Storage de alta capacidade para projetos multiômicos com Infortrend

Índice:

• O desafio do armazenamento em multiômica
• Arquitetura de storage para alta performance
• Ingestão e processamento de dados acelerados
• Colaboração e controle de acesso centralizado
• Proteção e retenção de dados científicos
• Escalabilidade sem interrupção da pesquisa
• Avaliando a infraestrutura correta

A pesquisa multiômica gera volumes de dados massivos e heterogêneos a partir de sequenciadores, espectrômetros de massa e microscópios.

Infraestruturas de TI genéricas criam gargalos de I/O que atrasam a ingestão e a análise, comprometendo o ritmo das descobertas científicas.

A previsibilidade do desempenho de armazenamento se torna um pilar para a produtividade dos laboratórios e centros de pesquisa.

Por isso, a arquitetura de storage precisa ser desenhada para suportar o fluxo de trabalho científico do sequenciamento à publicação.

O desafio do armazenamento em multiômica

Um sistema de armazenamento para projetos de genômica, proteômica e metabolômica precisa ir além da simples capacidade em petabytes, exigindo uma arquitetura que ofereça throughput sustentado para ingestão de dados brutos, suporte a acesso paralelo para pipelines de bioinformática e baixa latência para consultas interativas por múltiplos pesquisadores, tudo isso enquanto previne a contenção de I/O e garante a integridade dos dados desde a captura até o arquivamento de longo prazo.

O ciclo de vida dos dados científicos é complexo. Ele começa com a ingestão de arquivos sequenciais muito grandes, gerados por sequenciadores de nova geração.

Em seguida, esses dados brutos passam por pipelines de processamento em clusters de computação. Essa etapa gera uma carga de trabalho mista, com leitura intensa dos dados brutos e escrita de resultados intermediários e finais.

A infraestrutura de TI lida com uma mistura de arquivos. Dados de genômica tendem a ser grandes e acessados sequencialmente, enquanto a proteômica e a metabolômica geram miríades de arquivos menores, que exigem alta performance em IOPS e tratamento de metadados.

Um storage convencional rapidamente se torna o gargalo. A disputa entre a ingestão contínua e a análise paralela degrada a performance para todos os usuários e processos.

Arquitetura de storage para alta performance

Sistemas de armazenamento scale-out como o Infortrend EonStor CS respondem a esse desafio. A arquitetura permite que a equipe de TI adicione novos nós ao cluster de forma linear.

Cada nó adicionado aumenta tanto a capacidade bruta quanto o poder de processamento. Isso garante que o desempenho de I/O acompanhe o crescimento do volume de dados.

A conectividade de rede é um componente fundamental. A infraestrutura adota portas de 25GbE ou 100GbE para conectar os instrumentos, o cluster de computação e o storage.

Essa estrutura de rede de alta velocidade elimina os gargalos de comunicação. Ela assegura que os dados fluam sem atrasos entre as diferentes etapas do fluxo de trabalho científico.

O sistema de arquivos paralelo do EonStor CS é o elemento central. Ele permite que dezenas ou centenas de nós de computação acessem o mesmo conjunto de dados simultaneamente, sem degradação ou conflitos de bloqueio de arquivo.

Ingestão e processamento de dados acelerados

A primeira etapa do trabalho é a captura dos dados. Os sequenciadores geram um fluxo contínuo de informação que precisa ser gravado sem perdas.

O storage Infortrend é projetado para sustentar altas taxas de escrita sequencial. Isso garante que os dados dos instrumentos sejam armazenados com total integridade.

Após a ingestão, começa a fase de análise. Pipelines de bioinformática como GATK, BLAST e outros softwares de alinhamento são executados em clusters de computação de alto desempenho (HPC).

Esses processos leem e escrevem dados intensamente. A arquitetura de armazenamento paralelo acelera a execução dessas tarefas e reduz drasticamente o tempo entre a coleta da amostra e a obtenção de resultados acionáveis.

O ganho se torna perceptível em projetos de grande escala. A redução no tempo de análise permite que os pesquisadores executem mais experimentos e validem hipóteses com maior agilidade.

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Colaboração e controle de acesso centralizado

Projetos multiômicos envolvem equipes multidisciplinares. Biólogos, bioinformatas e cientistas de dados precisam acessar os mesmos conjuntos de dados.

Um repositório de armazenamento centralizado como o Infortrend GS ou CS elimina silos de informação. Ele impede a proliferação de cópias de dados em estações de trabalho individuais, que geram problemas de controle de versão e desperdício de espaço.

O sistema oferece suporte multiprotocolo. Ele atende clientes Linux do cluster de computação via NFS e, ao mesmo tempo, fornece acesso a workstations Windows e macOS por meio de SMB.

A integração com serviços de diretório como Active Directory ou LDAP simplifica a gestão de usuários. O administrador de TI aplica políticas de permissão granulares sobre diretórios e arquivos.

Essa camada de controle assegura que cada pesquisador acesse apenas os dados relevantes para seu trabalho. Isso fortalece a governança e a segurança da informação científica.

Proteção e retenção de dados científicos

Os dados gerados em pesquisa são ativos de valor inestimável. A perda de um único conjunto de dados pode invalidar meses ou anos de trabalho.

A primeira camada de proteção é o RAID. Configurações como RAID 6 ou RAID 60 protegem os volumes contra falhas simultâneas de múltiplos discos, um risco real em arranjos com dezenas de drives.

A tecnologia de snapshots entra como uma ferramenta operacional crítica. Ela cria cópias instantâneas e pontuais dos dados.

Se um pesquisador excluir acidentalmente um arquivo ou um script corromper um dataset, o administrador do sistema restaura a versão anterior em minutos. Isso evita a necessidade de reprocessar toda a análise.

Para recuperação de desastres, a replicação remota é essencial. O sistema replica os dados de forma assíncrona para uma segunda unidade Infortrend, em outro prédio ou cidade, e garante a continuidade da pesquisa em caso de um incidente grave na unidade principal.

Escalabilidade sem interrupção da pesquisa

Centros de pesquisa enfrentam um crescimento de dados exponencial e imprevisível. Uma limitação comum de storages tradicionais é a complexidade e o downtime associados à expansão.

A arquitetura scale-out do Infortrend resolve esse problema. A equipe de TI pode adicionar novos nós ao cluster com o sistema em plena operação.

O processo de expansão é transparente para os usuários e aplicações. Os pipelines de análise continuam a rodar sem interrupção enquanto a capacidade e o desempenho do sistema aumentam.

Além do scale-out, a arquitetura scale-up também está disponível. É possível adicionar prateleiras de expansão (JBODs) a um nó existente para aumentar a capacidade de forma mais granular.

Essa flexibilidade permite que a infraestrutura se adapte ao orçamento e às demandas de cada projeto. O investimento acompanha o ritmo do crescimento, sem superdimensionamento inicial.

Avaliando a infraestrutura correta

A escolha de um storage para multiômica transcende a análise de custo por terabyte. A decisão impacta diretamente a velocidade e o sucesso da pesquisa científica.

A infraestrutura correta equilibra capacidade massiva com throughput sustentado, acesso paralelo e escalabilidade não disruptiva. Sistemas como o Infortrend são desenhados com esses pilares em mente.

Se sua instituição enfrenta gargalos de armazenamento que limitam o potencial de suas pesquisas, uma análise da arquitetura atual é o primeiro passo. Converse com os especialistas da Storage House para desenhar uma solução compatível com os desafios da ciência de dados moderna.