生信工程师高效工作的背后——可观测性、资源适配与自动化

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简介: 使用Memory Machine Cloud(简称MMCloud)的生信工程师们为什么工作效率比别人高呢?我们悄悄总结了MMCloud的三个核心优势——可观测性、资源适配与自动化。

使用Memory Machine Cloud(简称MMCloud)的生信工程师们为什么工作效率比别人高呢?我们悄悄总结了MMCloud的三个核心优势——可观测性、资源适配与自动化。

WaveWatcher:应用可观测性的重要性

想象一下,我们站在一座大楼外,想要了解其内部的运作情况。这时,应用可观测性就像一扇窗户,让我们通过分析日志、度量和追踪信息,深入了解软件应用的行为。这样的洞察力能帮助我们找出性能瓶颈,迅速解决问题,以及合理分配资源,为软件应用提供最佳运行环境。

在MMCloud中对应的功能叫做WaveWatcher,它通过追踪“作业”(可以是应用、工作流或流水线)使用的CPU、内存、网络、存储(大小、吞吐量和IO)来提升其性能。以下是Sentieon WGS的WaveWatcher结果示例:

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这个流程可以划分为不同的步骤,每个步骤都有相应的“行为”。下表显示了这些步骤所消耗的资源。

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WaveRider:超越可观测性的智能助手

如果说WaveWatcher如同一位敏锐的观察者,收集关于应用行为的宝贵数据。那么WaveRider就是一个智能助手,利用这些数据自动调整资源规模,确保应用、流程和工作流始终保持在最佳状态。

同时,WaveRider还关注环保,致力于减少二氧化碳排放。通过避免欠配置和过度配置,WaveRider实现了资源的高效利用,让我们无需担心性能问题和浪费。

三大支柱构建完美云计算体验

Memory Machine Cloud的三大支柱——任务自动化(Float)、可观测性(WaveWatcher)和规模适配(WaveRider)——共同构建了一个完整的云自动化解决方案。就像三位默契的舞者,他们协同工作,消除了在多个解决方案之间进行集成的烦恼。

用户只需通过Float CLI或GUI提交作业,如生物信息学分析流水线,WaveWatcher和WaveRider便会默契配合,自动观察作业行为并调整资源规模,实现有状态作业的支持。

与其他解决方案的比较:一体化优势

与其他解决方案相比,MMCloud提供了一体化的解决方案,让云计算体验更加流畅、高效。就像一位全能的大厨,为我们准备了一道美味佳肴,无需我们在厨房里手忙脚乱地尝试各种食材和烹饪方法。

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想象一下,在云上运行有状态、非容错的工作负载或流水线如同驾驶一辆汽车。您是否希望拥有一辆能自动调整速度、避免拥堵,同时节能环保的汽车?MMCloud正是这样的理想工具,它能帮助您减少云成本和作业运行时间,让您专注于核心业务,无需担心在多个解决方案之间的集成问题。

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