Vertex Pharmaceuticals senkt die Kosten für die Speicherung und Verarbeitung von Kryo-EM-Daten mithilfe von AWS um 50 %

Durch die Migration auf AWS migrierte Vertex seine Workloads näher an den Ort, an dem die Daten in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) eingetroffen sind – einem Objektspeicher-Service, der branchenführende Skalierbarkeit, Datenverfügbarkeit, Sicherheit und Leistung bietet. Vertex verwendet auch Amazon FSx für Lustre, einen vollständig verwalteten gemeinsam genutzten Speicher, der auf einem der weltweit beliebtesten Hochleistungsdateisysteme basiert, um Wissenschaftlern genau die Menge an Speicherressourcen zur Verfügung zu stellen, die sie während der aktiven Analyse benötigen.

Nach der Verarbeitung sendet Vertex die Daten zurück an Amazon S3. Das Unternehmen sortiert Daten effizient mithilfe der Amazon-S3-Lifecycle-Richtlinien. Dabei handelt es sich um Regeln, die Aktionen definieren, die Amazon S3 auf eine Gruppe von Objekten anwendet. „Mithilfe der Amazon-S3-Lifecycle-Richtlinien können wir Daten verschiedenen Ebenen zuordnen, um die Speicherkosten zu senken“, sagt Iturralde. Das Unternehmen kann seinen Speicher auch nahtlos skalieren, wodurch der Aufwand für das Rechenzentrum begrenzt wird.

Für die Verwaltung von Rechenleistung für die Datenverarbeitung verwendet Vertex AWS ParallelCluster, ein Open-Source-Cluster-Management-Tool, mit dem sich elastische HPC-Cluster auf AWS einfach bereitstellen und verwalten lassen. Es wird HPC-Knoten je nach den Anforderungen der Analysesoftware hoch- und herunterfahren. „Wenn sie fertig sind, können wir wieder fast nichts zahlen“, sagt Iturralde. „Wir müssen uns keine Sorgen machen, dass das Tempo der Wissenschaft unsere Ressourcen überfordert oder unsere Aufmerksamkeit auf die Instandhaltung der Infrastruktur lenkt.“

Durch die Anpassung der Rechenkosten an die Workload-Anforderungen hat Vertex die Kosten um 50 Prozent gesenkt. Darüber hinaus wurde eine zweimal bessere Leistung als seine vorherige Architektur erzielt. Und Vertex hat die Engpässe beseitigt, mit denen sein Kryo-EM-Team in der On-Premises-Umgebung konfrontiert war, als es Ressourcen mit anderen Gruppen gemeinsam nutzte, was häufig der Fall war. „Bisher dauerte die Analyse von Kryo-EM-Daten mehrere Wochen, auch wenn niemand sonst Ressourcen nutzte“, sagt Posson. „Jetzt können wir mit AWS zuverlässig Daten in weniger als einer Woche liefern.“

Vertex hat mithilfe von Amazon Cognito native Single-Sign-On-Unterstützung hinzugefügt, mit der Unternehmen schnell und einfach Registrierung, Anmeldung und Zugriffskontrolle für Web- und mobile Apps hinzufügen können. „Die Verwendung von Amazon Cognito bietet uns den zusätzlichen Komfort, dass nur die entsprechenden Mitarbeiter Zugriff auf die Software haben“, sagt Iturralde. Darüber hinaus verwendet Vertex Application Load Balancer, der den HTTP- und HTTPS-Datenverkehr mit fortschrittlichem Routing von Anforderungen ausgleicht, das auf die Bereitstellung moderner Anwendungen abzielt, um sein Netzwerk zu sichern.

Auf AWS hat Vertex seine Prozesse effizient, skalierbar und kostengünstig gestaltet und gleichzeitig den manuellen Wartungsaufwand reduziert. Die Nutzung von AWS bedeutet auch, dass das Unternehmen Zugriff auf die neuesten Rechen- und GPU-Ressourcen hat, ohne die monatelange Vorlaufzeit, die mit der Beschaffung von Rechenzentrum-Hardware verbunden ist. Auf Vertex werden beispielsweise Amazon-EC2-G5-Instances ausgeführt, die eine leistungsstarke Kombination aus CPU-, Hostspeicher- und GPU-Kapazität bieten. Durch die Durchführung von Kryo-EM-Prozessen in der Cloud können Wissenschaftler Analysen nahezu in Echtzeit durchführen. Vertex nutzt teure Mikroskop-Zeit effizienter und ermöglicht wissenschaftliche Durchbrüche.