IaaS und Wissenschaft: Wie es funktioniert. Teil 2



    / Foto ‚s Matteo Bagnoli CC

    Das letzte Mal , wir über die Auswirkungen von zu sprechen begann IaaS -Technologien in den verschiedenen wissenschaftlichen Tätigkeitsfeldern. Willkommen zum zweiten Teil des Beitrags, in dem wir darüber sprechen, wie Cloud Computing zur Erforschung von Biologie, Genetik, Geographie und Medizin beiträgt.

    Biologie und Genetik


    Einer der ersten und bekanntesten Fälle, in denen Cloud Distributed Computing zum Einsatz kommt, ist das 2003 abgeschlossene Humangenom-Projekt. Sein Ziel war es, die Sequenz von DNA-Molekülen und die Identifizierung von 25.000 einzelnen Genen zu bestimmen.

    Die während des Projekts gesammelten genetischen Informationen werden in Datenbanken gespeichert - dies ist eine einzigartige Wissensquelle, die von Wissenschaftlern der Welt bisher analysiert wurde. Das US National Center for Biotechnology Information und seine Partnerorganisationen in Europa und Japan speichern Genomsequenzen in der GenBank-Datenbank, der japanischen DNA-Datenbank (DDBJ) oder dem Europäischen EMBL. Sie hoffen, dass diese Informationen dazu beitragen, neue Entdeckungen in den Bereichen Genetik und Bioingenieurwesen zu machen.

    Die Aufrechterhaltung ihrer Arbeit erfordert eine große Menge an Rechenressourcen. Daher ist es nicht verwunderlich, dass technische Ansätze geändert werden mussten. Die Community hat sich der Cloud-Technologie zugewandt.

    Das Hauptmerkmal von Cloud-Technologien, das für die genomische Informatik wichtig ist, ist die Fähigkeit, große Datenmengen in der Cloud zu speichern. Daten werden auf virtuelle Festplatten geschrieben, die als regulärer Speicher mit virtuellen Maschinen verbunden werden können. Bis heute wird die gesamte GenBank-Datenbank als Disk-Images gespeichert, die Benutzer nach Belieben herunterladen und hochladen können.

    Cloud Computing hat auch die Arbeit von Entwicklern gentechnischer Anwendungen beeinflusst. Sie hatten die Möglichkeit, ihre Produkte in Form von virtuellen Maschinen zu präsentieren. Beispielsweise haben viele Genanmerkungsgruppen ihre eigenen Verfahren zum Identifizieren und Klassifizieren von Genen und anderen funktionellen Elementen entwickelt. Beispielsweise unterstützen die University of California in Santa Cruz und Ensembl Daten und Anmerkungen sowie Tools zum Visualisieren und Durchsuchen von Genomsequenzdatenbanken.

    Trotz der Tatsache, dass viele der entwickelten Tools offen blieben, hatten Wissenschaftler einige Schwierigkeiten, sie auf andere Forschungsgruppen zu übertragen. Dies war hauptsächlich auf Unterschiede in den Programmkonfigurationen und -einstellungen für einzelne Standorte zurückzuführen. Die Cloud ermöglichte das "Packen" der erstellten Anwendungen in Images von virtuellen Maschinen. In dieser Form lassen sie sich einfach übertragen, konfigurieren und ausführen, wobei der Softwareinstallationsprozess umgangen wird.

    Die Virtualisierung isoliert Benutzer von der Infrastruktur und bietet Flexibilität beim Erreichen von Zielen. IaaS bietet eine umfassende Computerinfrastruktur, die alle Arten von virtualisierten Ressourcen bereitstellt. Ein Beispiel für IaaS in der Bioinformatik-Umgebung ist die Entwicklung von BioLinux, einer öffentlichen VM für das Hochleistungsrechnen, und CLoVR, einer tragbaren VM für das automatische Sequenzieren.

    Geographie


    Geografische Informationssysteme (GIS) sind eine Reihe von Tools, mit denen Daten zum geografischen Standort erfasst, gespeichert, analysiert, verwaltet und formalisiert werden. GIS spielen in vielen Tätigkeitsbereichen eine wichtige Rolle und sind eine „Legierung“ aus Kartografie, statistischer Analyse, Hard- und Software.

    Um Daten zu verwalten, werden verschiedene Methoden zur Gruppierung und Transformation verwendet, z. B. um Geodaten auf einen Maßstab zu bringen. Zum Speichern werden relationale Datenbanken mit Berichterstellungstechnologien verwendet.

    GIS ermöglicht die Abfrage und Analyse unterschiedlicher Komplexität: von der einfachen Suche nach Objekten auf einer Karte bis zur Suche nach Daten anhand komplexer Muster, um beispielsweise Siedlungen zu identifizieren, die bei einem Unfall in einem Kernkraftwerk in das betroffene Gebiet fallen.

    Das traditionelle Ergebnis der Verarbeitung, Analyse und Anzeige von räumlichen geografischen Daten ist eine Karte, die durch Berichtsdokumente, Farbreliefbilder von realen und simulierten Objekten, Fotografien, Grafiken und Diagramme ergänzt wird.

    Darüber hinaus verfügt das moderne GIS über eine Vielzahl von Sonderfunktionen, die den Anwendern das Leben erleichtern sollen. Einige von ihnen werden auch in Navigationssystemen verwendet: Auffinden des kürzesten Weges, Festlegen einer Route usw.



    GIS wird häufig verwendet, um fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Geodaten zu treffen. Die Cloud-Implementierung eröffnet Forschern und IT-Organisationen mit Hilfe von Geoinformationssystemen neue Horizonte.

    GIS-Cloud-Systeme bieten zuverlässige Tools, die die Methoden der Geoinformatik implementieren, sowie leistungsstarke Software und Hardware: Open-Access-Geografieserver, Geräte zur Erstellung elektronischer Karten und multivariate Analysealgorithmen. Darüber hinaus können Sie durch den Einsatz von Cloud-Technologie den Prozess der Erstellung lokaler GIS optimieren.

    In diesem Fall muss das Unternehmen kein Servicecenter einrichten und keine eigenen teuren Geräte kaufen. Daher ist es nicht erforderlich, das IT-Personal weiter zu besprechen. Es ist auch nicht erforderlich, Satellitenbilder und Karten von Drittentwicklern zu erwerben, indem Dienste wie Google Maps und Bing Maps verbunden werden.

    Alle diese Vorteile tragen zum massiven Übergang zu Cloud-Technologien in der GIS-Umgebung bei. Organisationen wie ESRI und GIS Cloud Ltd sind bereits auf Cloud Computing umgestiegen und bieten Anwendern geografische Informationssysteme auf Abruf.

    Medizin und Pharmakologie


    Cloud-Technologien haben auch in der Medizin ihre Anwendung gefunden. Beispielsweise sind die sogenannten elektronischen Patientenakten weltweit verbreitet. Die Electronic Medical Record Card (EMC) speichert alle erforderlichen Daten über Patienten in digitaler Form auf sicheren Remote-Servern.

    Dadurch wird die Verarbeitung personenbezogener Daten von Patienten erleichtert, Geschäftsprozesse werden optimiert: Alle medizinischen Einrichtungen erhalten Zugriff auf die Krankengeschichte einer Person, sodass diese nicht in jeder Klinik Karten erstellen muss.

    Laut einer Umfrage von Accenture unter 3700 Ärzten in acht Ländern glauben 70,9% der Befragten, dass Informationstechnologie in der Medizin die Qualität klinischer Studien verbessert, und 69,1% gaben an, dass sich die Qualität der medizinischen Versorgung verbessert und die Anzahl medizinischer Fehler abnimmt. Und das scheint zu stimmen. In US-amerikanischen Krankenhäusern, in denen EMC implementiert ist, ist die Zeit für die Behandlung eines Patienten, der mit einem Krankenwagen abtransportiert wurde, viel kürzer.

    Ähnliche Trends sind in Europa zu beobachten. In der Provinz Andalusien arbeitet das globale medizinische Informationssystem DIRAYA, das auf der Oracle-Infrastruktur aufbaut. Dieses System wird von allen medizinischen Einrichtungen kontaktiert und erhält die notwendigen Informationen über Patienten sowie relevante Daten zum Behandlungsverlauf und zu verschriebenen Medikamenten.

    Apropos Drogen. Laut einer Studie von Accenture beginnen immer mehr Unternehmen der chemischen Industrie, die Cloud-Technologie anzupassen. Ein Beispiel ist die Modellierungsanwendung Cyprotex QSAR, mit der die Entscheidungsfindung automatisiert und Vorhersagemodelle generiert werden. Ziel ist es, bessere und sicherere Medikamente zu entwickeln und den Bedarf an Tierversuchen zu verringern.

    Die Suche nach quantitativen Struktur-Eigenschafts-Beziehungen (QSAR) basiert auf der Anwendung von mathematischen Statistiken und Methoden des maschinellen Lernens, um Modelle zu erstellen, mit denen ihre physikalischen und chemischen Eigenschaften durch die Beschreibung der Strukturen chemischer Verbindungen vorhergesagt werden können.

    Leider ist die Erstellung eines neuen Modells ein ressourcenintensives Geschäft, da die Chemiker lange auf die Verarbeitung der Ergebnisse warten mussten . Die Cloud-Technologie hat die Verwendung von QSAR revolutioniert und den Zeitaufwand für die Erstellung von Vorhersagemodellen reduziert.

    Das ist alles Cloud-Dienste haben in den letzten Jahren viele Bereiche des Lebens und Geschäfts durchdrungen, die von kleinen und großen Unternehmen genutzt werden. In dieser Reihe von Beiträgen haben wir versucht, die interessantesten Bereiche und Beispiele zu untersuchen, wie Cloud-Technologien zur Durchführung wissenschaftlicher Forschung beitragen.


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