Vertex Pharmaceuticals réduit les coûts de stockage et de traitement des données cryo-EM de 50 % grâce à AWS

En migrant vers AWS, Vertex a rapproché ses charges de travail des points d'arrivée des données dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un service de stockage d'objets offrant une capacité de mise à l'échelle, une disponibilité des données, une sécurité et des performances de pointe. Vertex utilise également Amazon FSx pour Lustre, un stockage partagé et entièrement géré, conçu sur l'un des systèmes de fichiers hautes performances les plus populaires au monde, afin de fournir aux scientifiques exactement la quantité de ressources de stockage dont ils ont besoin lors d'une analyse active.

Après le traitement, Vertex renvoie les données à Amazon S3. L'entreprise trie efficacement les données à l'aide des politiques d'Amazon S3 relatives au cycle de vie, des ensembles de règles qui définissent les actions qu'Amazon S3 applique à un groupe d'objets. « Grâce aux politiques d'Amazon S3 relatives au cycle de vie, nous pouvons répartir les données dans différents niveaux afin de réduire les coûts de stockage », explique Roberto Iturralde. L'entreprise peut également mettre à l'échelle son stockage de manière aisée, limitant ainsi les frais généraux du centre de données.

Pour gérer le calcul nécessaire au traitement des données, Vertex utilise AWS ParallelCluster, un outil de gestion de clusters open source qui facilite le déploiement et la gestion de clusters HPC élastiques sur AWS. Il mettra en service ou arrêtera les nœuds de HPC en fonction des exigences du logiciel d'analyse. « Une fois terminés, nous pourrons revenir à une facture presque nulle », explique Roberto Iturralde. « Nous n'avons pas à craindre que la rapidité de l'évolution scientifique ne surcharge nos ressources ou ne détourne notre attention vers la maintenance de l'infrastructure. »

En adaptant ses coûts de calcul aux demandes de charge de travail, Vertex a réduit ses coûts de 50 %. De plus, elle a atteint des performances deux fois supérieures à celles de son architecture précédente. Vertex a également supprimé les goulots d'étranglement auxquels son équipe de cryo-EM était confrontée dans l'environnement sur site lorsqu'elle partageait des ressources avec d'autres groupes, ce qu'elle faisait souvent. « Auparavant, il fallait plusieurs semaines pour analyser les données de cryo-EM, même lorsque personne d'autre n'utilisait de ressources », explique David Posson. « Nous pouvons désormais fournir des données de manière fiable en moins d'une semaine grâce à AWS. »

Vertex a ajouté la prise en charge native de l'authentification unique à l'aide d'Amazon Cognito, que les entreprises peuvent utiliser pour ajouter rapidement et facilement des fonctions d'inscription, de connexion et de contrôle d'accès aux applications web et mobiles. « L'utilisation d'Amazon Cognito nous offre l'assurance supplémentaire que seuls les employés concernés ont accès au logiciel », explique Roberto Iturralde. Vertex utilise également Application Load Balancer, qui équilibre la charge du trafic HTTP et HTTPS grâce à un routage de requêtes avancé destiné à la livraison d'applications modernes, pour sécuriser son réseau.

Sur AWS, Vertex a rendu ses processus efficaces, ils peuvent être mis à l'échelle et sont rentables tout en réduisant la maintenance manuelle. Et en développant sur AWS, l'entreprise a également accès aux ressources de calcul et GPU les plus récentes, sans avoir à attendre plusieurs mois comme c'est généralement le cas lors de l'achat du matériel du centre de données. Par exemple, Vertex exécute des instances Amazon EC2 G5, qui offrent une combinaison puissante de capacité CPU, de capacité de mémoire hôte et de capacité GPU. En exécutant des processus de cryo-EM dans le cloud, les scientifiques peuvent effectuer des analyses en temps quasi réel. Vertex optimise mieux les coûts importants liés à l'utilisation des microscopes et facilite les avancées scientifiques.