建筑物或公共设施的建设需要从长远考虑：除了与城市规划相关的要求外，还必须结合其随着时间的推移而演变的方式。恶劣的天气、老化的材料以及越来越明显的气候变化，确实会对建筑的可持续性及其功能产生影响。例如，必须在开发之前尽早考虑到森林火灾或山体滑坡的演变，因此，公共或私人行为者必须针对与这些外部因素相关的风险作出最佳规划。但要做到这一点，他们依赖于这些专业行为者，尤其是能够准确评测该区域在未来几十年内的发展环境的专业行为者。

The Climate Data Factory 是一家初创企业，由一位科学培训企业家于 2015 年创立，专门研究这种气候及相关环境风险项目能力，旨在解决多种需求及其复杂性。该公司创始人兼首席执行官 Harilaos Loukos 指出：“如今，有大约二十个研究中心在全球发布和分发气候模型数据。但是，原始数据通常不适合当地的运营风险评测需求，因为这些数据规模庞大，覆盖范围大约为 100 千米。因此，我们的工作包括大量汇编这些信息，并将其应用于复杂的统计模型，以获得大约十公里的预测信息。最后，我们添加了风险建模层（热浪、极端降水或大风、森林火灾、山体滑坡等）以提取全部数值，并使这些数值可供评测客户资产面临的气候变化物理风险的顾问或工程公司使用。

解决方案 | Le Cloud，性能加速器

为了获得这些详细数据，The Climate Data Factory 的团队使用气候模型模拟作为减少温室气体排放的国际谈判的科学基础，当应用于大量数据处理（基本计算需要数 TB 的内存和数百个 CPU）时，会涉及大量的数据操作和计算。该公司的数据工程师 Thomas Noël 回忆说：“在开展业务活动时，我们决定借助 HPC 集群。尽管该集群至今依然保持着可接受的性能水平，但是由于资源共享，我们面临着可用性问题。我们通过计算获得详细数据时，会遇到瓶颈。例如，要将我们的数据覆盖范围从 25 千米压缩到 10 千米，我们需要六倍的资源！ 因此，我们决定使用 Amazon Web Services，我们已经在使用其存储计划，而且该服务似乎在云端处理能力和 HPC 基础设施可用性方面都提供了适当的解决方案。”

效果立竿见影：The Climate Data Factory 的团队陆续开展工作，整合了越来越复杂的数据集，逐步验证了 AWS 基础设施的能力。Thomas Noël 补充说：“POC 的每个阶段都验证了前一个阶段，现在我们知道如何充分利用可用的工具。但是这种迁移的好处主要体现在其他方面：我们现在可以即时启动模拟，而以前，由于共享集群的可用性不足，我们不得不等待几个月，有时甚至一年才能得出结果。因此，有很多好处：我们不仅拥有可扩展的解决方案来分配适合我们项目规模的资源，而且还能够满足以前由于缺乏可用性而无法满足的客户需求。这并没有使我们的 IT 复杂化，实际上恰恰相反：我可以管理整个处理基础架构。”

会议的灵活性和可用性

现在，这种可靠性使 The Climate Data Factory 在竞争对手中脱颖而出，因为它的交付速度不断令客户感到惊讶。另外，还有成本方面：Harilaos Loukos 称赞道，“除了实例的性能外，AWS 还为我们提供了一整套应用程序，可以帮助我们充分利用资源。通过调整实例和文件系统的类型以适应我们所进行计算的处理类型、紧迫性和重要性，我们成功地优化了资源堆栈，最终成本比最初的预估成本低了 10 倍。这使我们能够以具有竞争力的价格提供新的报价，更好地满足客户的需求和时限。”

因此，AWS 和 The Climate Data Factory 建立了真正的合作伙伴关系：除了云数据生产实例的可用性外，这家初创企业现在还可以通过免费开放的可持续发展环境数据库 ASDI (Amazon Sustainability Data Initiative) 访问其所需的全球主要研究实验室的气候模拟。该企业还可以直接在 Amazon Web Services 商城上出售数据集，创造新的商业机会，为未来项目规划奠定宝贵基础。