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클라우드 컴퓨팅을 통한 유전학 연구 확장

지난 70년간 기술의 발전으로 인간 게놈 서열 분석 비용이 크게 감소했습니다. 연구자들은 저렴한 비용으로 다양한 장애와 질병에 대한 인구 조사를 수행할 수 있습니다. 이러한 인구 조사를 수행하려면 수천 명의 환자의 서열을 분석해야 하며 결과적으로 각 샘플에 대해 80-XNUMXGB 파일로 상당한 양의 데이터를 생성해야 합니다. 이들 환자의 서열을 분석한 후, 유전 질환 및 장애의 원인을 파악하기 위한 목표로 데이터를 분석해야 합니다.
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생성된 데이터를 사용하여 HPC 시스템의 최종 사용자는 다양한 분석 워크플로우를 실행하고 결론을 도출합니다. 온프레미스 시스템에는 작업 흐름에 영향을 미치는 많은 제한 사항이 있습니다. 이러한 제한 사항에는 온프레미스 스토리지 요구 사항의 급격한 증가, 명령줄 사용자 인터페이스, 컴퓨팅 리소스의 전체 활용 등이 포함됩니다. 스토리지 서버 확장에 따른 물류(구매 주문, 배송, 구현)를 고려하면 최종 사용자가 구매한 스토리지를 사용할 수 있을 때까지 한 달 이상 기다릴 수 있습니다. 교육 기관에서는 대학원생(대개 생물학 배경을 갖고 있음)이 생성된 데이터에 대한 분석 워크플로우를 실행합니다. 대부분의 학생들은 이전에 명령줄 프롬프트를 본 적이 없습니다. 결과적으로 학생들은 분석 실행을 시작하기 전에 UNIX 기본 사항과 HPC 스케줄러 명령을 배워야 합니다. 전체 리소스 활용으로 인해 대기열에 있는 작업이 컴퓨팅 리소스에 예약되는 것이 지연됩니다. 이러한 제한은 연구 논문 제출 마감일을 준수해야 할 때 연구자에게 큰 영향을 미칩니다.
온프레미스 HPC 시스템을 관리하면 조직의 IT 팀에 높은 작업량이 생성됩니다. IT 작업자는 시스템 성능을 최적화하기 위해 지속적으로 클러스터 사용량을 분석해야 합니다. 이러한 최적화에는 가능한 한 많은 작업을 실행하도록 작업 스케줄러를 조정하는 것과 데이터 센터의 리소스 증가를 위한 용량 계획이 포함됩니다. 국가에 따라 임상 데이터는 미리 정해진 기간 동안 보관되어야 합니다. 이러한 제약을 해결하기 위해 IT 작업자는 연구자의 연구가 감사되는 경우 온프레미스 스토리지에 대한 아카이브 및 재해 복구 시스템을 구현하고 관리해야 합니다.
Rescale과 같은 클라우드 서비스를 사용하면 이러한 최종 사용자 제한을 해결하고 IT의 작업량을 줄일 수 있습니다. Rescale 스토리지를 사용함으로써 최종 사용자는 사용한 만큼만 비용을 지불하고 원하는 양의 스토리지를 즉시 사용할 수 있습니다. 사용자는 Rescale 스토리지를 사용하여 데이터 보관을 자동화하는 정책을 설정할 수 있습니다. 당사의 클라우드 스토리지 솔루션을 사용하면 확인란을 클릭하는 것만큼 간단하게 데이터 중복성을 확보할 수 있습니다. 또한 클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경을 채택한 연구자는 파일 전송 병목 현상을 방지하여 클라우드의 이점을 완전히 실현할 수 있는 가장 좋은 위치에 있을 것입니다. 연구자들은 먼저 데이터를 클라우드로 이동한 다음 순차적인 데이터를 클라우드로 점진적으로 푸시해야 합니다. 이러한 전송의 일회성 비용은 장기적으로 가치가 있습니다. 클라우드는 연구자가 언제든지 마감 기한을 지킬 수 있도록 무제한의 클라우드 컴퓨팅 리소스를 연구자에게 손쉽게 제공하는 유연성과 확장성이 뛰어난 장기 솔루션을 연구자에게 제공합니다.
Rescale의 클라우드 플랫폼을 통해 연구자들은 유전자 분석의 속도와 규모를 높일 수 있습니다. 그 결과, 연구 논문 출판에 필요한 정성적/정량적 데이터를 얻을 수 있습니다. 이러한 연구 논문에서 이루어진 발견은 맞춤형 의학을 발전시키고 궁극적으로 개인의 건강, 삶의 질을 개선하고 더 나은 세상을 만드는 것을 목표로 하는 임상 환경에 적용될 것입니다.
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