Advances in technology in the past decade have decreased the cost of sequencing the human genome significantly. With lower costs, researchers are able to perform population studies for various disorders and diseases. To perform these population studies, they will need to sequence thousands patients and as a result generate a significant amount of data with 70-80 GB files for each sample. After sequencing these patients, they will need to analyze the data with the goal of determining the cause of these genetic diseases and disorders.

Using the generated data, end users of HPC systems run various analysis workflows and draw their conclusions. On-premise systems have many limitations that affect their workflow. These limitations include rapid growth of on-premise storage needs, the command line user interface, and full utilization of compute resources. Taking into consideration the logistics of expanding a storage server (purchase order, shipping, and implementation), end-users could be waiting over a month until they can start using their purchased storage. In academic institutions, graduate students (usually coming from a biology background) run analysis workflows on generated data. Most of the time, these students have never seen a command line prompt before. As a result, students must learning UNIX basics and HPC scheduler commands before they can even start running their analyses. Full resource utilization delays queued jobs from being scheduled onto compute resources. This limitation affects researchers greatly when research paper submission deadlines need to be met.

Managing an on-premise HPC system creates a high workload on an organization’s IT team. IT workers must constantly analyze their cluster usage to optimize the performance of the system. This optimization includes tuning their job scheduler to run as many jobs as possible and capacity planning for growing resources in their data center. Depending on the country, clinical data must be retained for a predetermined number of years. To address this constraint, IT workers must also implement and manage an archive and disaster recovery system for their on-premise storage in the event that researchers’ studies are audited.

These end-user limitations can be resolved and the workload on IT can be reduced through the use of cloud services like Rescale. By using Rescale storage, end-users pay for exactly what they use and are able to use their desired amount of storage instantly. Users are able to set policies using Rescale storage to automate archiving data. Through the use of our cloud storage solutions, data redundancy is as simple as clicking a checkbox. What’s more, researchers who adopt a cloud-native compute environment will be best-positioned to fully realize the benefits of the cloud by avoiding file transfer bottlenecks. Researchers should first move their data to the cloud, then incrementally push sequenced data to the cloud. The one-time cost of this transfer pays off in the long-run—the cloud offers researchers a highly flexible, scalable, long-term solution that puts unlimited cloud compute resources at researchers’ fingertips so they can always meet their deadlines.

Rescale’s cloud platform enables researchers to increase the speed and scale of their genetic analyses. As a result, they are able to obtain qualitative/quantitative data needed to publish their research papers. Discoveries made in these research papers will advance personalized medicine and eventually will be applied in a clinical setting with the goal of improving an individual’s health, quality of life, and creating a better world.

If you are interested in learning more about the Rescale platform or wish to start running your analysis in the cloud, create a free trial account at rescale.com.

This article was written by Brian Phan.

Rescaleの米国中部地域担当セールスのJJ Jonesがポストしたブログ記事の翻訳です。
元記事は3 Hidden Benefits of Cloud HPCをご覧ください。

企業は、クラウド上のハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)に移行し、柔軟で多様な、従量課金型のHPCリソースへのアクセスを実現しつつあります。同時に、これらの資産を管理することや膨大な資本と時間を費やすことの必要がなくなりました。シミュレーションをクラウドのHPCリソースへ移行することで、企業は以前からは想像もできない規模で多彩な標準タイプおよび特殊タイプのハードウェアを活用できます。クラウドを活用することで、エンジニアリングスタッフの潜在力を発揮し、イノベーションを次のレベルに引き上げることができます。クラウドHPCが成熟するにつれて、これらの明らかな利点は、HPCワークロードに対するクラウドへの動きを促進することです。しかし、定量化を明らかにしづらいその他の利点がしばしば見落とされていますが、それらは本当のクラウドの変革の力を表しています。
この記事では、クラウドに移行することで見過ごされがちな、変革上の3つの利点を見ていきます。

1.トップレベルのエンジニアのリクルーティングや雇用維持

多くの企業が、クラウド資源へアクセスできる環境を保有することが、高い能力を持つエンジニアのリクルーティングや雇用維持に役立つことに気付いています。業界(産業)に関係なく、技術者は仕事に最適なツールを求めています。最速のクルマを持つレースチームが確実に最も有能なドライバーを引き付けるように、最高のツールを提供する組織は最高の才能を引き付けることができます。チームに対して、クラウドで利用可能なシミュレーション機能にに対して深く幅広いアクセスを提供する企業は、現在のハードウェア環境に対する不満を防ぎます。新しい技術が利用できるようになると、エンジニアは既存の社内リソースが完全に償却されるのを待つことなく、流通する最新のテクノロジーにアクセスすることができます。これは、最高の才能を引きつけ維持する企業の能力に顕著な影響を与えています。最近のクラウドカンファレンスでパネルの中であるグローバルCIOが次のように述べました。「従来のインフラストラクチャを利用しているなら、偉大なプレイヤーは得られません」

2.組織のアジリティ

見過ごされがちなもう一つの利点は、クラウドが組織にもたらす全体的な柔軟性です。革新的なアイデアを提供したり、新説を打ち立てたりするためには、企業や従業員は最新のテクノロジーにアクセスする必要がありますが、設備投資は痛みを伴う(そして危険な)決定になる可能性があります。いったん組織が資金を確保し、長期的な調達プロセスを維持すると、現在の作業負荷を中断することなく移行するために人材配置をどうしたらよいのかという葛藤に直面します。クラウドによって、企業は必要に応じて素早く資産にアクセスすることができます。さらに、既存のワークロードを拡張してシミュレーション時間を短縮し、同時シミュレーションを実行することで、チームが日常的なタスクをより迅速に実行できるようになり、将来的に実行可能なタスクに集中できるようになります。この俊敏性と応答性は、企業が自社製品を次のレベルに引き上げることを可能にします。

上記の利点についての最も良い点は、それらを実現するためにクラウドに完全に移行する必要がないことです。既存の社内HPCリソースを使用している組織でも、引き続きそのリソースを使用可能です。才能のあるエンジニアに可能性を与えたり、新製品をリリースしたりする必要がある場合、クラウドの利用が突発させることも可能です。これを行うには、クラウドプロバイダーがターンキーであり、使用に長期的なコミットメントを必要としないことが重要です。(P.S. Rescaleはそうではありません!)

3.ITではなく、組織のコアコンピタンスにフォーカス

最後に、クラウドによって、組織はそのコアビジネスに集中することができます。あなたは飛行機や自動車を作ることができますし、薬を創ったり人工知能ツールをデザインすることもできますが、あなたはIT企業ではありません。企業は、膨大な時間とコストを費やすことに慣れてきており、正しいコンピューティングリソースがコアビジネスをサポートできるようになります。過去には選択肢がありませんでした。クラウドを完全に活用することで、組織はビジネスを推進する重要な戦略目標に集中して、必要なリソースの保守や管理をそのリソースを主要ビジネスとする人々に任せることができるようになります。ITチームは、従業員中心型のプロセスのサポートに集中するのを止めて、顧客中心型の収益創出活動に集中することができるようになります。

これらの隠されたクラウドへの移行の利点は、ROIの計算には簡単には現れません。これらのつかみどころのない側面の真の価値を数値化することは困難です。つまり、明白な利点は、クラウドへの移行を正当化するのにあまりに多く語られています。しかし、これらのつかみどこころのない利点は、組織がクラウドに移行すると必然的に現れます。これらは損益計算書に数値として直接表示されないかもしれませんが、市場シェアや収益性のような中核的なビジネス目標の長期的な上昇を目にすることによって、これらの存在を知ることになります。

This article was written by Rescale Japan.