Astrophysique, génomique ou recherche sur le climat : dans leur quête de découvertes révolutionnaires, les chercheurs du monde entier collectent, analysent, documentent et enregistrent en permanence de nouvelles informations. Mais au vu du flot de données généré chaque jour, il ne leur est pas toujours facile de tirer le meilleur parti de ces activités de recherche. Une gestion intelligente des données est donc indispensable pour ouvrir la voie à l’innovation.

Afin de soutenir les chercheurs et d’encourager la coopération internationale en matière de recherche et de science, il est important que l’utilisation des données repose sur le principe « FAIR » (findable, accessible, interoperable and re-useable [disponible, accessible, interopérable et réutilisable]). Le concept a été développé par Science Europe, une communauté de scientifiques venant de toute l’Europe. Avec actuellement près de 50 organisations membres issues de 27 pays, Science Europe s’est fixée pour objectif de faire progresser la numérisation dans la recherche et la science ainsi que de créer des stratégies et des pratiques uniformes pour la gestion des données.

Une infrastructure de données intelligente qui favorise l’innovation

Les plans de gestion des données unifiées (Unified Data Management, UDM) jouent un rôle central à cet égard. Ils permettent aux centres de recherche, aux bailleurs de fonds, aux experts et aux scientifiques indépendants de partager leurs précieuses données et d’accélérer les progrès. L’investissement dans la gestion des données est donc essentiel pour naviguer dans le flot de données et en exploiter tout le potentiel.

À une époque où le volume de données augmente de manière exponentielle, il apparaît que ceux qui investissent dans une infrastructure de données intelligente ne font pas que stimuler le progrès : ils créent également un avantage concurrentiel pour leurs institutions. Pour ce faire, une gestion efficace des données n’est pas le seul critère à prendre en compte, il faut également que les performances soient optimales. En effet, rien ne paralyse plus les chercheurs que d’attendre désespérément l’analyse de leurs données de recherche à cause de performances insuffisantes. Cela explique notamment pourquoi de nombreuses institutions associent aujourd’hui les technologies actuelles du Big Data et de l’intelligence artificielle (IA) à l’informatique haute performance (HPC).

Stockage partagé : des performances accrues pour les recherches impliquant de grands volumes de données

Expériences, simulations, analyses : les études scientifiques génèrent d’énormes quantités de données. Pour répondre aux exigences élevées en matière d’espace de stockage et de performance, les systèmes évolutifs de stockage distribué de la gamme OceanStor Pacific de Huawei ont fait leurs preuves. Les solutions de stockage partagé de Huawei sont hautement évolutives, ce qui permet aux centres de recherche d’étendre leur capacité de stockage de manière transparente à mesure que le volume de données augmente, sans interruption ni perte de performance dans le traitement des données.

Outre un espace de stockage exploitable de manière flexible, les systèmes se démarquent par des débits de transfert rapides. Cela s’explique notamment par le fait que les données sont réparties sur plusieurs nœuds, et ce même sur plusieurs sites. Cette architecture permet un accès parallèle aux données, ce qui se traduit par une amélioration des performances de lecture et d’écriture, une réduction des temps de latence et un traitement plus rapide des données pour les tâches de recherche impliquant de grands volumes de données. En outre, de nombreuses fonctionnalités sont mises à disposition pour gérer les données de manière plus efficace, par exemple pour la mise en œuvre de politiques relatives au cycle de vie des données ou à la gestion de versions. Celles-ci sont particulièrement importantes pour les centres de recherche qui doivent respecter certaines exigences de conformité.

Rentable, fiable, durable

Les centres de recherche, les universités ou les instituts scientifiques qui utilisent un environnement de stockage distribué évolutif basé sur la gamme OceanStor Pacific de Huawei bénéficient également des avantages suivants :

  • Rentabilité : l’installation des systèmes de stockage distribué est moins coûteuse que les solutions de stockage disponibles dans le commerce. Les centres de recherche peuvent utiliser du matériel traditionnel et faire évoluer le système de stockage en fonction de leurs besoins, ce qui leur évite de devoir investir en amont dans des baies de stockage onéreuses.

  • Sauvegarde et récupération faciles des données : les systèmes de stockage distribué permettent de réduire au minimum le risque de perte de données. Comme les données sont réparties sur plusieurs nœuds, les sauvegardes s’effectuent plus efficacement et plus rapidement. En cas de défaillance, les systèmes de stockage distribué garantissent de pouvoir récupérer les données à partir de copies redondantes.

  • Accès aux données et collaboration : grâce au stockage partagé, les chercheurs de différents domaines, même au-delà des frontières des instituts et des universités, peuvent accéder efficacement aux données et les partager. Cela favorise la recherche interdisciplinaire et le partage des connaissances.

  • Traitement de charges de travail importantes : les solutions de Huawei sont parfaitement adaptées aux charges de travail du Big Data et de l’IA ainsi qu’au traitement de grands ensembles de données et de modèles d’accès à haut débit qui en découle.

  • Pérennité : les environnements de stockage distribué sont conçus pour s’adapter facilement aux nouvelles technologies et aux différents besoins. Cela permet aux centres de recherche d’assurer la pérennité de leur infrastructure de données et de stockage.

Un allié idéal pour le Big Data et l’IA

La gamme de systèmes de stockage évolutifs OceanStor Pacific de Huawei est particulièrement bien adaptée aux charges de travail impliquant de grands volumes de données. La conception ultra-haute densité des systèmes permet de stocker et de traiter de grandes quantités de données dans un espace réduit. Les instituts de recherche réalisent ainsi un gain de place considérable au sein de leur centre de données ou de leur salle de serveurs, ce qui réduit considérablement leur coût total de possession (CTP). Le système de fichiers intégré OceanFS, qui prend en charge une large bande passante et un nombre élevé d’opérations d’entrée-sortie par seconde (IOPS), joue également un rôle crucial dans le traitement des charges de travail impliquant des tâches de calcul intensif et de grands volumes de données, appelées « charges de travail hybrides ».

La gamme de systèmes de stockage évolutifs OceanStor de Huawei est basée sur des architectures et des technologies innovantes et de pointe qui accompagnent la recherche et la science de manière fiable à l’ère du yottaoctet. Ces solutions ont été conçues pour de nombreuses applications, de la virtualisation et des pools de ressources cloud à la sauvegarde et à l’archivage, en passant par l’analytique du Big Data et l’analyse de données haute performance (HPDA). Cela garantit une infrastructure de données robuste et sécurisée qui assure l’efficacité des charges de travail hybrides et de la gestion des données ainsi qu’une meilleure résilience des données.

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