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Jesús M. Castagnetto M., Ph.D. - Facultad de Ciencias y Filosofía, yDirección Universitaria de Información, Universidad Peruana Cayetano Heredia
Clusters, Grids y Clouds:Uso e Impacto de Cómputo
Distribuido en Bioinformática
Jesús M. Castagnetto, Ph.D.
Curso: Tópicos Selectos en Bioinformática y Biotecnología29 – 30 de Marzo del 2010
Universidad Peruana Cayetano HerediaLima, Perú
Jesús M. Castagnetto M., Ph.D. - Facultad de Ciencias y Filosofía, yDirección Universitaria de Información, Universidad Peruana Cayetano Heredia
Agenda
● Problemas● Complejidad molecular en Biología● Complejidad algorítmica en Bioinformática
● Soluciones● Sistemas distribuidos● Clusters computacionales● Grids computacionales● Cómputo en la “Nube” (Cloud)
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Problemas
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Biología: La complejidad molecular de sistemas vivos● Escala: tamaño, número y estructura
tridimensional de biomoléculas.
● Interacciones: Entre estructuras y componentes, tipo de relación, mode de acción temporal, etc.
● Jerarquía y organización de las estructuras.
● Rutas y redes de interacción.
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Biomoléculas
De agua, a aminoácidos hasta untrozo de ADN y unode proteína
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Biomoléculas (2)
... auna
enzima
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Biomoléculas (3)
... yunvirus
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Biomoléculas (4)
... yuna
bacteria
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Biomoléculas (5)
...hastacélulasde la sangre
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Entendiendo el tamaño relativo de biomoléculas● Si una proteína fuera del tamaño de un
grano de arroz, una célula promedio mediría:
10 m x 10 m x 10 m
● Si una célula fuera del tamaño de un grano de arroz, la punta del dedo meñique mediría:
10 m x 10 m x 10 m
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Biomoléculas en contexto
●Sección de la célula de E. coli
●Dibujo de David Goodsell (TSRI)
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Áreas de estudio en Bioinformática (1)
Investigación genómica (1D, 2D):
● Identificación de genes en un genoma
● Análisis de secuencias (similitud, distancia evolutiva, etc.)
● Dinámica de expresión de genes
● ... etc.
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Áreas de estudio en Bioinformática (2)
Bioinformática estructural (3D): ● Análisis de estructuras (similitudes,
cambios dinámicos, etc.)● El plegamiento de proteínas (predicciones
estructurales dada la secuencia)● Relación de geometría a función● ... etc.
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Áreas de estudio en Bioinformática (3)
Estudios -ómicos (nD): ● Estructura y función de los conglomerados
biomoleculares en una célula● Redes de interacción y rutas de expresión● Relación temporal-espacial de las
interacciones● Vías de comunicación y secuencias de
reacción, etc.
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Áreas de estudio en Bioinformática (4)
Biología de Sistemas: ● Integrar los diferentes niveles de
información disponibles, para llegar a un entendimiento total de como funcionan los sistemas biológicos, desde moléculas, hasta órganos, y aún mas allá.
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Bioinformática estructural: Dimensión del problema● Rediseñado una proteína pequeña (80
residuos): 10115 combinaciones.
● Cambiar el centro (hidrófobo) de una proteína promedio (170 residuos): 10124 combinaciones.
● Poner cadenas secundarias en un esqueleto proteínico (2462 residuos): 101044 combinaciones.
De: Looger, L.L. and Hellinga, H.W. J. Mol. Bio., 2001, 37, 429-445.
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Crecimiento en el número y tamaño de estructuras
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Soluciones
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Hoy en día, necesitamos lidiar con información en cantidades masivas
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Necesitamos usar múltiples herramientas para procesar este diluvio de los datos
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No es posible el aprender a usar todas las herramientas y fuentes de datos
Tree of LifeWeb Projecttolweb.org
BLAST Phylip
UCSC In-Silico PCR
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... felizmente han habido cambios tecnológicos y filosóficos que ayudan ha hacer esto manejable
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Nuevas tecnologías y modos de usarlas, que son críticas para el quehacer científico
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Sistemas distribuidos● Se busca coordinar a un grupo de
computadoras físicamente separadas.
● Requieren métodos y software muy diferentes a los usados en sistemas centralizados.
● Pueden estar orientados a la realización de cómputos complejos, ofrecimiento de servicios, proceso de datos, etc.
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Características de un sistema distribuido● Transparente: el usuario no sabe que el
sistema usa una arquitectura distribuida.
● Abierto: cada parte del sistema puede interactuar con las otras partes en forma directa y flexible.
● Escalable: el sistema debe de poder crecer para acomodar cambios en el número de usuarios, recursos, y procesos computacionales.
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Desacoplamiento de componentes● Disminuye y simplifica dependencias entre
las partes.
● Hace poco probable la existencia de “puntos de falla singular”.
● Permite el reemplazo de partes sin afectar el funcionamiento del sistema.
● Requiere mas interacciones, y hace difícil el desacoplar problemas de comunicación o comportamiento
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Tipos de sistemas distribuidos
● Clusters● Para el cómputo o manejo de datos masivo
● Grids● Uso de recursos geográficamente distribuidos
● Cloud y Servicios Web● Recursos heterogéneos, en locaciones distintas,
funcionando a través de protocolos estándar y desacoplados
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Clusters computacionales (1)● Grupo homogéneo o
heterogéneo de computadoras.
● Interconexión de alta performance.
● Uno (o más) nodo(s) maestro(s), envía(n) el trabajo a los nodos de cómputo, y agregan los resultados.
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Clusters computacionales (2)
● Usados en cálculos paralelizables.
● Cómputos que necesitan alta interacción entre resultados, no trabajan en forma óptima.
● Se pueden comprar o “Hacerlo uno mismo”.
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Rocks Clusterhttp://www.rocksclusters.org/● Proyecto de SDSC/UCSD que permite la
creación rápida y sencilla de clusters
● Múltiples paquetes pre-configurados (rolls) para Química, Bioinformática, etc.
● Puede usar nodos virtuales via Xen.
● Ganglia para el monitoreo de los nodos (Ej: http://meta.rocksclusters.org/ganglia/)
● Basado en CentOS
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Clusters computacionales: Ejemplos de uso● Simulaciones climatológicas
● Predicciones de movimientos sísmicos.
● Comparaciones de genomas completos.
● Modelos de comportamiento financiero.
● “Render farms”:● Dreamworks SKG (Shrek, Shrek 2, Sinbad)● Pixar (Toy Story, Monsters Inc., Finding Nemo)● Weta (Lord of the Rings Trilogy)
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Grid computacional (1)
● Compuesto de recursos de cómputo (clusters, super-computadoras) y subsistemas que proveen una infraestructura de comunicación y manejo de tareas en forma distribuida.
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Grid computacional (2)
● Permite compartir recursos a escala regional y nacional.
● Soporta un grupo heterogéneo de sistemas.
● Latencia en las comunicaciones es un factor crítico.
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Globus Toolkithttp://www.globus.org/toolkit/
● Software libre para la construcción de grids.
● Usa WS como base.
● El de facto estándar para grids, otros se basan en él.
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Grid computacional: Teragridhttps://www.teragrid.org/
Proyecto de interconexión y cómputo de alta performance.
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Grid computacional: BIRNhttp://www.birncommunity.org/
BIRN (Biomedical Informatics Research Network): Proyecto del NIH para proveer la infraestructura para trabajo distribuido y colaborativo en las ciencias biomédicas.
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Grid computacional: BioGridhttp://goc.pragma-grid.net/
Proyecto de PRAGMA (Pacific Rim Applications and Grid Middleware Assembly)
● Conecta bases de datos de interés biológico usando un formato común basado en XML.
● Desarrolla BioPfuga (Biosimulation Platform united on Grid Architecture), una plataforma para el acoplamiento de cálculos computacionales a través de los diferentes niveles de grid, y usando sistemas de computadoras heterogéneos.
Jesús M. Castagnetto M., Ph.D. - Facultad de Ciencias y Filosofía, yDirección Universitaria de Información, Universidad Peruana Cayetano Heredia
Grid computacional: EELA-2http://www.eu-eela.eu/● E-science grid facility for Europe and Latin
America● “... EELA-2 aims at building a high capacity, production-quality,
scalable Grid Facility, providing round-the-clock, worldwide access to distributed computing, storage and network resources needed by the wide spectrum of Applications from European - Latin American Scientific Collaborations, with special focus on:
● Offering a complete set of versatile services fulfilling Applications requirements;
● Ensuring the long-term sustainability of the e-Infrastructure beyond the term of the project ...”
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Grid computacional:CPU Scavenging
Seti@Home, Folding@Home, FightAIDS@Home
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Grid Computacional: Datagridhttp://eu-datagrid.web.cern.ch/eu-datagrid/
● “... The objective is to build the next generation computing infrastructure providing intensive computation and analysis of shared large-scale databases, from hundreds of TeraBytes to PetaBytes, across widely distributed scientific communities ...”
● Productos incorporados en el EGEE (Enabling Grids for E-sciencE)
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Cloud Computing
● Implica el usar recursos accesibles en internet para cálculos y procesos.
● Basado en gran parte en tecnologías Web (incluyendo Servicios Web).
● El paradigma es el de servicios como el que da la compañía de agua: abres el caño y sale el agua, simplemente funciona y lo hace a demanda.
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Virtualización
● Permite usar con mayor eficiencia los recursos computacionales actuales.
● En un mismo servidor pueden tenerse máquinas virtuales homogéneas o heterogéneas.
● Se pueden usar como nodos en clusters, grids o clouds.
● Existen tecnologías abiertas y privativas.
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OpenVZ http://openvz.org/
● Ejecuta múltiples instancias aisladas de un sistema base.
● Sistema base y VMs tienen que ser Linux.
● Los parámetros de ejecución de la VM (CPU, RAM, espacio en disco), pueden ser modificados dinámicamente.
● Buen rendimiento y escalabilidad.
● Manejo masivo posible, pues la base puede ver todas las instancias.
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KVM http://www.linux-kvm.org
● Kernel-based Virtual Machine: usa un módulo base de kernel y otro específico al procesador, y QEMU para manejar VMs.
● Permite que las VMs puedan correr diferentes sistemas operativos.
● Herramientas de manejo de línea de comandos y gráficas.
● Incluido en versiones de Linux para servidores (Ej. Ubuntu Linux Server)
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Xen http://www.xen.org/
● Una capa delgada de virtualización que funciona entre el hardware y el sistema operativo (paravirtualización)
● Permite múltiples SOs en las VMs.
● Múltiples herramientas de manejo y soporte comercial.
● Hay kernels pre-configurados con Xen.
● Rendimiento menor que OpenVZ o KVM.
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VirtualBox http://www.virtualbox.org/● Virtualización para todos, y en desktop.
● Interfaz GUI para manejo de las VMs.
● Perfecto para probar nuevas distribuciones o cambios que pudieran afectar a nuestra configuración.
● El rendimiento y la escalabilidad no son tan buenos como las otras soluciones.
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ConVirt http://www.convirture.com/● GUI para el manejo del ciclo de vida de las
máquinas virtuales (Xen o KVM).
● Soporta el controlar múltiples servidores sin necesidad de uso de agentes, etc.
● Migración de VMs es fácil: “drag-and-drop”
● Creación de VMs usando plantillas.
● Consola integrada de manejo y estadísticas.
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Proxmox VEhttp://pve.proxmox.com/● Manejo de múltiples maquinas virtuales,
centralizado y via Web.
● “Virtual Appliances” (OpenVZ o KVM).
● Se puede hacer backup, restaurar, y migración en vivo (sin apagar la VM).
● Creación de clusters para el manejo de servidores de VMs: master con múltiples slaves
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oVirthttp://www.ovirt.org/● Un proyecto de tecnología emergente de
RedHat
● Interfaz web para el manejo de las VMs.
● Imágen base (host) pequeña, puede correr desde USB drive, CDROM o via PXE.
● Permite manejo de múltiples servidores, así como de sistemas de almacenamiento.
● Agrupa las VMs en “pools”
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OpenNebulahttp://www.opennebula.org/● Virtualización de
infraestructura.
● Manejo dinámico de VMs: Xen, KVM, Amazon EC2
● Integración con Haizea, Globus, etc.
● Parte del proyectoReservoir (EU)
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Hadoophttp://hadoop.apache.org/● Proyecto de Apache de software libre que
brinda computación confiable, escalable y distribuida.
● La base de muchos servicios comerciales (ej. Amazon WS), y de código libre.
● Usado tanto en el sector privado (AOL, Amazon, Facebook, etc.), como en el educativo y de investigación (ETH, Cornell University, etc.),
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Eucalyptus http://www.eucalyptus.com/● Permite crear una “Nube Privada” (Private
Cloud), tanto hosted con on-site.
● Servicio comercial, pagado y a demanda, o “hazlo tu mismo” (código libre, http://open.eucalyptus.com/)
● Computación compatible con Amazon EC2, y almacenamiento compatible con Amazon S3.
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Enomaly http://www.enomaly.com/
● Una plataforma para computación elástica (EPC)
● Versión comercial (que escala hasta 100,000+ nodos), y de código libre (que escala a ~ 10 nodos)
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Amazon Web Services (1)
S3 – Simple Storage Service
● http://aws.amazon.com/s3/
EC2 – Elastic Compute Cloud
● http://aws.amazon.com/ec2/
Public datasets
● http://aws.amazon.com/publicdatasets/● Ejemplo: Annotated Human Genome Data provided
by ENSEMBL
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Amazon Web Services (2)
SimpleDB (non-relational)
● http://aws.amazon.com/simpledb/
VPC – Virtual Private Cloud
● http://aws.amazon.com/vpc/
SQS – Simple Queue Service
● http://aws.amazon.com/sqs/
... etc.
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La tendencia mundial no es vender cajitas con software
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Es mejor ofrecer Software Como Un Servicio (SaaS)
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Servicios Web: Tecnologías que permite la interconexión de aplicativos distribuidos
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Podemos usar servicios web en almacenamiento masivoAmazon S3:SimpleStorageService
Chicago Crime Maps
S3 en Second Life
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Nos posibilitan el integrar sistemas de búsqueda
GoogleSearch API
GoogleCSE
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Incluyendo la integración de fuentes de información de forma simple y sofisticada
iGoogle
Panoramio
RSS + xFruits
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Existen tecnologías que nos permiten agregar semántica a datos y procesos
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Las mismas arquitecturas de sistemas están cambiando
Service
Oriented
Architecture
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Se han creado nuevos métodos para manejar esta tecnología
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Existen directorios de Servicios Web ofrecidos
UniversalDescription,Discovery andIntegration
http://www.xmethods.net/
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Y formas de “orquestrar” el funcionamiento de servicios
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Hasta control del flujo de trabajo científico en forma visual, modular y escalable
http://www.kepler-project.org/Taverna
http://taverna.sourceforge.net/
Sistemas Integradospara flujos de trabajocientíficos
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La web se ha convertido en una plataforma de desarrollo
Yahoo! Pipes
Second Life
Real time trafficin San Francisco
Zoom and Go
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¿Cómo se está usando todo esto en Bioinformática?
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NCBI (NIH): Integración de fuentes de datos
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EMBL-EBI: Servicios Web Bioinformáticos
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SDSC: SWAMI – Plataforma de trabajo en línea para Biología Molecular
http://www.ngbw.org/
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Kepler: Flujos de trabajo científicos distribuidos
Promotores en Biología Molecular
Cálculo de laecodiversidad
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Tree of Life: Colaboración global entre biólogos
http://tolweb.org/
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Servicios de predicción de estructuras de proteínas
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Una interfaz para búsqueda de flujos de trabajo
http://www.google.com/coop/cse?cx=006491099109873764573%3Ahtaex4vgqqg
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Un mapa (parcial) de Servicios Web Bioinformáticos*
* Brendan Vaughan, http://www.ebi.ac.uk/~bren/alberto_map.html
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Y nosotros, ¿como podemos usar estas tecnologías en nuestrainvestigación científica?
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Aplicativos y datos tienden cada vez más hacia sistemas globales y abiertos
Usemos Sistemas Abiertos, y aprendámos de ellos
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No nos dejemos abrumar por el tsunami de datos
Integradores de información nos ayudan a ver lo relevante
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Estas son tecnologías que nos abren nuevas puertas y haces accesible lo que antes no era
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¡Gracias!
Jesús M. Castagnetto [email protected]