Les progrès technologiques de la dernière décennie ont considérablement réduit le coût du séquençage du génome humain. Avec des coûts inférieurs, les chercheurs sont en mesure de réaliser des études de population sur divers troubles et maladies. Pour réaliser ces études de population, ils devront séquencer des milliers de patients et, par conséquent, générer une quantité importante de données avec des fichiers de 70 à 80 Go pour chaque échantillon. Après avoir séquencé ces patients, ils devront analyser les données dans le but de déterminer la cause de ces maladies et troubles génétiques.
À l'aide des données générées, les utilisateurs finaux des systèmes HPC exécutent divers flux de travail d'analyse et tirent leurs conclusions. Les systèmes sur site présentent de nombreuses limitations qui affectent leur flux de travail. Ces limitations incluent la croissance rapide des besoins de stockage sur site, l'interface utilisateur en ligne de commande et l'utilisation complète des ressources de calcul. Compte tenu de la logistique liée à l’extension d’un serveur de stockage (bon de commande, expédition et mise en œuvre), les utilisateurs finaux pourraient attendre plus d’un mois avant de pouvoir commencer à utiliser le stockage qu’ils ont acheté. Dans les établissements universitaires, les étudiants diplômés (généralement issus d’une formation en biologie) exécutent des flux de travail d’analyse sur les données générées. La plupart du temps, ces étudiants n’ont jamais vu d’invite de ligne de commande auparavant. En conséquence, les étudiants doivent apprendre les bases d'UNIX et les commandes du planificateur HPC avant même de pouvoir commencer à exécuter leurs analyses. L'utilisation complète des ressources retarde la planification des tâches en file d'attente sur les ressources de calcul. Cette limitation affecte grandement les chercheurs lorsque les délais de soumission des documents de recherche doivent être respectés.
La gestion d'un système HPC sur site crée une charge de travail élevée pour l'équipe informatique d'une organisation. Les informaticiens doivent constamment analyser l'utilisation de leur cluster pour optimiser les performances du système. Cette optimisation comprend le réglage de leur planificateur de tâches pour exécuter autant de tâches que possible et la planification de la capacité pour les ressources croissantes de leur centre de données. Selon les pays, les données cliniques doivent être conservées pendant un nombre d'années prédéterminé. Pour répondre à cette contrainte, les informaticiens doivent également mettre en œuvre et gérer un système d'archivage et de reprise après sinistre pour leur stockage sur site au cas où les études des chercheurs seraient auditées.
Ces limitations des utilisateurs finaux peuvent être résolues et la charge de travail informatique peut être réduite grâce à l'utilisation de services cloud tels que Rescale. En utilisant le stockage Rescale, les utilisateurs finaux paient exactement ce qu'ils utilisent et peuvent utiliser instantanément la quantité de stockage souhaitée. Les utilisateurs peuvent définir des politiques à l'aide de Rescale storage pour automatiser l'archivage des données. Grâce à l'utilisation de nos solutions de stockage cloud, la redondance des données est aussi simple que de cliquer sur une case à cocher. De plus, les chercheurs qui adoptent un environnement informatique cloud natif seront les mieux placés pour tirer pleinement parti des avantages du cloud en évitant les goulots d'étranglement lors du transfert de fichiers. Les chercheurs doivent d’abord déplacer leurs données vers le cloud, puis transférer progressivement les données séquencées vers le cloud. Le coût unique de ce transfert est rentable à long terme : le cloud offre aux chercheurs une solution à long terme très flexible et évolutive qui met des ressources informatiques cloud illimitées à portée de main des chercheurs afin qu'ils puissent toujours respecter leurs délais.
La plateforme cloud de Rescale permet aux chercheurs d'augmenter la vitesse et l'échelle de leurs analyses génétiques. En conséquence, ils sont en mesure d’obtenir les données qualitatives/quantitatives nécessaires à la publication de leurs articles de recherche. Les découvertes faites dans ces documents de recherche feront progresser la médecine personnalisée et seront éventuellement appliquées en milieu clinique dans le but d'améliorer la santé et la qualité de vie d'un individu et de créer un monde meilleur.
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