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Rescale Executor for Nextflow を使用して科学ワークフローを自動化し、研究開発プロセスを加速する

すべての計算分野には、科学 (またはエンジニアリング) のワークフローを作成する方法に関するアイデアがありますが、このアイデアは、バイオインフォマティクスから構造解析、データ サイエンスまで根本的に異なり、各分野のソフトウェア、ツール、標準によって形作られます。私たちは、科学的ワークフローを、科学的または工学的目標を達成するために、時には多数を並行して、時には複数を順次に実行する必要がある一連のステップまたはソフトウェア プログラム、つまりグラフとして定義します。ワークフローについて話すとき、私たちはこれらのステップを組み立てる科学 (作業) について考えます。ただし、適切な規模であっても、科学的内容を説明するには特殊な言語またはフレームワークが必要です。 ワークフロー 並列処理、再起動ロジック、およびモジュール化を処理して、再利用と変更を容易にします。ワークフローの「作業」は、この特殊なフレームワーク、その機能、およびユーザーが既存のワークフローを試したり、既存のワークフローに貢献したりできる容易さによって形成されます。 

バイオインフォマティクスでは、膨大なデータセットと再現性と柔軟性の必要性により、ワークフローがクラウドに移行するようになりました。この科学領域から登場した Nextflow は、 セセラ は多くの革新的な機能を備えたワークフロー記述言語ですが、特に強力なものは次の 2 つです。

  1. パイプライン プロセスの実行場所を決定し、その実行を監視するエグゼキューターを交換することで、科学ロジックを実行されるプラットフォームから分離できます。
  2. あらゆるソフトウェアを組み合わせて使用​​できるため、科学者は大規模なステップで特定の目標に最適なソフトウェアを選択し、確立されたパイプラインに独自のツールを挿入することで、迅速にイノベーションを起こすことができます。 

は、補完的な方法で革新するクラウド用に構築されたハイ パフォーマンス コンピューティング シミュレーション プラットフォームです。科学者やエンジニアが並列アプリケーション (次のような) を簡単に起動できるように設計されています。 計算流体力学、分子動力学シミュレーション、気象モデルなど)を大規模に クラウドインフラ そして複数のクラウドプロバイダーにわたって。 Rescale により、クラウド リソースの柔軟性を活用して分析を高速化し、データを一元化することが容易になり、科学者がオンプレミスのクラスターに縛られることがなくなりました。ただし、これまで、Rescale で複雑な科学ワークフローをネイティブに調整できるのは独自の製品だけでした。 プラットフォーム。これは、ユーザーが新しいアプリケーションを使用したり、任意のロジックをプログラムして新しいアイデアをテストしたりすることが困難であることを意味しました。過去数十年にわたり、この柔軟性のなさがあらゆる成長分野でイノベーションを妨げているのを私たちは見てきました。たとえば、機械学習は次の分野で変革をもたらしてきました。 ライフサイエンス、天気、エンジニアリング – ただし、新しいプログラムやアルゴリズムと確立された手法を組み合わせる柔軟性がある場合に限ります。 

Nextflow の Rescale executor のサポートを発表できることを嬉しく思います。これにより、これまで専用のワークフロー言語を使用していなかったエンジニアリングおよびシミュレーションのワークロードに Nextflow on Rescale を使用できるようになりました。 Rescale で Nextflow を使用すると、以前は想像もできなかった規模で複雑なワークフローを実行できます。 クラウドサービスプロバイダー、実行パラダイム全体 – 高スループット コンピューティング (HTC) or 高性能コンピューティング (HPC) – 単一のコントロール プレーンの下で、さまざまなソフトウェア パッケージにわたって使用できます。広い設計空間を伴う科学および工学シナリオでは、研究者はコンピューティング タスクを並列化および複製して、回答までの時間を短縮できます。たとえば、考えられる多数の車両設計ポイントや高精度の製剤の評価などです。プロセスを開発したら、標準化、自動化、拡張することができます。これらのテクノロジーを統合することで、私たちは新しい科学領域内およびその領域全体での進歩と実験を加速しています。

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著者

  • タラ・マディヤスタ

    Tara Madhyastha 博士は、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) の訓練を受けた学際的な科学者であり、コンピューター サイエンス、教育、心理学、神経科学の分野で貢献しています。科学にとってのクラウド コンピューティングの重要性を認識した彼女は、科学者がクラウドとハイ パフォーマンス コンピューティングを使用して研究を推進できるよう支援するために、2019 年に業界に転職しました。

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