クラウド コンピューティングによる遺伝学研究の拡張

過去 70 年間の技術の進歩により、ヒトゲノムの配列を解析するコストは大幅に削減されました。 より低いコストで、研究者はさまざまな障害や病気に関する集団研究を行うことができます。 これらの集団研究を実行するには、数千人の患者の配列を決定する必要があり、その結果、サンプルごとに 80 ～ XNUMX GB のファイルを含む大量のデータが生成されます。 これらの患者の配列を解析した後、これらの遺伝性疾患や障害の原因を特定することを目的としてデータを分析する必要があります。

HPC システムのエンド ユーザーは、生成されたデータを使用してさまざまな分析ワークフローを実行し、結論を導き出します。 オンプレミス システムには、ワークフローに影響を与える多くの制限があります。 これらの制限には、オンプレミスのストレージ ニーズの急速な増大、コマンド ライン ユーザー インターフェイス、コンピューティング リソースのフル活用などが含まれます。 ストレージ サーバーの拡張のロジスティクス (注文、出荷、導入) を考慮すると、エンドユーザーは購入したストレージの使用を開始できるまで XNUMX か月以上かかる可能性があります。 学術機関では、大学院生 (通常は生物学のバックグラウンドを持っている) が、生成されたデータに対して分析ワークフローを実行します。 ほとんどの場合、これらの学生はこれまでコマンド ライン プロンプトを見たことはありません。 そのため、学生は、分析の実行を開始する前に、UNIX の基本と HPC スケジューラ コマンドを学習する必要があります。 リソースが最大限に使用されると、キューに入れられたジョブがコンピューティング リソースにスケジュールされるのが遅れます。 この制限は、研究論文の提出期限を守る必要がある場合に研究者に大きな影響を与えます。
オンプレミスの HPC システムを管理すると、組織の IT チームに高い負荷がかかります。 IT ワーカーは、システムのパフォーマンスを最適化するために、クラスターの使用状況を常に分析する必要があります。 この最適化には、できるだけ多くのジョブを実行するようにジョブ スケジューラを調整することや、データ センター内のリソースの増大に備えたキャパシティ プランニングが含まれます。 国によっては、臨床データを所定の年数保存する必要があります。 この制約に対処するために、IT 担当者は、研究者の研究が監査された場合に備えて、オンプレミスのストレージにアーカイブおよび災害復旧システムを実装および管理する必要もあります。
Rescale のようなクラウド サービスを使用することで、これらのエンドユーザーの制限を解決し、IT のワークロードを軽減できます。 Rescale ストレージを使用することにより、エンドユーザーは使用した分に応じて料金を支払い、希望する量のストレージを即座に使用できるようになります。 ユーザーは、Rescale storage を使用してポリシーを設定し、データのアーカイブを自動化できます。 当社のクラウド ストレージ ソリューションを使用すると、チェックボックスをクリックするだけでデータの冗長性を実現できます。 さらに、クラウド ネイティブのコンピューティング環境を採用する研究者は、ファイル転送のボトルネックを回避することで、クラウドの利点を最大限に活用することができます。 研究者はまずデータをクラウドに移動し、次にシーケンスされたデータを段階的にクラウドにプッシュする必要があります。 この転送にかかる XNUMX 回限りのコストは、長期的には報われます。クラウドは、研究者が常に期限を守ることができるように、無制限のクラウド コンピューティング リソースをすぐに利用できる、非常に柔軟でスケーラブルな長期ソリューションを研究者に提供します。
Rescale のクラウド プラットフォームを使用すると、研究者は遺伝子解析の速度と規模を向上させることができます。 その結果、研究論文の出版に必要な定性的・定量的データを取得することができます。 これらの研究論文で得られた発見は、個別化医療を進歩させ、最終的には個人の健康、生活の質を改善し、より良い世界を構築することを目的として臨床現場に応用されるでしょう。
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