П'ятничний формат: IaaS і наука – Як це працює



/ фото Guilherme Yagui CC

Кількість зібраних даних в різних галузях науки постійно зростає, що дозволяє дослідникам будувати реалістичні моделі і проводити точні симуляції на їх основі. Проте з кожним роком все це вимагає великих обчислювальних потужностей.

Хмарні технології і IaaS надають користувачам ресурси, що задовольняють вимогам завдання: необхідний обсяг пам'яті і сховища, потрібну кількість процесорів. Завдяки цьому дослідні групи будь-яких розмірів здатні вирішувати завдання, не вкладаючи величезні кошти в комп'ютерну інфраструктуру.

Все це дуже сильно допомагає при проведенні наукових досліджень. В якості прикладу можна навести університет Сан-Паулу – найбільший вуз в Бразилії, про який вже йшла мова в одному з наших попередніх постів. У 2012 році керівництвом університету було прийнято рішення про реалізацію проекту «Хмара УСП». В ході робіт планувалося 150 розрізнених університетських дата-центрів сформувати 6, а корпоративні, дослідницькі та освітні середовища зібрати в масивне приватне хмара.

Коли проект був реалізований, УСП придбав можливість проводити дослідження, перебуваючи на величезній відстані від досліджуваного об'єкта, а студенти – можливість навчатися онлайн. Понад 150 тис. осіб отримали доступ до лекцій, поштою, цифрової бібліотеки, а також до музейним колекціям.

«Хмара дозволяє дослідникам домагатися результатів набагато швидше, що сприяє оперативному проникнення інформаційних технологій в університеті, – пояснює Антоніо Роке Дечен (Antonio Roque Dechen), виконавчий віце-президент управління і професор сільськогосподарського коледжу Луїс де Кейруш при університеті Сан-Паулу. – Це прискорює науково-дослідну діяльність, забезпечуючи безпечний і мобільний доступ до особливо важливим освітнім інструментів».

Людство поступово усвідомлює весь потенціал хмарних обчислень, тому прагне применить цю технологію для вирішення великих наукових і виробничих проблем. Тому далі в статті ми розглянемо кілька областей, в яких ефективно використовуються IaaS-технології.

Фізика
Однією з поширених проблем при проведенні великомасштабних досліджень у фізиці є управління склепіннями даних. Для вирішення цієї проблеми підходять хмарні обчислення, за допомогою яких користувачі отримують віддалений доступ до масивів інформації та розподілених обчислювальних ресурсів. Наприклад, IaaS-хмари можуть бути ефективно використані для обробки експериментальних даних фізики високих енергій.

Група вчених з Канади разработала розподілену хмарну систему, що використовує IaaS-кластери в Канаді і США. Користувач такої системи може написати пакетні завдання для аналітичної віртуальної машини і передати їх центральному планувальником. Система автоматично підготує одну з віртуальних машин в хмарі і запустить на ній додаток користувача, яке, в свою чергу, отримає вільний доступ до центральної бази даних з калібрувальними даними.

Віртуальна машина має встановлене програмне забезпечення BaBar, що моделює зіткнення заряджених частинок: вимірює траєкторії їх руху і енергію. Тести показали, що система здатна ефективно виконувати сотню пакетних завдань одночасно, і її потенціал на цьому не обмежений.

Астрономія
Астрономія – це наука, суміжна з фізикою, і в ній також генеруються терабайти даних. Їх обробка кожен раз наближає нас до розуміння устрою всесвіту. У цій сфері також дуже поширене застосування хмарних обчислень.

Наприклад, в «хмарах» проводиться моделювання зіткнення галактик за допомогою програми GADGET. Воно спеціально розроблено для проведення симуляцій на паралельних обчислювальних системах і використовує деревні алгоритми для оцінки впливу гравітаційних сил на близкорасположенные частинки.



/ фото nasa's Earth Observatory CC

Також варто відзначити місію космічного телескопа «Кеплер», запущеного НАСА в 2009 році. Оснащений надчутливим фотометром, він був створений з метою пошуку планет, подібних до Землі, поза Сонячної системи. До початку 2014 року їм було відкрито 3,5 тис. кандидатів в планети, з яких понад 1 тис. були підтверджені різними науковими групами дослідників.

«Кеплер» з великою точністю вимірює інтенсивність надходить від далеких зірок світла і засікає її зміна при проходженні планети по диску зірки. Аналіз таких сигналів вимагає розрахунку періодограм і оцінки їх значимості, а це неможливо без серйозних обчислювальних ресурсів.

Хмарні технології дозволяють розпаралелювати обчислення і прискорити обробку даних. Наприклад, виконання завдання на кластері з 128 машин Dell PowerEdge 1950 дозволило підвищити продуктивність алгоритмів в сотні разів.

В якості ще одного прикладу варто навести систему, розроблену канадськими вченими. Вони об'єднали хмарну обчислювальну систему CANFAR (Canadian Advanced Network for Astronomical Research) з просунутим програмним забезпеченням машинного навчання Skytree, тим самим створивши першу хмарну систему для інтелектуального аналізу даних, що застосовується в астрономії.

Зараз доступні більше 500 процесорних ядер і кілька сотень терабайт надійного сховища. Віртуальні машини здатні проводити великомасштабні обчислення і оперувати мільйонами об'єктів, однак це далеко не межа системи CANFAR+ Skytree.

Робототехніка
Аналітична компанія Gartner в 2015 році опублікувала своє дослідження «циклу зрілості» розвиваються технологій. На графіку технології розподілені у відповідності з тим, наскільки велике їх прийняття більшістю.

У новому документ йдеться про те, що зараз на піку завищених очікувань знаходяться безпілотні автомобілі і інтернет речей. Однак одним з головних технологічних і передових напрямків залишається робототехніка.

Весь потенціал роботів до кінця не розкритий, але з цим незабаром допоможуть хмари. Історія йде корінням в початок 1990 років. З появою першого браузера Mosaic професор і студенти з університету Південної Каліфорнії почали розвивати ідею веб-трансляцій з камер.

При цьому команда вирішила відійти від концепції пасивного спостереження за подіями і створити робота, який доглядає за садом з живими рослинами. Для цих цілей був адаптований промисловий маніпулятор, забезпечений камерою, зрошувальною системою і соплом для збору насіння. «Роборука» була встановлена в центрі триметрової клумби, а користувачі могли управляти нею за допомогою спеціально розробленого графічного інтерфейсу. «Телесад», таку назву отримав проект, став першим активним пристроєм, працюючим по мережі.

З тих пір робототехніка просунулася досить далеко. На даний момент є сотні дослідних лабораторій, в яких розроблено понад 5 млн обслуговуючих роботів, прибирається в будинках і офісах, і понад 3 тис. роботів, які допомагають хірургам в операційних по всьому світу.

Але поки що неможливо створити робота, який би розставляв речі в будинку по своїх місцях. Така робота для них складна. Цю проблему порушував Ендрю Ин (Andrew Ng) під час свого виступу в Стенфордському університеті.



Проблема криється в тому, що він не здатний запам'ятати всі предмети побуту – завжди знайдеться щось, з чим він не знайомий. Новий пульт дистанційного керування від телевізора, нова іграшка дитини, нові тапочки.

Однак можливе рішення вже існує: потрібно підключити електронного помічника до бездротової мережі, так що у нього виявиться доступ до великого сховища інформації в інтернеті. «Хмарний» робот зможе отримувати дані безпосередньо з центрів обробки даних. Більш того, це дозволить спростити апаратну начинку електронного помічника, оскільки всі важливі алгоритмічні операції будуть оброблятися в дата-центрі. В цьому напрямку вже працюють кілька дослідницьких груп.

Хмарні технології – це ключ до нового покоління роботів. Візьміть, приміром, автомобіль Google, який при русі звертається до величезної бази даних компанії з картами і знімками з космосу, порівнюючи отриману інформацію з даними датчиків і камер відеоспостереження.

Аж до недавнього часу роботи вважалися автономними системами з обмеженими обсягами обчислювальної потужності та пам'яті. Хмарна робототехніка ж пропонує альтернативу, коли роботи обмінюються даними та кодом по бездротових мереж.

На сьогодні все. Хмарні технології проникають і в інші наукові галузі, наприклад, хімію, біологію, генетику, географію. Про це ми плануємо поговорити у другій частині цього посту. Підписуйтесь на наш Хабраблог, щоб не пропустити наші новий публікації, друзі.
Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.