많은 분들과 마찬가지로 저희도 다음을 기대하고 있습니다. 바이오 IT 월드 6월 8-XNUMX일에 열리는 가상 회의. 이것은 생물의학 연구, 약물 발견 및 개발, 의료 연구에 중점을 둔 업계 리더들에게 항상 흥미로운 행사입니다.
학술 기관, 과학 연구실, 생명 과학 회사 및 기타 기업은 혁신을 가속화하고 결과를 도출하는 시간을 단축해야 한다는 지속적인 압력을 받고 있습니다. 결과적으로 다음을 수행할 수 있는 IT 인프라와 파일 데이터 플랫폼이 필요합니다.
- 특히 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)에서 대규모 데이터 증가를 따라잡을 수 있는 극도의 확장성을 제공합니다.
- 수십억 개의 크고 작은 파일을 관리하고 일관된 고성능 구현
- 지역에 분산된 팀이 처리, 분석 및 시뮬레이션을 위해 공유 데이터 리소스에 빠르고 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 전반적인 협업을 개선합니다.
- 버스트 및 탄력적 컴퓨팅에 필요할 때 하이브리드 및 클라우드 환경을 사용하고 데이터 센터에서 사용할 수 없는 클라우드 애플리케이션을 활용할 수 있습니다.
에 중점을 둔 조직 연구 컴퓨팅 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드 활용 Qumulo의 파일 데이터 플랫폼 시퀀싱, 시뮬레이션 및 분석을 가속화하여 연구, 학습 및 발견 속도를 높입니다. Qumulo를 사용하면 스토리지 대신 과학에 집중할 수 있습니다.
다음은 과학 연구실, 연구 기관 및 학술 조직이 비효율적인 스토리지 시스템 관리에서 혁신적인 새로운 예측 모델 개발, 최종 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 비즈니스 성장, 경영진에게 정보에 입각한 결정 내리기로 초점을 전환할 수 있었던 세 가지 방법입니다. 데이터 사용량, 시스템 용량 및 성능에 대해
데이터 기반 예측 모델을 더 빠르게 구현 – 건강 측정 및 평가 연구소(IHME)는 워싱턴 대학교 의과대학에 기반을 둔 독립적인 글로벌 건강 연구 기관입니다. 2020년 XNUMX월, IMHE는 병원 시스템과 주 정부를 돕기 위해 전염병 모델링을 지원하는 긴급 임무를 받았습니다.
거의 하룻밤 사이에 IHME는 막대한 추가 데이터 리소스가 필요했습니다. 온프레미스 데이터 처리를 위한 Qumulo와 데이터 시각화 호스팅을 위한 Microsoft Azure의 두 가지 강력한 기술을 결합하여 IHME는 초기 요청에서 단 48시간 만에 응답할 수 있었고 지역 사회를 안전하게 유지해야 하는 정부 및 의료 관계자의 요구 사항을 충족하도록 신속하게 확장할 수 있었습니다. 세계.
Qumulo 아키텍처의 민첩성 덕분에 IHME는 재설계할 필요 없이 데이터 수집 및 처리 요구의 급격한 증가를 수용할 수 있었습니다. Qumulo를 통해 다양한 내부 및 외부 소스에서 들어오는 데이터를 수집, 처리 및 활용할 수 있었습니다. COVID-19 전염병이 발생한 이후 IHME의 Qumulo 시스템은 매일 최대 20배 더 많은 데이터를 분석하는 데 도움이 되었습니다.
고용량, 고성능 워크로드를 위한 관리형 서비스 제공 확장 – 자체 슈퍼컴퓨터와 고급 스토리지 시스템을 구입할 여유가 없고 샌디에이고 슈퍼컴퓨터 센터(SDSC) 데이터 집약적 연구 고객에게 원격 컴퓨팅 및 저장 용량을 제공합니다. MSP로서 SDSC의 데이터 집약적 게이트웨이 및 클라이언트 기술 스택은 대량의 빅 데이터(대부분 비정형)를 위한 고성능 및 고용량 데이터 스토리지를 지원해야 합니다. 이전 데이터 플랫폼에는 대용량 데이터, 빠른 액세스 및 고급 분석을 지원하는 데 필요한 기능과 대용량이 부족했습니다.
Qumulo의 파일 데이터 플랫폼은 배포, 관리 및 액세스가 간단하여 SDSC와 해당 클라이언트 모두에게 중요한 구성 요소입니다. 결과적으로 센터는 비효율적인 IT 인프라를 관리하는 대신 National Science Foundation, National Institute of Health 및 기타 자금 지원 기관의 매우 영향력 있는 보조금에 직원과 리소스를 집중할 수 있습니다.
Qumulo의 파일 데이터 플랫폼을 배포한 이후 SDSC는 XNUMX개 이상의 University of California 연구 실험실 및 부서를 포함하여 새로운 고객을 확보했습니다.
파일 데이터 스토리지를 "블랙박스"에서 귀중한 리소스로 전환 – 유타 대학교의 과학 컴퓨팅 및 이미징(SCI) 연구소는 시각화, 과학 컴퓨팅 및 영상 분석을 전문으로 하는 국제적으로 인정받는 시설입니다. 의료 연구에 중점을 둔 이 연구소는 이미징 데이터 세트의 크기가 커짐에 따라 기존 플랫폼이 증가하는 용량 및 성능 요구 사항을 충족할 수 없다는 것을 알게 되었습니다.
정보 기술 부국장인 Nick Rathke는 Qumulo를 통해 "Qumulo와의 근본적인 차이점: 용량과 성능을 동시에 선형적으로 확장할 수 있는 능력"이라고 말했습니다.
이는 SCI 연구소와 같은 보조금 기반 연구 기관에 있어 실질적인 이점입니다. 필요에 따라 스토리지 용량과 성능을 점진적으로 지원하고 확장할 수 있기 때문입니다.
Rathke는 "저장소가 상징적인 블랙박스일 때 데이터에 대한 현명한 결정을 내리는 것은 불가능합니다."라고 말합니다. "Qumulo는 데이터가 어떻게 사용되는지, 누가 데이터를 사용하는지, 얼마나 자주 사용하는지 즉시 알려줍니다. 따라서 스토리지는 더 이상 기술적인 문제가 아니라 관리상의 결정입니다."
더 자세히 알고 싶다면 고성능 컴퓨팅을 위한 Qumulo, 솔루션 개요 읽기 여기에서 지금 확인해 보세요. 또는 이것을 다운로드 The Evaluator Group의 Technical Insights 논문 고성능, 확장성 및 클라우드에 대한 오늘날의 의료 연구 데이터 및 스토리지 문제와 요구 사항에 대해 설명합니다.
회의를 주선하거나 데모 신청.
