クラウドホスト型データベースのコストとパフォーマンスの効率

パデュー大学のデータサイエンスと機械学習のイノベーターたちは、組織とユーザーがクラウドベースのデータベースを最大限に活用できるように支援したいと考えています。同じ技術は、待ち時間が大きな問題となる道路上での自動運転車のより安全な運行にも役立つ可能性がある。

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パデュー大学の農業および生物工学の助教授で、細胞および神経機械のイノベーション[ICAN]を率いるソマリ・チャテルジ氏と彼女のチームは、OPTIMUSCLOUDと呼ばれる技術を開発しました。

クラウドコンピューティングプロバイダーと顧客の両方にメリット

このシステムは、クラウド ホスト データベースのコストとパフォーマンスの効率化、リソースの適正化を実現できるように設計されており、クラウド ホスト サーバーをフェイルセーフ操作のために積極的に過剰プロビジョニングする必要のないクラウド ベンダーと、データ センターの節約を顧客に還元できるため顧客にメリットをもたらします。

「これは、パンデミックの間、遠隔地の作業環境でスループットが最優先となる遠隔地のデータセンターで研究データを処理している研究者にも役立つ可能性がある」とチャテルジ氏は述べた。 「この技術は、マイクロバイオームやメタゲノミクスのデータを処理するためのデータ パイプラインのスループットを向上させることから生まれました。」

このテクノロジーは、Amazon の AWS、Google Cloud、Microsoft Azure という 3 大クラウド コンピューティング データベース プロバイダーと連携します。チャテルジ氏は、エンジニアリング面では、デジタル・オーシャンやフロイド・ハブなど、より専門的なクラウドコンピューティングプロバイダーと協力すると述べた。

Amazon の AWS クラウド コンピューティング サービス上の NoSQL テクノロジー Apache Cassandra と Redis をベンチマークしました。

「オンプレミスまたはクラウドホストのデータベースの使用方法を最適化することで、ビジネスを最大限に活用できるようになります」とChaterji氏は述べています。 「もはや、単に重い計算を行うのではなく、必要なものだけを使い、使用した分だけ支払う効率的なコンピューティングが求められています。」

長時間実行される動的ワークロードの処理

自動意思決定を使用する現在のクラウド コンピューティング テクノロジーは、一般的に、短期的で反復的なタスクやワークロードにのみ適していると Chaterji 氏は述べています。彼女のチームは、接続された農場のユビキタス センサー ネットワークから発生するものでも、科学アプリケーションからの高性能コンピューティング ワークロードから発生するものでも、コンピューターのさまざまな部分からの現在のパンデミック シミュレーションから発生するものでも、長時間実行される動的なワークロードを処理するために最適な構成を作成したと述べました。コロナウイルスと戦う方法を急いで見つけようとしている。

「クラウド プラットフォーム上で実行されるアプリケーションの数が増え、データとそのデータから洞察を引き出すために必要なアルゴリズムが多様化し、その結果、そのデータを分析するための異機種サーバーを導入することでコストが大幅に異なるため、適正規模化へのアプローチがますます重要になっています」と Chaterji 氏は述べています。

Chaterji 氏は、「Amazon EC2 のオンデマンド インスタンスの価格は、使用する仮想メモリ インスタンスの種類に応じて 5,000 倍も変わる可能性があります」と述べています。 OPTIMUSCLOUD には、自動運転車 (レイテンシが優先)、ヘルスケア リポジトリ (スループットが優先)、農場や工場の IoT インフラストラクチャで使用されるデータベース向けのアプリケーションが多数あります。

OPTIMUSCLOUD: 機械学習とデータサイエンスの原則を活用する

OPTIMUSCLOUD はデータベース サーバーで実行されるソフトウェアです。機械学習とデータ サイエンスの原理を使用して、仮想マシンの選択とデータベース管理システムの選択を共同で最適化するのに役立つアルゴリズムを開発します。

「そして、パンデミックの時代には、私たちのような従来型の計算集約型の研究室やウェットラボが、パンデミックの拡大のシミュレーションの実行など、コンピューティングストレージに依存しているため、これらのクラウドホスト型仮想マシンのスループットは非常に重要であり、使用率がわずかに増加するだけでも大きなメリットがもたらされる可能性があります」とチャテルジ氏は語った。 「現在、最高のデータセンターでも稼働率が 50% 未満であることを考えると、エンド ユーザーに転嫁されるコストは大幅に増加します。当社のシステムは、利用可能な数百のオプションを検討し、ドル コストで標準化された最適なオプションを特定します。クラウド データベースとコンピューティングに関しては、必要なタイヤが 1 本だけなのに、車全体を購入したくはありません。特に、現在ではすべてのラボで 1 本のタイヤが必要です。」