IaaS і наука: Як це працює. Частина 2
В Минулого разу ми почали розповідати про вплив IaaS -технологій на різні наукові сфери діяльності. Ласкаво просимо до другої частини поста, де ми поговоримо про те, як хмарні обчислення допомагають проводити дослідження в біології, генетики, географії та медицині.
Біологія і генетика
Одним з перших і найвідоміших випадків застосування хмарних розподілених обчислень можна вважати проект «Геном людини», завершений в 2003 році. Його метою було визначення послідовності молекул ДНК і ідентифікація 25 тис. Індивідуальних генів.
Генетична інформація, зібрана в ході проекту, зберігається в базах даних - це унікальне джерело знань, аналізований вченими світу до сих пір. Національний центр біотехнологічної інформації США та його партнерські організації в Європі та Японії зберігають геномні послідовності в базі даних GenBank, японської базі даних ДНК (DDBJ) або європейської EMBL. Вони сподіваються, що ця інформація допоможе зробити нові відкриття в сферах генетики та біоінженерії.
Для підтримки їх роботи потрібна велика кількість обчислювальних ресурсів. Тому не дивно, що з'явилася необхідність в зміні технічних підходів. Спільнота звернулося до хмарних технологій.
Головною особливістю хмарних технологій, що має значення для геномної інформатики, є здатність зберігання величезних склепінь даних в хмарі. Дані записуються на віртуальні диски, які можна підключати до віртуальних машин як звичайні сховища. На сьогоднішній день вся база даних GenBank зберігається у вигляді образів дисків, які користувачі завантажують і вивантажують за бажанням.
Хмарні обчислення також позначилися на роботі розробників додатків, що мають відношення до генної інженерії. Вони отримали можливість представляти свої продукти в формі віртуальних машин. Наприклад, багато груп, які займаються анотацією генів, розробили власні процеси для ідентифікації та класифікації генів і інших функціональних елементів.
Наприклад, Каліфорнійський Університет в Санта-Круз і Ensembl займаються підтримкою даних і анотацій, а також інструментів для візуалізації та пошуку в базах геномних послідовностей.
Незважаючи на те що багато з розроблених інструментів залишалися відкритими, вчені випробовували деякі труднощі при передачі їх іншим дослідницьким групам. Це в першу чергу було пов'язано з відмінностями в конфігураціях програм та налаштування окремих сайтів. Хмарі дозволило «упакувати» створені додатки в образи віртуальних машин - в такому вигляді їх легко передавати, налаштовувати і запускати, обходячи стороною процес установки ПО.
Віртуалізація ізолює користувачів від інфраструктури і забезпечує гнучкість в досягненні цілей. IaaS пропонує повнофункціональну комп'ютерну інфраструктуру, надаючи всі види віртуалізованих ресурсів. Як приклад IaaS в середовищі біоінформатики можна привести розробку BioLinux - публічну ВМ для високопродуктивних обчислень - і CLoVR - портативну ВМ для проведення автоматичного секвенування.
Географія
Географічні інформаційні системи (ГІС) - це набір інструментів, які збирають, зберігають, аналізують, керуючих і формалізують дані, пов'язані з географічним положенням. ГІС грають важливу роль у багатьох сферах діяльності і являють собою «сплав» картографії, статистичного аналізу, апаратного та програмного забезпечення.
Для управління даними використовуються різні способи угруповання і перетворення, наприклад, приведення геоданих до єдиного масштабу. Для їх збереження використовуються реляційні БД з технологіями створення звітів.
ГІС дозволяють виробляти запит і аналіз різної складності: від простого пошуку об'єктів на карті, до пошуку даних по складним шаблонами, наприклад, виділення населених пунктів, які потрапляють в зону ураження в разі аварії на АЕС.
Традиційним результатом обробки, аналізу і відображення просторових географічних даних є карта, яка доповнюється звітними документами, рельєфними кольоровими зображеннями реальних і змодельованих об'єктів, фотографіями, графіками, діаграмами.
Крім цього, сучасні ГІС мають велику кількість спеціальних функцій, покликаних полегшити життя користувачів. Частина з них застосовується в тому числі в навігаційних системах: пошук найкоротшого шляху, прокладання маршруту і т. Д.
ГІС часто використовується для прийняття зважених рішень на підставі геопросторових даних. Хмарна реалізація відкрила для дослідників і ІТ-організацій, що користуються географічними інформаційними системами, нові горизонти.
Хмарні системи ГІС пропонують надійні інструменти, що реалізують методи геоінформатики, і потужні програмно-апаратні засоби: географічні сервери з відкритим доступом, пристрої для формування електронних карт і алгоритми багатофакторного аналізу. Більш того, використання хмарних технологій дозволяє оптимізувати процес створення локальних ГІС.
В цьому випадку у компанії немає необхідності створювати сервісний центр і купувати власне дороге устаткування і, отже, не потрібно утримувати обслуговуючого ІТ-персонал. Також відпадає необхідність у покупці космічних знімків і карт від сторонніх розробників за рахунок підключення таких сервісів, як Google Maps і Bing Maps.
Всі ці переваги сприяють масовому переходу на хмарні технології в середовищі ГІС. Такі організації, як ESRI і GIS Cloud Ltd, вже здійснили перехід на хмарні обчислення, пропонуючи користувачам геоінформаційні системи на вимогу.
Медицина та фармакологія
Своє застосування хмарні технології знайшли і в медицині. Наприклад, широке поширення в світі отримали так звані електронні медичні картки. Електронна медична карта (ЕМК) зберігає всі необхідні дані про пацієнтів в цифровому форматі на захищених віддалених серверах.
Завдяки цьому полегшується обробка персональних даних пацієнтів, оптимізуються бізнес-процеси: всі медичні установи отримують доступ до історії хвороби людини, що позбавляє останнього від необхідності заводити карти в кожній поліклініці.
За результатами опитування, проведеного компанією Accenture серед 3700 лікарів восьми країн світу, 70,9% респондентів вважають, що інформаційні технології в медицині підвищують якість проведених клінічних досліджень, а 69,1% зазначили підвищення якості медичного обслуговування та скорочення числа лікарських помилок. І це схоже на правду. У лікарнях США, де впроваджені ЕМК, на лікування пацієнта, повезеного на швидкої, йде набагато менше часу.
Подібні тенденції спостерігаються і в Європі. У провінції Андалусія працює глобальна медична інформаційна система DIRAYA, побудована на інфраструктурі Oracle. До цієї системи звертаються всі медичні установи, отримуючи необхідну інформацію про пацієнтів і актуальні дані про хід лікування і призначених ліках.
До речі про ліки. за даними дослідження компанії Accenture, все більше число компаній, зайнятих у хімічній промисловості, починають адаптувати хмарні технології. Як приклад варто навести додаток для QSAR-моделювання Cyprotex, яке використовується для автоматизації прийняття рішень і формування Предсказательная моделей. Його мета - створення найкращих і безпечних ліків і зниження необхідності їх тестування на тваринах.
Пошук кількісних співвідношень структура-властивість (QSAR) заснований на застосуванні методів математичної статистики і машинного навчання для побудови моделей, що дозволяють за описом структур хімічних сполук передбачати їх фізичні та хімічні властивості. На жаль, створення нової моделі - справа ресурсомісткі, тому хімікам доводилося довгий час очікувати результатів обробки. Хмарні технології революціонізували використання QSAR, скоротивши час генерації Предсказательная моделей.
На цьому все. Хмарні сервіси за останні кілька років проникли в багато сфер життя і бізнесу, використовуються невеликими і великими компаніями. У цій серії постів ми постаралися розглянути найцікавіші області та приклади того, як хмарні технології допомагають проводити наукові дослідження.