Granja de render distribuida: escalabilidad, seguridad y eficiencia mediante software libre

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Pablo Enrique Zenil Rivas
https://orcid.org/0009-0007-3956-0194

Resumen

El renderizado de escenas tridimensionales requiere recursos especializados y tiempos que superan la capacidad de una estación de trabajo típica de un estudiante. Para atender esa problemática, se desarrolló un servicio de granja de render distribuida compuesto por un servidor de aplicación, un portal web y nodos de cómputo independientes, dirigido a los estudiantes de la Facultad de Artes y Diseño de la Universidad Nacional Autónoma de México.


El sistema se diseñó con una arquitectura modular que separó el servidor, la capa de datos, los renderizadores y la comunicación con el gestor de colas; se integró el gestor Afanasy mediante un adaptador que utiliza sus herramientas oficiales, y se aplicaron técnicas de seguridad como la autenticación por token, el cifrado de contraseñas y la validación de rutas de descarga. 


El servicio permite subir proyectos, lanzar su renderizado, observar el avance en tiempo real y descargar los resultados de render comprimidos, con nodos operados en distintos sistemas operativos. Las optimizaciones en el intercambio con el gestor de colas y en la transmisión de archivos reducen la carga del servidor. Se concluyó que la integración de software libre, la modularización y las medidas de seguridad bastan para ofrecer un servicio escalable, seguro y eficiente.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Zenil Rivas, P. E. (2026). Granja de render distribuida: escalabilidad, seguridad y eficiencia mediante software libre. Cuadernos Técnicos Universitarios De La DGTIC, 4(4). https://doi.org/10.22201/dgtic.30618096e.2026.4.4.210
Sección
Reportes técnicos
Biografía del autor/a

Pablo Enrique Zenil Rivas, Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, UNAM

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Citas

Autodesk. (2023). Autodesk 3ds Max Documentation. Autodesk Knowledge Network. https://help.autodesk.com/view/3DSMAX/2023/ENU/

Blender Foundation. (2019, 30 de julio). Blender 2.80. Blender. https://www.blender.org/download/releases/2-80/

Carvalho, I., Sá, F. y Bernardino, J. (2022). NoSQL document databases assessment: Couchbase, CouchDB, and MongoDB. En Proceedings of the 11th International Conference on Data Science, Technology and Applications (pp. 557–564). SCITEPRESS. https://doi.org/10.5220/0011352700003269 DOI: https://doi.org/10.5220/0011352700003269

CGRU. (s. f.). CGRU tools for CG production: AFANASY. https://cgru.info

Cho, K. y Bahn, H. (2019). Revision-aware caching for hybrid cloud render farm. En Proceedings of the 2019 4th International Conference on Cloud Computing and Internet of Things (pp. 13–18). ACM. https://doi.org/10.1145/3361821.3361835 DOI: https://doi.org/10.1145/3361821.3361835

Jones, M., Bradley, J. y Sakimura, N. (2015). JSON Web Token (JWT) (RFC 7519). Internet Engineering Task Force. https://doi.org/10.17487/RFC7519 DOI: https://doi.org/10.17487/RFC7519

Karla, T. y Tarnawski, J. (2019). Soft real-time communication with WebSocket and WebRTC protocols performance analysis for web-based control loops. En 2019 24th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR) (pp. 634–639). IEEE. https://doi.org/10.1109/MMAR.2019.8864680 DOI: https://doi.org/10.1109/MMAR.2019.8864680

Lustro, R. A. F. (2019). Ameliorating password security authentication using BCRYPT algorithm with dynamic salt generation. Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, 11(12), 1240–1245. https://doi.org/10.5373/jardcs/v11sp12/20193331 DOI: https://doi.org/10.5373/JARDCS/V11SP12/20193331

Minarolli, D. (2022). A distributed task scheduling approach for cloud computing based on ant colony optimization and queue load information. En Lecture Notes in Networks and Systems (pp. 13–24). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-19945-5_2 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-19945-5_2

Ruby Annette, J. y Banu, A. (2018). Ranking cloud render farm services for a multi criteria recommender system. Sādhanā, 44(1), Artículo 7. https://doi.org/10.1007/s12046-018-0981-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s12046-018-0981-0

Stjepanović, K. y Šimec, A. (2026). Methodological approach to REST API design with the implementation of authentication and authorization using JSON Web Token (JWT). Elektronički zbornik radova Veleučilišta u Šibeniku, 20(1-2), 251–260. https://doi.org/10.51650/ezrvs.20.1-2.15 DOI: https://doi.org/10.51650/ezrvs.20.1-2.15