Ressources et questions fréquentes (FAQ) 

Q : À quoi sert Service Workbench sur AWS ?

R : Service Workbench sur AWS est un frontend web qui simplifie le processus de mise en place des instances de calcul et de collaboration sur des données centrales pour les utilisateurs qui ont besoin d'un accès simplifié à ces technologies sans devoir les mettre en place via la console AWS. Il s'agit d'une couche d'abstraction qui se superpose aux services AWS standard et automatise de nombreuses étapes nécessaires pour ces tâches en impliquant des modèles AWS CloudFormation. Cela offre un gain de temps aux utilisateurs de la recherche pour leur permettre de mettre en place ces environnements et pour permettre aux administrateurs centraux de développer des modèles sûrs afin d'éviter les risques de violation de données.

Q : La solution fournit-elle un exemples de modèle pour les instances de calcul ?

R :Cette solution clé en main installe quatre modèles pour les instances de calcul, basés sur les modèles AWS CloudFormation. Ces modèles par défaut permettent de mettre en place des instances de calcul pour : 1) EC2 avec le système d'exploitation Linux ; 2) EC2 avec le système d'exploitation Windows ; 3) SageMaker avec Jupyter Notebook ; 4) Hail sur EMR  

Q : Quels sont les magasins de données actuellement pris en charge ?

R : Service Workbench sur AWS stocke actuellement des données dans un compartiment Amazon S3 qu'il gère. À l'avenir, le système offrira la possibilité d'utiliser également des compartiments S3 détenus et gérés par d'autres comptes afin de simplifier l'utilisation des données de recherche dans des compartiments S3 déjà existants.

Q : Puis-je partager mes modèles avec d'autres ?

R : Service Workbench permet la collaboration grâce à l'accès basé sur les autorisations. Les utilisateurs disposant des autorisations applicables peuvent créer des environnements à l'aide des modèles et des données que vous choisissez de partager.

Q : Quels sont les obstacles que Service Workbench permet de surmonter ?

R : Les clients peuvent accélérer la recherche tout en favorisant la répétabilité, la collaboration multisite et la transparence des coûts dans le processus de recherche :

• La plupart des chercheurs ne sont pas habitués au déploiement d'infrastructures cloud complexes, ce qui leur fait perdre un temps précieux à consacrer à la science.
• La plupart des recherches portent sur des bourses à coût fixe qui exigent la transparence des coûts et le contrôle des dépenses.
• La mise en place d'environnements de recherche réitérables, reproductibles et collaboratifs entre les centres de recherche et les universités représente une lourde charge pour l'informatique de recherche.

Q : Quelles sont les options de déploiement de Service Workbench au sein de mon organisation ?

R : Comme pour les solutions open source, Research IT peut télécharger, utiliser et personnaliser librement Service Workbench en fonction de ses besoins. Votre organisation peut également faire appel à l'équipe AWS Professional Services pour vous aider dans votre déploiement de production ou faire appel à l'un des nombreux partenaires de notre réseau de partenaires AWS pour vous aider et même gérer votre environnement Service Workbench à votre place.

Q : Un partenaire peut-il m'aider au déploiement ?

R : Les partenaires de livraison et de services gérés sont des partenaires consultants du réseau de partenaires AWS (APN) qui aident à créer et à gérer des catalogues d'environnements informatiques de recherche dont l'organisation du client approuve l'utilisation sur Amazon Web Services (AWS). Avec AWS Service Catalog sur Service Workbench, les clients et les partenaires peuvent gérer de façon centralisée les services informatiques de recherche les plus fréquemment déployés pour arriver à une gouvernance constante et respecter les exigences de conformité, tout en offrant aux utilisateurs la possibilité d'allouer de façon autonome des services approuvés. Ces partenaires APN ont développé des offres pour vous aider à adopter et à implémenter Service Workbench sur AWS à grande échelle.