FishOS betreibt die Cloud der Eberhard-Karls-Universität, die über das Universitätsrechenzentrum in Tübingen eine Cloud-Umgebung für Bioinformatiker bereitstellt.
Das Deutsche Netzwerk für Bioinformatik-Infrastruktur, kurz „de.NBI“, ist eine nationale Forschungsinfrastruktur, die Bioinformatik-Dienste für Nutzer aus der lebenswissenschaftlichen Forschung, der Biomedizin und verwandten Bereichen bereitstellt. Durch ein Cloud-Föderationskonzept sind alle fünf de.NBI-Standorte, Uni Bielefeld, Uni Freiburg, Uni Tübingen, Uni Heidelberg und Uni Gießen, in eine einzige Cloud-Plattform integriert. Im Ergebnis wird der Nutzer über das zentrale de.NBI-Cloud-Portal zu dem gewünschten Dienst und der passenden Cloud geführt.
Sardina FishOS bildet das Rückgrat der de.NBI Cloud, um fortschrittliche wissenschaftliche Entdeckungen in Europa zu ermöglichen. Die hochzuverlässige, auf OpenStack und Ceph basierende Plattform ermöglicht integrative Analysen und eine effiziente Nutzung von Daten, um wissenschaftliche Durchbrüche zu erzielen.
Das Ziel
Die verschiedenen Systeme von de.NBI kombinieren FishOS OpenStack und Ceph, um hochzuverlässige Plattformen für traditionelle Forschung und Next-Gen-Anwendungen mit Datensicherheit und -schutz zu bieten.
Um die Ziele von de.NBI zu erreichen, gehörten zu den kritischen Anforderungen an den Ceph-Speicher: Geo-Redundanz über mehrere Standorte, Verschlüsselung im Ruhezustand, asynchrone Spiegelung, Wahl zwischen uni- oder bidirektionaler Spiegelung. Die Systeme unterstützen mehrere Speicherkonfigurationen und Konfigurationen pro Pool, sowohl für den Snapshot- als auch für den Journal-Modus der Spiegelung, und für Snapshots, die so eingestellt sind, dass sie zu geplanten Zeiten erstellt werden.
Um die Berechnungen zu beschleunigen, verfügt die Cloud-Plattform über eine fortschrittliche Nvidia GPU-Beschleunigung.
Mit mehreren OpenStack- und Ceph-basierten Clouds, die sich über mehrere Standorte und Regionen erstrecken, wird der tägliche Betrieb der Systeme durch vorintegrierte Betriebstools für die Cloud-Plattform mit intelligenten prädiktiven Analysen und intelligentem Ressourcenmanagement einfach und flexibel gestaltet.
FishOS-Lösung
Sardina implementierte ein Lösungskonzept, das auf der Betriebsarchitektur von FishOS basiert und es de.NBI ermöglicht, die verschiedenen Systeme mit vollautomatischen, flexiblen, zuverlässigen und skalierbaren Abläufen zu verwalten und ein marktweit einzigartiges Zero-Downtime-Upgrade durchzuführen. Heute betreibt de.NBI vier Systeme mit einer FishOS-Lösung, die auf OpenStack, Kubernetes und Ceph basiert. Sardina hat auch eines der Systeme von Ubuntu OpenStack migriert.
Die FishOS-Lösungsarchitektur ist flexibel, um die Datenspeicherung zu skalieren, elastische Rechendienstressourcen bereitzustellen, ein automatisiertes Ressourcenmanagement zu ermöglichen, die Vernetzung zu vereinfachen und die Verfügbarkeit der Datenanalyse zu gewährleisten.
Die automatisierte Self-Service-Cloud-Technologie von FishOS ermöglicht standardmäßig Hochverfügbarkeit, intelligente Selbstheilungsprozesse, nahtlose Rolling Upgrades, Skalierung auf Tausende von Servern, bessere Auslastung, mehr Sicherheit und geringere Kosten. Die de.NBI Cloud powered by FishOS ermöglicht integrative Analysen für die europäische Life-Science-Community und die effiziente Nutzung von Daten in Forschung und Anwendung bei optimierten TCO.
Die Vorteile
- Automatisierte Null-Klick-Vorgänge
- Optimierte TCO: 10x niedrigere OpEx&CapEx
- Sicherheit und Schutz von Daten
- Erhöhte Widerstandsfähigkeit und Flexibilität
- Elastische Vergütung bei wachsender Wirtschaft
- Einfacher Aufbau großer Systeme, die sich auf mehrere Standorte erstrecken
de.NBI Cloud: Eberhard Karls Universität Tübingen – Eine föderierte und georedundante Lösung für große wissenschaftliche Daten
FishOS betreibt die Cloud an der Eberhard Karls Universität Tübingen. FishOS bietet eine Cloud-Umgebung für Bioinformatiker über das Universitätsrechenzentrum in Tübingen. Dazu gehören zum einen die Infrastruktur, verschiedene Workflow-Lösungen zum Aufbau von Pipelines und Tools mit besonderem Schwerpunkt auf der Analyse von Hochdurchsatzdaten (Genomik, Proteomik, Metabolomik usw.).
Zweitens ist ein Hauptziel des de.NBI-Cloud-Standortes in Tübingen die Bereitstellung von Software, die verschiedene wissenschaftliche Forschungsbereiche wie Massenspektrometrie-Analysen, NGS-Analyse-Pipelines, aber auch molekulares Docking über den in Galaxy-Workflows integrierten Ball (Galaxy) abdeckt.
FishOS erleichtert den alltäglichen Betrieb der Systeme der Universität Tübingen und macht ihn dank der vorintegrierten Betriebswerkzeuge für die Cloud-Plattform einfach und flexibel. Die Nutzer der Systeme profitieren von intelligenten prädiktiven Analysen und intelligentem Ressourcenmanagement.
de.NBI cloud: Justus-Liebig-Universität (JLU) Gießen
FishOS betreibt die de.NBI-Cloud-Infrastruktur an der Justus-Liebig-Universität (JLU) Gießen. Dieses wurde Anfang 2017 erfolgreich eingerichtet und stellt den Nutzern des de.NBI-Netzes umfangreiche Rechen- und Speicherressourcen zur Verfügung. Eine Erweiterung der gesamten Speicherkapazität ist bereits im Gange und wird in der ersten Jahreshälfte 2018 verfügbar sein.
Nach der Ersteinrichtung und intensiven Tests wurde die Cloud an der JLU Gießen im Juni 2017 in den Produktionsbetrieb überführt. Es wurde bereits erfolgreich für die Durchführung praktischer Sitzungen während der ersten de.NBI-Sommerschule zum Thema Cloud Computing für die Bioinformatik eingesetzt.
Bei dieser Gelegenheit wandten 24 Teilnehmer Cloud-Computing-Techniken für die Analyse ihrer eigenen biologischen Datensätze an. Sie lernten, wie man skalierbare Bioinformatik-Softwarelösungen in einer Cloud-Umgebung implementiert. Seit ihrer Einrichtung wird die Cloud regelmäßig von verschiedenen Kooperationspartnern und Nutzern des de.NBI-Netzwerks zur Analyse ihrer Daten genutzt.
Die Rechenressourcen für die Ausführung virtueller Maschinen werden durch eine Auswahl verschiedener Speicherlösungen ergänzt, darunter SSD-basierte ephemere Festplatten, Datenvolumina und Objektspeicher, die zur Speicherung von Roh- und Zwischendaten sowie der Endergebnisse bioinformatischer Analysepipelines verwendet werden können.