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Migration et Optimisation des Charges de Travail HPC de Deeplife vers AWS
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Le contexte
Deeplife développe des approches novatrices pour la découverte de médicaments en se basant sur des données multi-omiques de pointe, l'apprentissage automatique et l'ingénierie des systèmes.
Leurs besoins informatiques croissants étaient freinés par des paradigmes d'orchestration obsolètes fonctionnant sur des ressources locales.
Aneo a été mandaté pour analyser leurs charges de travail HPC et proposer puis exécuter un plan pour les migrer vers AWS.
Les objectifs
Aneo a accompagné Deeplife dans un parcours qui les a menés de l'exécution de workflows Snakemake sur un cluster Slurm local à des workflows Nextflow équivalents en termes de fonctionnalités et exécutés sur une architecture spécialement conçue sur AWS.
La continuité de la charge de travail en production a été assurée pendant le développement grâce à un exécuteur AWS-Snakemake sur mesure, permettant d'exécuter des workflows Snakemake sur AWS sans logiciels tiers.
Les workflows désormais obsolètes n'avaient pas accès de manière rapide et fiable aux sources de données génomiques. Dans le cadre de la nouvelle conception d'orchestration, Aneo a mis en œuvre les moyens de procurer de manière fiable les données génomiques des fournisseurs sélectionnés par Deeplife.
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Les résultats
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Une nouvelle architecture évolutive, sécurisée, fiable, optimisée et disponible sur AWS, conçue pour les grands pipelines de calculs génomiques
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Une réduction des frais généraux d'orchestration des charges de travail, entraînant une diminution significative des temps de calcul
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Un système sécurisé, rapide et facile à utiliser pour télécharger des données génomiques à partir d'archives distantes
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