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Optimisation du stockage pour la prise en charge des flux de données

Par Gabriel Chaher, Vice-Président Global Market Development chez Quantum

Publication: 28 août

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L’évolution rapide des instruments de laboratoire redéfinit les besoins informatiques des entreprises du secteur des sciences de la vie...
 

Pour analyser de façon plus rapide et exhaustive les volumes considérables de données produites par les instruments de séquençage de nouvelle génération et de cryomicroscopie électronique, les entreprises investissent de plus en plus dans des ressources de calcul hautes performances supplémentaires pour traiter les jeux de données colossaux produits par ces instruments au quotidien.

Toutefois, il ne s’agit là que d’une facette du problème.

En effet, à mesure qu’elles s’équipent en systèmes informatiques plus puissants, ces entreprises doivent aussi mettre à niveau leur environnement de stockage. Dans le cas contraire, elles s’exposent au risque de créer une solution de calcul et de stockage déséquilibrée, susceptible de provoquer de graves goulets d’étranglement dans la partie consommatrice de données du workflow de recherche. Par ailleurs, outre un niveau de performances adéquat, les environnements de stockage doivent être capables de conserver d’importants jeux de données pendant une durée étendue, et d’aider les équipes de sciences de la vie à maîtriser les coûts et la complexité.

Quatre priorités de stockage essentielles à identifier

Si l’entreprise est disposée à réévaluer son environnement de stockage à la lumière de ces problématiques, par où doit-elle commencer ? Voici les quatre points à suivre en priorité.

- Performances robustes : les performances séquentielles doivent permettre d’ingérer les volumes considérables de données provenant des instruments scientifiques, et les performances d’E/S aléatoires de prendre en charge les analyses complexes. La solution de stockage doit effectuer un nombre considérable d’opérations de lecture et d’écriture à la seconde, en général plus de 100 000 E/S, surtout en cas d’utilisation d’importants clusters HPC avec de nombreux cœurs pour traiter les données. Capacité évolutive : l’environnement de stockage doit être capable de suivre le rythme de l’augmentation des volumes de données. Il faut donc prévoir une capacité suffisante pour stocker à la fois les données produites dans le cadre d’analyses scientifiques et les données brutes, pour que les chercheurs aient la possibilité d’effectuer des analyses supplémentaires par la suite. Le déploiement d’une solution d’archivage intégrée contribue à conserver et à protéger les données pendant de longues années. En optant pour une solution adéquate, il est plus facile de se conformer aux réglementations en matière de rétention, tout en offrant aux chercheurs un accès rapide et simple aux jeux de données.

- Souplesse : quels que soient la taille des équipes de chercheurs et le nombre de laboratoires dont dispose l’entreprise, l’environnement de stockage doit faciliter la collaboration. Les silos doivent être éliminés pour que les chercheurs puissent accéder facilement et rapidement aux données, en les récupérant auprès d’un pool unique et partagé. La solution de stockage doit aussi prendre en charge différents systèmes d’exploitation et types de connectivité afin de permettre aux chercheurs d’utiliser leurs applications préférées et à l’entreprise de continuer à amortir ses investissements dans l’infrastructure actuelle.

- Gestion simplifiée : dans le secteur des sciences de la vie, les entreprises sont souvent dépourvues d’équipe informatique dédiée et doivent parfois confier à quelques chercheurs férus de technologies des responsabilités dans ce domaine. Le cas échéant, les solutions de stockage doivent leur permettre de se consacrer davantage aux projets scientifiques et de recherche, et moins à l’administration du stockage au quotidien. Dans ces circonstances, une interface utilisateur soignée et professionnelle peut grandement simplifier les tâches quotidiennes d’administration du stockage.

http://www.quantum.com/

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