Cluster científico do Instituto de Biologia

Resumo

Introdução/Objetivo: Serviço para processamento de dados de Projetos Científicos, composto por equipamentos de alto desempenho, onde pesquisadores e alunos de pós-graduação do Instituto de Biologia podem executar suas análises computacionais de forma rápida e eficiente. Planejado para atender demandas distintas de Biologia Computacional, teve aporte financeiro inicial via Reserva Técnica Institucional (RTI-FAPESP). Como estratégia de crescimento, qualquer pesquisador pode colaborar. Há colaborações de 8 mil reais, em pentes de memória RAM, e até uma futura aquisição de um novo nó para o cluster. Metodologia: Visitas em outras instituições melhorou o entendimento da solução, mas o que mais colaborou com o sucesso do projeto foi o teste piloto realizado com alunos de distintas demandas por análise de dados. Todos os equipamentos são compartilhados entre os pesquisadores do Instituto. A Direção fez um investimento inicial e agora os pesquisadores estão contribuindo para o crescimento da solução, ao invés da aquisição de equipamentos para uso individual Resultados: Dez projetos científicos foram atendidos em menos de um ano de inauguração do cluster. Todos os Departamentos do Instituto fizeram uso do serviço, mostrando o alto grau de compartilhamento do recurso computacional. Outro resultado positivo é a velocidade de disponibilização do recurso aos pesquisadores, antes apenas o processo de aquisição demorava meses. Agora a máquina virtual é liberada em questão de horas. Integração entre os recursos computacionais dos equipamentos é feita através de um software open-source, chamado XCP-ng, enquanto o gerenciamento é executado via interface gráfica pelo Xen Orchestra. Ambos os softwares permitem o escalonamento eficaz e rápido da solução. A execução foi facilitada pois o instituto possui um Data Center adequado, que conta com: climatização profissional, sistema de combate a incêndio, nobreaks e gerador. Conclusão: Houve dificuldade inicial no convencimento da adoção do Cluster compartilhado no Instituto, porém, vencida esta fase, conseguimos concluir o projeto e atender rapidamente às demandas por recursos computacionais. Análises de dados sobre infecção pelo SARS-CoV-2 foram beneficiadas através do uso deste projeto.