/ фото Guilherme Yagui CC
Количество собираемых данных в различных областях науки постоянно растет, что позволяет исследователям строить реалистичные модели и проводить точные симуляции на их основе. Однако с каждым годом это требует все больших вычислительных мощностей.
Облачные технологии и IaaS предоставляют пользователям ресурсы, удовлетворяющие требованиям задачи: необходимый объем памяти и хранилища, нужное количество процессоров. Благодаря этому исследовательские группы любых размеров способны решать задачи, не вкладывая огромные средства в компьютерную инфраструктуру.
Все это очень сильно помогает при проведении научных исследований. В качестве примера можно привести университет Сан-Паулу – крупнейший вуз в Бразилии, о котором уже шла речь в одном из наших предыдущих постов. В 2012 году руководством университета было принято решение о реализации проекта «Облако УСП». В ходе работ планировалось из 150 разрозненных университетских дата-центров сформировать 6, а корпоративные, исследовательские и образовательные среды собрать в массивное частное облако.
Когда проект был реализован, УСП приобрел возможность проводить исследования, находясь на огромном расстоянии от изучаемого объекта, а студенты – возможность обучаться онлайн. Более 150 тыс. человек получили доступ к лекциям, почте, цифровой библиотеке, а также к музейным коллекциям.
«Облако позволяет исследователям добиваться результатов гораздо быстрее, что способствует оперативному проникновению информационных технологий в университете, – объясняет Антонио Роке Дечен (Antonio Roque Dechen), исполнительный вице-президент управления и профессор сельскохозяйственного колледжа Луис де Кейруш при университете Сан-Паулу. – Это ускоряет научно-исследовательскую деятельность, обеспечивая безопасный и мобильный доступ к особо важным образовательным инструментам».
Человечество постепенно осознает весь потенциал облачных вычислений, потому стремится применить эту технологию для решения крупных научных и производственных проблем. Поэтому далее в статье мы рассмотрим несколько областей, в которых эффективно используются IaaS-технологии.
Физика
Одной из распространенных проблем при проведении крупномасштабных исследований в физике является управление сводами данных. Для решения этой проблемы подходят облачные вычисления, при помощи которых пользователи получают удаленный доступ к массивам информации и распределенным вычислительным ресурсам. Например, IaaS-облака могут быть эффективно использованы для обработки экспериментальных данных физики высоких энергий.
Группа ученых из Канады разработала распределенную облачную систему, использующую IaaS-кластеры в Канаде и США. Пользователь такой системы может написать пакетные задания для аналитической виртуальной машины и передать их центральному планировщику. Система автоматически подготовит одну из виртуальных машин в облаке и запустит на ней приложение пользователя, которое, в свою очередь, получит свободный доступ к центральной базе данных с калибровочными данными.
Виртуальная машина имеет установленное программное обеспечение BaBar, моделирующее столкновения заряженных частиц: измеряет траектории их движения и энергию. Тесты показали, что система способна эффективно выполнять сотню пакетных задач одновременно, и её потенциал на этом не ограничен.
Астрономия
Астрономия – это наука, смежная с физикой, и в ней также генерируются терабайты данных. Их обработка каждый раз приближает нас к пониманию устройства вселенной. В этой сфере также очень распространено применение облачных вычислений.
Например, в «облаках» проводится моделирование столкновения галактик с помощью приложения GADGET. Оно специально разработано для проведения симуляций на параллельных вычислительных системах и использует древесные алгоритмы для оценки влияния гравитационных сил на близкорасположенные частицы.
/ фото NASA's Earth Observatory CC
Также стоит отметить миссию космического телескопа «Кеплер», запущенного НАСА в 2009 году. Оснащённый сверхчувствительным фотометром, он был создан с целью поиска планет, подобных Земле, вне Солнечной системы. К началу 2014 года им было открыто 3,5 тыс. кандидатов в планеты, из которых более 1 тыс. оказались подтверждены различными научными группами исследователей.
«Кеплер» с большой точностью измеряет интенсивность поступающего от далеких звезд света и засекает её изменение при прохождении планеты по диску звезды. Анализ таких сигналов требует расчета периодограмм и оценки их значимости, а это невозможно без серьезных вычислительных ресурсов.
Облачные технологии позволяют распараллелить вычисления, и ускорить обработку данных. Например, выполнение задачи на кластере из 128 машин Dell PowerEdge 1950 позволило повысить производительность алгоритмов в сотни раз.
В качестве еще одного примера стоит привести систему, разработанную канадскими учеными. Они объединили облачную вычислительную систему CANFAR (Canadian Advanced Network for Astronomical Research) с продвинутым программным обеспечением машинного обучения Skytree, тем самым создав первую облачную систему для интеллектуального анализа данных, применяемую в астрономии.
Сейчас доступны более 500 процессорных ядер и несколько сотен терабайт надежного хранилища. Виртуальные машины способны производить крупномасштабные вычисления и оперировать миллионами объектов, однако это далеко не предел системы CANFAR+ Skytree.
Робототехника
Аналитическая компания Gartner в 2015 году опубликовала свое исследование «цикла зрелости» развивающихся технологий. На графике технологии распределены в соответствии с тем, насколько велико их принятие большинством.
В новом документе говорится о том, что в настоящий момент на пике завышенных ожиданий находятся беспилотные автомобили и интернет вещей. Однако одним из главных технологических и передовых направлений остается робототехника.
Весь потенциал роботов до конца не раскрыт, но с этим в скором времени помогут облака. История уходит корнями в начало 1990 годов. С появлением первого браузера Mosaic профессор и студенты из университета Южной Калифорнии начали развивать идею веб-трансляций с камер.
При этом команда решила отойти от концепции пассивного наблюдения за происходящим и создать робота, который ухаживает за садом с живыми растениями. Для этих целей был адаптирован промышленный манипулятор, снабженный камерой, оросительной системой и соплом для сбора семян. «Роборука» была установлена в центре трехметровой клумбы, а пользователи могли управлять ей с помощью специально разработанного графического интерфейса. «Телесад», такое название получил проект, стал первым активным устройством, работающим по сети.
С тех пор робототехника продвинулась достаточно далеко. На данный момент имеются сотни исследовательских лабораторий, в которых разработано более 5 млн обслуживающих роботов, убирающихся в домах и офисах, и более 3 тыс. роботов, помогающих хирургам в операционных по всему миру.
Но пока что невозможно создать робота, который бы расставлял вещи в доме по своим местам. Такая работа для них сложна. Эту проблему затрагивал Эндрю Ын (Andrew Ng) во время своего выступления в Стэнфордском университете.
Проблема кроется в том, что он не способен запомнить все предметы быта – всегда найдется что-то, с чем он не знаком. Новый пульт дистанционного управления от телевизора, новая игрушка ребенка, новые тапочки.
Однако возможное решение уже существует: нужно подключить электронного помощника к беспроводной сети, так что у него окажется доступ к обширному хранилищу информации в интернете. «Облачный» робот сможет получать данные напрямую из центров обработки данных. Более того, это позволит упростить аппаратную начинку электронного помощника, поскольку все важные алгоритмические операции будут обрабатываться в дата-центре. В этом направлении уже работают несколько исследовательских групп.
Облачные технологии – это ключ к новому поколению роботов. Возьмите, к примеру, автомобиль Google, который при движении обращается к огромной базе данных компании с картами и снимками из космоса, сопоставляя полученную информацию с данными датчиков и камер видеонаблюдения.
Вплоть до недавнего времени роботы считались автономными системами с ограниченными объемами вычислительной мощности и памяти. Облачная робототехника же предлагает альтернативу, когда роботы обмениваются данными и кодом по беспроводным сетям.
На сегодня все. Облачные технологии проникают и во многие другие научные области, например, химию, биологию, генетику, географию. Об этом мы планируем поговорить во второй части этого поста. Подписывайтесь на наш Хабраблог, чтобы не пропустить наши новый публикации, друзья.
Комментарии (0)