Las imágenes de investigación producen una gran cantidad de datos, que a menudo incluyen imágenes digitales de alta resolución generadas por microscopios y otras tecnologías de imágenes. En esta publicación del blog, quiero hablar sobre un proyecto que está ocurriendo en el Instituto de Computación e Imagen Científica (SCI), un instituto de investigación en la Universidad de Utah.
Más información: Almacenamiento de Qumulo para imágenes de investigación
Investigadores de SCI están creando la retina. conectome De conejos como forma de entender las retinas humanas. La retina es una capa delgada y delicada de tejido que recubre la parte posterior del ojo que captura la luz como una película o sensores digitales en una cámara. Pero la retina es también una red increíblemente compleja de cientos de millones de células que procesan la luz, convirtiéndola en señales eléctricas que se envían al cerebro y se usan para crear las imágenes que vemos.
Un conectoma es un mapa de todas las conexiones cerebrales, espinales y retinianas que existen en el cuerpo de un animal. Comprender las rutas de esta red y cómo están reconfiguradas por el envejecimiento y las enfermedades es útil para tratar de salvar y restaurar la visión. Si va a reparar células en la retina, debe saber cómo se comunican.
Datos requeridos para crear los conectomas
La creación de connectomes requiere imágenes de alta velocidad automatizadas, creación automatizada de mapas computacionales y almacenamiento masivo. Un solo mapa de conexión de 3D puede requerir más espacio de almacenamiento que las computadoras de escritorio 100. Para el estudio de la retina, el equipo usó imágenes de un microscopio electrónico que escanea cortes finos de la retina, con el objetivo final de apilar las imágenes en un volumen 3D de alta resolución. Cada segmento tenía aproximadamente 200MB de almacenamiento de archivos. El conjunto de datos completo fue 20TB, pero con copias de seguridad y otros archivos temporales, ocupó aproximadamente 50TB de almacenamiento.
Debido a que la construcción de un modelo de conectoma requiere mucho procesamiento y memoria, el sistema de almacenamiento debe poder alimentar esa canalización con suficientes datos para mantenerla llena. El proyecto comenzó utilizando un sistema de almacenamiento de archivos diferente al de Qumulo, y los investigadores encontraron que llevar datos del disco a los recursos informáticos era un cuello de botella increíble. Estaban frustrados porque el complejo procesamiento en sí tomaba tanto tiempo que no podían permitirse el tiempo adicional que se necesitaba para cargar datos en la memoria. Los investigadores calcularon que llevaría cuatro meses construir el modelo y querían acortar ese tiempo de meses a días. También querían poder manipular el volumen 3D en tiempo real una vez construido.
Casualmente, el equipo de TI de SCI estaba evaluando Qumulo utilizando cuatro nodos QC24, y pensaron que el proyecto de la retina de conejo sería una buena prueba, siempre y cuando lo ejecutaran mientras simulaban las condiciones normales en SCI, lo que significaba que las sesiones de 100 a 200 NFS se ejecutaban simultáneamente a lo largo del día. Al ejecutar las sesiones virtuales, así como el proyecto de retina, el equipo de TI sabía que sabrían cómo funcionaría Qumulo con toda la organización.
Encontraron que, con Qumulo, redujeron el tiempo para producir el volumen de 3D de cuatro meses a días de 11, con el sistema bajo carga completa. Los investigadores pueden rotar a través del modelo, cortarlo, cortarlo, lo que quieran.
