiles para determinen el precio de los títulos basándose en los sucesos financieros que acaben de ocurrir. Para construir este sistema, la compañía informática formo un joint-venture con TD Securities, una firma de inversión y banca. De esta forma adaptó un programa de IBM llamado InfoSphere Streams para que pudiera analizar datos financieros. La firma ejecutó el programa en uno de los últimos súperordenadores de IBM, conocido como Blue Gene/P.
El avance más significativo, según Nagui Halim, director científico del proyecto de stream computing en IBM, es que los ingenieros fueron capaces de optimizar el software para que se ejecutase en el Blue Gene/P y que los flujos de datos fueran analizados de forma más rápida que en otros sistemas de análisis financiero. La información llegaba a un ritmo de cinco millones de mensajes por segundo, señala Halim. El sistema fue capaz de procesar un mensaje en 200 microsegundos. Como resultado, obtenemos un súperordenador que nos proporciona los precios de los títulos 21 veces más rápido que cualquier otro tipo de sistema de intercambio financiero.
Bibliografía: Métodos para acelerar el análisis financiero. Technology Review 15/04/2009
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