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Rescale이 고등 교육 기관 및 정부 연구소 연구원들에게 적합한 이유

우리가 거의 모든 분야에서 연구를 수행하고 새로운 발견을 하는 방식은 점점 더 컴퓨터에 의존하고 있습니다. 기계 학습, 데이터 과학, 새로운 계산 집약적 방법, 대규모 데이터 세트 분석이 보편화됨에 따라 연구자들은 쉽게 사용할 수 있고 쉽게 사용할 수 있는 고성능 컴퓨팅(HPC) 리소스에 대한 액세스가 점점 더 필요해지고 있습니다. 이에 대한 현재 예는 다음을 사용하는 것입니다. 다양한 각도에서 코로나19에 대처하기 위한 컴퓨터 모델링 기술, 잠재적인 약물 후보 선별부터 에어로졸 방울의 확산 모델링까지. HPC는 날씨, 기후예측, 자동차의 디자인을 개선하다 항공기, 범죄 예방, 국방, 심지어 최근에는 새로운 에너지원 개발에. 그 결과, 정부 기관과 공공기관에서 HPC를 활용한 공공 자금 지원 연구와 고등교육 연구 업계 지출 기준으로 가장 큰 HPC 카테고리입니다. 

이전에 학업을 하던 시절에는 다음 기관에서 자금을 지원받았습니다. 건강의 국립 연구소 (NIH)는 자기공명영상을 통해 얻은 뇌 이미지를 사용하여 발달 및 신경퇴행성 질환으로 인해 발생하는 인지 변화를 추적하는 새로운 방법을 개발합니다. 이러한 뇌 데이터는 시끄럽고 처리하고 분석하는 데 상당한 계산 능력이 필요하기 때문에 크고 안정적인 컴퓨팅 인프라에 대한 액세스가 부족하여 나와 동료가 해결할 수 있는 연구 문제의 규모와 영향이 제한되었습니다. 생명과학 기업에서는 HPC에 투자한 504달러마다 XNUMX달러의 추가 매출이 발생합니다.그러나 고등교육 연구에 대한 HPC 투자의 이점을 계산하기는 쉽지 않습니다. 대규모 NIH 보조금 제안을 위해 동료와 작업하는 동안 나는 미래를 대표하는 다중 현장 연구에서 수집된 테라바이트급 데이터를 분석, 저장 및 공유할 컴퓨팅 인프라가 없다는 것을 깨달았습니다. 또한 우리는 식별 가능한 개인의 데이터를 적절하게 보호하는 동시에 연구자가 데이터를 사용할 수 있도록 하는 보안 메커니즘도 부족했습니다.  

이는 클라우드 컴퓨팅을 매우 매력적으로 만들었습니다. 이를 통해 과학적인 작업 흐름을 스크립트로 작성하고 컴퓨터에서 필요한 모든 규모로 이를 실행하고 제한된 정보를 제거하기 위해 데이터 세트를 이동, 복사 또는 편집하지 않고도 동료와 협력할 수 있다는 약속을 받았습니다. 문제는 기술 지원 직원에게도 클라우드에 대한 IT 학습 곡선이 매우 가파르다는 것이었습니다. 분석 및 데이터 공유 플랫폼을 개발하기 위한 도구는 모두 있었지만 우리 중 누구도 이를 구축할 시간, 돈, 기술이 없었습니다. 최소한 모든 사람에게는 IT 복잡성을 추상화하기 위한 "쉬운 버튼"이 필요했습니다.

클라우드 인프라를 넘어서: 공공 부문 클라우드 실무자의 요구 사항 충족

몇 년이 지나면서 많은 클라우드 제공업체와 파트너가 버튼 클릭만으로 클러스터를 더 쉽게 생성할 수 있는 솔루션을 보유하게 되었습니다. 그러나 연구원을 지원하는 IT 인력과 함께 일하는 후속 역할(솔루션 제공자 측)에서 이것이 온프레미스 고성능 컴퓨팅을 보완하거나 대체하기에 충분하지 않다는 것을 발견했습니다. 대부분의 기관은 지원, 보안, 지불 거절, 교육 등을 제공하는 방법을 연구해 온 수년간 실행되어 온 HPC 시스템 관리의 특정 방식에 익숙합니다. 클라우드 HPC 패러다임을 사용하면 사용자가 아키텍처 유연성을 확장하고 활용할 수 있지만 기존 HPC 생태계에 지장을 줍니다. 하드웨어에 대해 고정 비용을 지불하는 대신 사용자는 사용한 리소스에 대한 비용을 지불하므로 예측할 수 없는 지출이 발생합니다. 사용자는 항상 최신 하드웨어에 액세스할 수 있지만 아키텍처를 선택하고 새 드라이버, 미들웨어 및 애플리케이션을 설치하는 데 어려움을 겪습니다. HPC 리소스를 온프레미스와 통합하는 방법을 기관 수준에서 결정하는 것은 쉽지 않습니다. 이러한 차이점은 HPC 관리를 위한 기존 기관 시스템에 새로운 과제를 제기합니다.

네 가지 구체적인 과제 클라우드 HPC 보안/규정 준수, 관리, 지원 및 사용자 경험 유지 관리입니다.

규정 준수

민감한 연구 데이터는 노출될 경우 심각한 위험이나 피해와 연관될 수 있습니다. 이러한 위험은 고용 기회에 해를 끼칠 수 있는 개인의 건강 상태를 공개하는 것부터 악의적인 행위자가 악용할 수 있는 새로운 방어 시스템에 대한 연구를 공개하는 것까지 다양할 수 있습니다. 쉽게 다시 생성할 수 없는 데이터는 손실될 경우 재정적 위험이 있습니다. 특히 대학은 랜섬웨어 공격의 가장 큰 표적 중 일부입니다.. 이러한 위험을 완화하려면 다양한 유형과 다양한 데이터에 대한 연구가 특정 규정 준수 요구 사항을 충족해야 합니다. 유지에 대한 책임이 더 커짐 보안 및 규정 준수 HPC 솔루션을 활용할 수 있으면 통합하기가 더 쉽습니다.

HPC 관리

많은 정부 및 고등 교육 환경에서 사용자의 애플리케이션 및 시스템 요구 사항은 매우 다릅니다. IT는 이러한 다양한 활동을 모두 지원할 수 있는 중앙 집중식 가시성과 능력을 갖추어야 합니다. 이는 사용자가 여러 클라우드 제공업체에 서로 다른 계정을 갖고 있는 경우 어려운 일입니다. 기관은 또한 지출에 엄격한 제한을 두는 동시에 작업을 완료하는 데 필요한 예산이 남아 있는지 확인하기를 원합니다.

HPC 지원

사용자에게 클라우드 인프라의 강력하고 새로운 시스템에 대한 액세스 권한을 부여하는 즉시 사용자가 과학 애플리케이션을 실행할 수 있도록 지원해야 합니다. 이것은 적은 양의 작업이 아닙니다. 클라우드 HPC 시스템은 다양한 네트워크 패브릭, 프로세서 유형, 드라이버, 메시지 전달 라이브러리 및 미들웨어를 갖춘 복잡한 짐승입니다. 예상치 못한 일이 발생하면(작업 성능 저하부터 작업 실패까지) 최종 사용자가 문제를 스스로 처리할 수 없습니다. 이는 온프레미스든 클라우드든 기관이 유지 관리하는 HPC 시스템과 대조됩니다. DIY(Do-It-Yourself) HPC 지원은 지원을 다루기 쉽게 만들기 위해 소프트웨어 및 하드웨어 선택을 제한하고 이를 위해 전문 인력을 유지하는 것을 의미합니다.

HPC 사용자 경험

HPC 클라우드 인프라를 쉽게 구축할 수 있더라도 긍정적인 사용자 경험을 지원하는 데는 어려움이 있습니다. 사용자는 워크스테이션의 대화형 그래픽 환경에 익숙하므로 HPC 시스템에서는 이를 지원하기 어려울 수 있습니다. 그들은 애플리케이션에 가장 적합한 코어 유형과 병렬성을 선택하는 데 어려움을 겪고 있습니다. IT에서는 사용자 경험을 기존 인프라와 쉽게 통합할 수 있는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 원하는 경우가 많습니다. 대부분의 사용자는 어디에서나 리소스에 액세스할 수 있고 원격 동료와 쉽게 공동 작업할 수 있기를 원합니다. 

Rescale이 연구 요구 사항을 해결하는 방법

Rescale은 다양한 최신 전문 컴퓨팅 아키텍처에서 과학 또는 엔지니어링 애플리케이션을 보다 쉽게 ​​실행할 수 있게 해주는 유연한 클라우드 지원 플랫폼으로 개발되었습니다. 이는 모든 클라우드 서비스에서 HPC 소프트웨어, 인프라 및 미들웨어의 전체 스택을 자동화하는 브라우저 기반 애플리케이션입니다. 이러한 관리형 서비스 패키지를 서비스형 HPC라고도 합니다. Rescale은 1000개 이상의 애플리케이션을 제공하며 사용자가 자신의 애플리케이션을 가져올 수 있도록 합니다. Rescale은 현재 거의 모든 산업 분야에서 과학, 엔지니어링 및 R&D를 가속화하는 데 사용되지만 위에서 설명한 고등 교육 기관 및 정부 연구소의 연구원이 직면한 문제를 해결하는 핵심 기능을 갖추고 있습니다.

첫째, Rescale은 SOC-2 Type 2, ISO 27001, ITAR, DFARS 및 GDPR을 포함한 다양한 보안 및 규정 준수 표준을 지원합니다. 특히 Rescale ScaleX Government 플랫폼은 FedRAMP 중간 운영 권한을 확보하는 최초이자 유일한 하이브리드 클라우드 HPC 플랫폼입니다. 이를 통해 기관은 안전하고 규정을 준수하는 클라우드 환경을 훨씬 쉽게 구현할 수 있습니다. 

Rescale은 조직 및 작업 공간 제어 기능을 갖춘 엔터프라이즈 애플리케이션으로, 관리자가 특정 부서에 대한 소프트웨어 애플리케이션 또는 핵심 유형을 제한하고, 월 예산을 설정하고, 여러 클라우드 제공업체의 활동을 모니터링하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. Rescale의 성능 최적화 도구는 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 어떤 핵심 유형이 작업을 실행하는 데 더 효율적이거나 비용이 적게 드는지에 대한 권장 사항을 제시합니다. 

Rescale은 HPC에 대한 지원을 확장하여 클라우드 HPC 아키텍처의 확장성과 유연성을 지원합니다. 클라우드 아키텍처와 애플리케이션 사이 어디에서나 문제가 발생하는 경우, Rescale은 이를 해결할 수 있는 전문 지식을 보유하고 있습니다. 지원이 없으면 기관은 더 많은 애플리케이션, 새로운 컴퓨팅 인프라 및 더 많은 작업을 실행하여 사용자가 클라우드를 활용하도록 도울 수 없습니다. 최근 Rescale이 발표한 슬럼 커넥터, 이를 통해 사용자는 친숙한 Slurm 대기열 인터페이스를 통해 Rescale을 활용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 기존 HPC 시스템과의 통합이 더욱 쉬워지며 추가 인프라를 유지 관리하지 않고도 뛰어난 기능을 제공할 수 있습니다. 

마지막으로 Rescale은 사용자 경험을 염두에 두고 설계되었으므로 거의 모든 사람이 기본 하드웨어를 반영하기 위해 기본 명령이나 소프트웨어를 수정하는 것에 대해 걱정할 필요 없이 작업을 제출할 수 있습니다. 우리는 최근 HPC 클러스터에 원활한 그래픽 프런트 엔드를 제공하기 위해 워크스테이션을 출시했습니다. 그리고 최근 우리는 세계 최초의 컴퓨팅 추천 엔진 사용자가 비용 및/또는 성능을 최적화할 수 있는 사전 구성된 Coretype을 선택할 수 있도록 돕습니다. 사용자는 자신의 문제에 가장 적합한 리소스를 식별할 수 있으므로 연구 자금을 가장 효율적으로 사용하여 목표를 달성할 수 있습니다.

오늘날 공공 연구실, 기관 및 계약업체의 과학자, 연구원 및 엔지니어는 혁신 이니셔티브를 가속화하기 위해 Rescale에 대한 R&D를 수행하고 있습니다. 새로운 에너지원과 핵심 인프라에 대한 투자부터 변화하는 기후 현상 이해 및 공중 보건 연구에 이르기까지 Rescale은 누구나 지금 시작할 수 있는 직관적인 사용자 경험과 함께 보조금 자금의 빠르고 효율적인 배포를 지원합니다. 다행히도 컴퓨팅 용량과 값비싼 초기 투자를 위해 줄을 서서 기다리던 시대는 지났습니다. 저는 세계에서 가장 중요한 문제를 해결하기 위해 노력하는 가장 똑똑한 사람들의 손에서 최신 R&D 기술이 더 많은 영향을 미치는 것을 계속해서 보게 되어 기쁩니다.

공공 부문 조직을 위한 Rescale을 시작하고 자세히 알아보려면 여기에서 데모를 요청하십시오. 그리고 귀하가 고등 교육 기관의 학생, 연구원 또는 교육자라면 Rescale은 데모를 요청하여 귀하의 다음 프로젝트를 위한 무료 컴퓨팅 리소스를 제공할 수도 있습니다. 여기를 눌러 더 많은 정보를 찾으세요..

저자

  • 타라 마디아스타

    Tara Madhyastha는 일리노이 대학교 어바나 샴페인에서 HPC 박사 학위를 받았습니다. 교수로서 그녀는 교육 시스템의 학습 모델링에 관심을 갖게 되었고 궁극적으로 컴퓨터 과학, 교육 기술 및 심리학 분야에 기여했습니다. 그녀의 가장 최근 학업 경력은 워싱턴 대학교에서 신경 영상 분야에서 일하며 노화와 신경퇴행성 질환으로 인해 발생하는 뇌 네트워크의 변화를 연구하는 새로운 방법을 개발했습니다. 그녀는 국립과학재단(National Science Foundation), 교육부, 국립보건원(National Institutes of Health)의 보조금에 대한 수석 조사관을 역임했으며, 워싱턴대학교 심리학과의 부교수이기도 합니다. 과학에 대한 클라우드 컴퓨팅의 중요성을 인식한 그녀는 2019년에 업계로 옮겨 과학자들이 클라우드와 고성능 컴퓨팅을 사용하여 작업을 발전시킬 수 있도록 지원했습니다.

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