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高性能计算:碳云数据挖掘

最近更新时间:2017-11-28 11:47:55

概述

云计算让高性能计算(HPC)可以使用更高带宽和更高计算能力的应用程序,来解决复杂的科学、工程和业务问题。

但 HPC 解决的问题通常是项目性的,对云平台的高扩展性也有很高要求。本文分享了腾讯云是如何利用超高计算能力(CVM)、高扩展性(AS)、大型硬盘(CBS)、对象存储(COS)的强大能力帮助企业完成 HPC 业务的。

客户介绍:深圳碳云智能科技有限公司

《快公司》 2017 全球最具创新力公司榜单中国 top 10。一同进入榜单的中国公司包括阿里巴巴、腾讯、小米、步步高、华为,以及万达集团等巨头企业。

客户通过数据挖掘和机器学习,将人工智能的优势带入海量的生命大数据分析和应用中,提供个性化管理数字生命的产品和服务。

(马化腾与碳云CEO王俊在交流)

业务面临挑战

  • 多组学检测的计算集群需要随时扩展上千核、数百 TB 的资源;
  • 检测工作流中的计算节点环境准备繁琐,消耗人力。

如何依托腾讯云完成业务

  1. 原始数据产出:通过检测设备进行多组学数据的初始处理。
  2. 多组学数据分析:这部分主要放到腾讯云上,依赖3个核心基础架构能力。
    • 多台 30+ 核甚至 60+ 核的高性能服务器集群;
    • 大型高效云硬盘组成的数据服务器;
    • 借助腾讯云弹性伸缩服务管理整个 HPC 工作流。

其中,最需要扩展的计算集群采用如下的部署方式:

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可以看到,将最需要海量扩展能力的 Compute Node 交给 AS,碳云实现了在分钟级别创建动辄上千核、数百 TB 的 HPC 集群。计算集群的稳定性和实时性得到极大提升,且减少了人工投入,进而极大程度地节约了成本。

注:
仅最近两个月,腾讯云累计为 HPC 类客户完成了 60000+ 核心、上万 TB 云硬盘,且均为分钟级别交付。

客户价值

  • 通过腾讯云的超高计算能力和高扩展能力,客户得以在云中运行高性能计算以改善研究速度,碳云正是以 AS 轻松解决在数千个核心和数百 TB 之间的横向扩展问题。
  • 云平台的弹性能力与腾讯云按量计费(秒级)结合,尽力为客户以最低投入获得高品质计算服务,帮助客户节约成本。