Vertex Pharmaceuticals 通过使用 AWS，将 Cryo-EM 的数据存储和处理成本降低了 50%

迁移到 AWS 后，Vertex 可以将其工作负载迁移到更接近数据到达 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）的位置，Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）是一种对象存储服务，提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。Vertex 还使用了 Amazon FSx for Lustre，这是一种完全托管的共享存储，基于世界上最受欢迎的一套高性能文件系统构建，为科学家提供在主动分析过程中所需的存储资源。

处理后，Vertex 会将数据发送回 Amazon S3。该公司使用 Amazon S3 生命周期策略（一组规则，定义了将 Amazon S3 应用于一组对象的操作）高效地对数据进行排序。Iturralde 表示：“使用 Amazon S3 生命周期策略，我们可以将数据分为不同的级别，以降低存储成本。”该公司还可以无缝扩展其存储，从而限制数据中心开销。

为了管理数据处理的计算，Vertex 使用了 AWS ParallelCluster，这是一种开源的集群管理工具，可以直接在 AWS 上部署和管理弹性 HPC 集群。该工具将根据分析软件的需求随时运行和停止 HPC 节点。“完成后，我们可以把成本重新降为接近零的水平。”Iturralde 表示，“我们不必担心科学的发展速度会压垮我们的资源，或者将我们的注意力转移到维护基础设施上。”

通过将计算成本与工作负载需求相匹配，Vertex 将成本降低了 50%。此外，其性能比以前的架构提高了两倍。Vertex 还消除了其 cryo-EM 团队在与其他团队共享资源时（这种情况经常发生）面临的本地环境瓶颈。“以前，即使没有其他人使用资源，分析 cryo-EM 数据也要花费几周时间。”Posson 表示，“现在，使用 AWS，我们可以在 1 周内可靠地交付数据。”

Vertex 使用 Amazon Cognito 添加了原生单点登录支持，企业可以使用该功能快速轻松地向 Web 和移动应用程序添加注册、登录和访问控制。Iturralde 表示：“使用 Amazon Cognito 后，只有适当的员工才能访问该软件，这给我们带来了额外的安心。”除此之外，Vertex 还使用了应用程序负载均衡器（通过针对现代应用程序交付的高级请求路由来使 HTTP 和 HTTPS 流量负载均衡），以确保其网络安全。

通过 AWS，Vertex 在减少人工维护的同时，还使其流程高效、可扩展、经济高效。在 AWS 上进行构建也意味着该公司可以使用最新的计算和 GPU 资源，而无需花费数月的时间来采购数据中心硬件。例如，Vertex 正在运行 Amazon EC2 G5 实例，这些实例提供了 CPU、主机内存和 GPU 容量的强大组合。通过在云中执行 cryo-EM 处理，科学家可以近乎实时进行分析。Vertex 可以更有效地使用昂贵的显微镜时间，并促进科学突破。