Sebagai lembaga penelitian kelas dunia, The University of Queensland (UQ) berupaya menyederhanakan pengambilan, penyimpanan, analisis, dan manajemen data untuk lingkungan komputasi berkinerja tinggi (HPC). Berkolaborasi dengan Mitra Bisnis IBM Sundata, universitas ini mengembangkan struktur data terpadu dengan perangkat lunak IBM Spectrum Scale, yang secara signifikan mempercepat beban kerja intensif gambar dan AI.
Untuk mempercepat kolaborasi penelitian, termasuk untuk proyek-proyek kompleks berbasis AI, UQ membutuhkan solusi penyimpanan yang mendukung ratusan terabyte data yang dihasilkan setiap hari.
UQ membangun sebuah struktur data berkinerja tinggi yang ditenagai dan dikelola secara terpusat dengan IBM Spectrum Scale, dan baru-baru ini menambahkan solusi IBM Elastic Storage System (ESS) untuk mendukung lingkungan HPC tercepatnya.
Bagaimana cara menggunakan teknologi ultrasonografi untuk membantu antibodi terapeutik mengatasi sawar darah otak dan memperlambat perkembangan penyakit Alzheimer? Pelajaran apa yang dapat kita ambil dari sirkuit saraf lalat buah seputar merancang gerakan robotik? Mengapa inflamasi seluler dapat menyebabkan kanker, dan bagaimana kita bisa belajar lebih banyak dengan mencitrakan sel hidup pada ukuran skala nano secara real-time? Di UQ, para peneliti yang kreatif berupaya menjawab pertanyaan-pertanyaan ini dan pertanyaan sulit lainnya, yang sering kali mengarah pada penemuan yang dapat mengubah dunia dan kehidupan manusia.
Tim peneliti yang berfokus pada pertanyaan-pertanyaan ini mengandalkan komputer dengan akselerasi GPU tercepat di UQ untuk melakukan pekerjaan mutakhir. Didesain khusus untuk bidang sains yang kerap menggunakan pencitraan serta beban kerja AI, bersama dengan sistem HPC lainnya di UQ, superkomputer ini membutuhkan penyimpanan data yang sangat cepat, dapat diskalakan, dan fleksibel yang tersedia kapan saja, di mana saja.
Untuk menciptakan jalur yang lebih cepat dari penyerapan ke analisis, Research Computing Centre (RCC) di UQ berusaha menerapkan strategi penyimpanan berperforma tinggi yang seragam, serta arsitektur untuk secara efektif mendukung dan mengelola pengambilan dan analisis data di universitas ini.
RCC menginginkan solusi yang tidak hanya dapat memfasilitasi pertumbuhan eksponensial dalam hal volume, kecepatan, dan variasi data, tetapi juga menyediakan akses data yang cepat. Para peneliti di UQ menghasilkan data terstruktur dan tidak terstruktur dengan menggunakan berbagai sistem komputer, mulai dari desktop hingga kluster HPC, dan dari berbagai macam instrumen ilmiah, seperti pemindai MRI, mikroskop optik, dan pengurut DNA, jelas Profesor David Abramson, Direktur RCC. “Paradigma kami seputar data adalah menyimpan satu salinan logis dari data tersebut dan kemudian merendernya dalam berbagai cara, sehingga data tersedia ketika ada peneliti yang membutuhkannya, di mana pun dia berada,” katanya. Sembari mengevaluasi solusi potensial, RCC juga mencari teknologi yang dapat berkembang sejalan dengan kebutuhan UQ di masa depan.
RCC membangun struktur penyimpanan data berkinerja tinggi yang dikenal sebagai MeDiCI (Metropolitan Data Caching Infrastructure), yang didukung oleh dan dikelola secara terpusat dengan IBM Spectrum Scale. “Agar mampu menghasilkan inovasi, para peneliti harus dapat melakukan penelitian berkualitas tinggi secara tepat waktu, skalabel, dan mendorong batas-batas, dengan memanfaatkan infrastruktur komputasi penelitian yang canggih. Kemitraan kami dengan IBM membantu memenuhi kebutuhan ini,” jelas Jake Carroll, Chief Technology Officer, Research Computing Centre di UQ. “Dengan MeDiCI, para peneliti dan mahasiswa di UQ dan di lembaga-lembaga internasional lainnya dapat bekerja tanpa hambatan menggunakan data yang tersimpan di kluster komputasi mana pun di UQ sekaligus berkolaborasi.”
“Saat bekerja, peneliti melihat seluruh data mereka. Mereka tidak menyadari bahwa data sebenarnya bergerak melintasi kabel optik dengan kecepatan yang tak terdeteksi dari pusat data jarak jauh,” ujar Abramson.
Selain itu, ekosistem MeDiCI mendukung berbagai platform, instrumen, dan data. “Perangkat lunak IBM Spectrum Scale memungkinkan kami menyatukan semua silo sumber penyimpanan kami yang berbeda ke dalam satu infrastruktur penyimpanan yang terintegrasi dan cerdas, lalu merender data dalam protokol apa pun yang sesuai, sehingga menghasilkan analisis yang lebih cepat dan utilitas sumber daya yang lebih besar,” ujar Abramson. MeDiCI juga secara otomatis merekam metadata proyek, termasuk pengguna, instrumen, dan parameter data.
Tim RCC terus mengembangkan infrastruktur MeDiCI, yang terbaru adalah dengan menerapkannya sebagai solusi penyimpanan untuk UQ HPC Wiener (tautan berada di luar ibm.com). Hal ini bertujuan untuk meningkatkan produktivitas peneliti dalam jangka waktu yang sama seiring dengan peningkatan throughput yang disediakan platform. “Kami membutuhkan solusi yang tidak hanya mampu menangani bandwidth yang cukup besar, hingga gigabyte per detik, melainkan juga kebutuhan IOPS yang sangat tinggi untuk mengakomodasi masuknya data dalam jumlah yang sangat besar dari sistem disk dan penyimpanan flash secara bersamaan,” jelas Carroll.
“Kami menginginkan [platform perangkat keras dengan] IBM Spectrum Scale karena fungsinya yang nyaris tiada duanya,” jelas Carroll. “Dengan solusi ESS, kami mendapatkan semua manfaat dari sistem file paralel berkecepatan tinggi di dalam superkomputer dengan transparansi manajemen data yang disediakan AFM dan fitur-fitur IBM Spectrum Scale lainnya. Integrasi tersebut sesuai dengan alur kerja pengguna kami, dan dalam output ilmiah, alur kerja adalah yang utama. Itulah sebabnya kami memanfaatkan penyimpanan yang ditentukan perangkat lunak,” tambahnya.
Dengan solusi ESS, UQ dapat mendukung volume data yang sangat besar dengan throughput hingga 40 GB dan kemampuan untuk memperluas penyimpanan hingga hitungan exabyte, sementara model cloud hybrid-nya menyediakan akses metadata yang cepat. Dengan fitur pengodean penghapusan IBM Spectrum Scale RAID, solusi ini dirancang untuk memberikan keandalan, ketersediaan, dan kinerja penyimpanan tingkat tinggi. Dikombinasikan dengan AFM, solusi ini membantu RCC merampingkan akses data dalam alur kerja proyek tertentu sekaligus tetap mempertahankan satu arsitektur penyimpanan yang umum.
Tim penjualan teknis IBM Systems Lab Services dan IBM Systems di Australia bekerja sama dengan Sundata dan RCC untuk menerapkan solusi ESS GH14S dengan cepat di jaringan InfiniBand dan mengintegrasikannya dengan arsitektur TI MeDiCI yang menyeluruh. Tim-tim ini bekerja secara kohesif dan cermat di setiap tahap, dan berhasil menerapkan array dalam lima hari.
RCC baru-baru ini mengimplementasikan penawaran IBM Storage Insights , yang merupakan manajemen penyimpanan berbasis cloud, dan platform dukungan dengan analisis prediktif. Hal ini memberikan visibilitas yang lebih mendalam dan kohesif bagi tim di seluruh infrastruktur, sehingga mewujudkan kinerja yang lebih baik melalui penyelesaian masalah yang lebih cepat.
IBM baru-baru ini menempatkan ESS 5000 baru di UQ untuk pengujian dan evaluasi yang ekstensif. Abramson mengatakan bahwa IBM bermitra dengan RCC karena mereka telah terbukti mampu mengembangkan teknologi yang sudah ada.
“Kami telah melahirkan inovasi penting dalam penerapan Spectrum Scale di UQ. Kami dapat memberikan masukan mengenai seberapa baik kinerja sistem ini lingkungan kami dan bagian mana dari sistem yang masih perlu ditingkatkan,” jelas Abramson. “Saya sangat senang bisa menguji perangkat keras terdepan IBM lainnya untuk kebutuhan penelitian kami yang paling berat.”
Dengan struktur data seragam yang memanfaatkan teknologi IBM Spectrum Scale seperti active file management (AFM) untuk mengakses file di seluruh universitas, RCC dapat mengoptimalkan waktu para peneliti dan sumber daya universitas sekaligus memusatkan manajemen data dan mengendalikan biaya TI. Peneliti UQ sekarang memiliki kemampuan komputasi dan penyimpanan yang komprehensif untuk mendukung pembuatan sejumlah besar data dalam skala besar dan menjalankan beban kerja yang kompleks.
Dengan ditingkatkannya bandwidth dan IOPS yang tersedia dari perangkat ESS, tim peneliti yang mengandalkan sistem HPC Wiener dapat memproses data dengan sangat cepat. “Machine learning dan AI menjadi yang terdepan dan utama, sementara ESS GH14S menjadi basis untuk penggunaan GPU superkomputer kami. Hal ini membantu meningkatkan produktivitas para peneliti dalam jangka waktu yang sama dan mempercepat waktu penemuan,” kata Carroll. Bahkan, array penyimpanan baru ini memberikan ROI hanya dalam waktu dua jam, berdasarkan peningkatan performa yang menghemat ratusan jam pemrosesan setiap minggunya bagi para peneliti pencitraan medis di UQ.
Di Queensland Brain Institute (QBI) UQ, misalnya, para ahli saraf yang mempelajari penyakit Alzheimer berhasil memangkas waktu yang diperlukan untuk menjalankan beban kerja proyek mereka, yang dikenal sebagai analisis elemen hingga (FEA), sekitar 74 persen atau setara dengan 18,72 jam waktu pengerjaan. Dengan lebih memahami distribusi gelombang ultrasonografi pada tengkorak manusia, para peneliti dapat mengembangkan teknologi yang diperlukan untuk mengatasi sawar darah otak untuk penghantaran obat. “Ini adalah pekerjaan sangat kompleks yang membutuhkan daya komputasi dan penyimpanan yang sangat besar,” jelas Carroll.
Dalam kasus lain, QBI dan peneliti lain yang mempelajari sirkuit saraf pada lalat buah berhasil mengembangkan metode genetika untuk memberi label dan memanipulasi setiap jenis saraf. Dengan Wiener, mereka dapat dengan cepat memproses berterabyte video berkecepatan tinggi yang menampilkan pergerakan serangga kecil tersebut, dengan mengukur secara akurat gerakan antena, abdomen, dan persendian pada keenam kaki lalat. Berbekal pengetahuan baru tentang peran tiap-tiap saraf, mereka dapat lebih memahami prinsip-prinsip yang mengatur tugas-tugas motorik kompleks, seperti perilaku berjalan dan terbang.
Di Institute for Molecular Bioscience UQ, para peneliti yang mempelajari inflamasi seluler menggunakan teknik Lattice light-sheet microscopy (LLSM) untuk mengambil gambar 4D beresolusi tinggi dari proses seluler hidup. Dilihat menggunakan proses pemodelan matematis yang dikenal sebagai mikroskop dekonvolusi, gambar-gambar tersebut memberikan gambaran real-time mutakhir tentang bagaimana kanker terbentuk. Solusi penyimpanan Wiener membantu mewujudkan hal ini, termasuk mengurangi waktu dekonvolusi hingga lebih dari 70 persen. RCC menghemat waktu tambahan bagi para peneliti dengan membangun portal ramah pengguna untuk menyederhanakan pekerjaan dekonvolusi.
“Kami harus menyediakan infrastruktur terbaik untuk mendukung berbagai upaya penelitian. Mengingat pertumbuhan data yang signifikan, kami juga perlu mencapai skala ekonomi,” kata Carroll. “IBM dan Sundata membantu mewujudkan hal tersebut.”
Selama lebih dari satu abad, The University of Queensland (UQ) (tautan berada di luar ibm.com) berhasil mempertahankan reputasi global dalam memberikan kepemimpinan pengetahuan bagi dunia yang lebih baik. Berbagai peringkat universitas global yang paling bergengsi dan diakui secara luas secara konsisten menempatkan UQ di jajaran universitas terbaik di dunia. Jumlah penghargaan pengajaran nasional yang diterima UQ melampaui universitas-universitas Australia lainnya. Komitmen terhadap pengajaran berkualitas mendorong 53.600 mahasiswa kami yang saat ini tersebar di tiga kampus UQ untuk menciptakan perubahan positif bagi masyarakat. Memiliki dampak ke seluruh dunia, penelitian kami dilaksanakan oleh komunitas penelitian lintas disiplin yang terdiri dari lebih dari 1.500 peneliti di enam fakultas, delapan lembaga penelitian, dan lebih dari 100 pusat penelitian.
Hukum
© Hak Cipta IBM Corporation 2020. IBM Corporation, IBM Systems Hardware, New Orchard Road, Armonk, NY 10504.
Diproduksi di Amerika Serikat, Oktober 2020.
IBM, logo IBM, ibm.com, IBM Elastic Storage, dan IBM Spectrum adalah merek dagang dari International Business Machines Corp, yang terdaftar di banyak yurisdiksi di seluruh dunia. Nama produk dan layanan lain mungkin merupakan merek dagang milik IBM atau perusahaan lain. Daftar merek dagang IBM saat ini tersedia di web pada "Informasi hak cipta dan merek dagang" di www.ibm.com/id-id/legal/copytrade.shtml.
Dokumen ini adalah yang terbaru pada tanggal awal publikasi dan dapat diubah oleh IBM kapan saja. Mitra Bisnis IBM menetapkan harga mereka sendiri, yang dapat bervariasi. Tidak semua penawaran tersedia di setiap negara tempat IBM beroperasi.
Data kinerja dan contoh klien yang dikutip disajikan hanya untuk tujuan ilustrasi. Hasil kinerja aktual dapat bervariasi, tergantung pada konfigurasi dan kondisi pengoperasian tertentu. Pengguna bertanggung jawab untuk mengevaluasi dan memverifikasi pengoperasian produk atau program lain dengan produk dan program IBM.INFORMASI DALAM DOKUMEN INI DISEDIAKAN "SEBAGAIMANA ADANYA" TANPA JAMINAN APA PUN, BAIK TERSURAT MAUPUN TERSIRAT, TERMASUK TANPA JAMINAN UNTUK DAPAT DIPERJUALBELIKAN, KESESUAIAN UNTUK TUJUAN TERTENTU, DAN JAMINAN ATAU KETENTUAN APA PUN YANG TIDAK MELANGGAR. Produk IBM dijamin sesuai dengan syarat dan ketentuan perjanjian yang mengatur penyediaan produk tersebut.
Kapasitas penyimpanan aktual yang tersedia dapat dilaporkan untuk data yang tidak dikompresi dan yang dikompresi dan akan bervariasi dan mungkin kurang dari yang disebutkan.
Catatan: Gambar ruang utama dalam studi kasus adalah foto stok.