Desde sus orígenes, la informática ha visto la luz de su evolución en las actividades científicas, más precisamente en sus necesidades de almacenamiento y procesamiento de datos. Y si bien en la mayoría de los casos la ciencia y otra variedad de disciplinas han visto satisfechos sus requerimientos, aún quedan desafíos abordables que esperan a ser atendidos. Un claro ejemplo es la capacidad de procesamiento requerida en ambiciosos proyectos de investigación científica, simulaciones a gran escala, toma de decisiones a partir de grandes volúmenes de información y cientos de casos imaginables que no encuentran una solución, o quizá parte de ella, en las herramientas disponibles en la tecnología actual. En estos casos, ni aún la supercomputadora más sofisticada disponible en el mercado podría satisfacer la capacidad de procesamiento necesaria en casos donde el volumen de datos manipulado es de varios petabytes. Si bien un gran acercamiento a la resolución de estos problemas de enorme potencia de cálculo fue logrado mediante “clusters” o “granjas” de computadoras, surgidos a principios de los 80, aún seguían conservándose los recursos en forma dedicada. Existen también otras situaciones en que no sólo se persigue gran procesamiento, sino que también se busca lograr niveles de conectividad y cooperación entre proyectos científicos y académicos de gran escala que no han podido lograrse ni siquiera mediante Internet.
Como solución, se propone el grid como un modelo de trabajo para “compartir recursos en forma coordinada y resolver problemas en organizaciones virtuales multi-institucionales de forma dinámica”. De esta manera, varias instituciones pueden formar distintas OVs e incluso formar parte de más de una al mismo tiempo, realizando diferentes roles e integrando distintos recursos como se muestra acontinuación:
