Futuros estudos genéticos mais ambiciosos, como sequenciamento completo de genomas de centenas de indivíduos, podem gerar volumes de dados acima da capacidade de armazenamento dos ambientes computacionais privados. Os custos de manutenção e investimentos em armazenamento local podem se tornar inviável. A terceirização do sequenciamento das amostras tem levado a um custo extra para transferir os arquivos da Internet para um servidor local.
Serviços de armazenamento de dados em nuvem podem ser uma solução com melhor custo-benefício desde que os dados originais transferidos para o serviço não sejam copiados integralmente para fora do serviço. Para isso é necessário realizar o processamento no mesmo ambiente de nuvem. Com as etapas de transformação e redução dos dados, apenas os arquivos de resultados seriam copiados reduzindo o custo relacionado a transferência. O ecossistema proposto pode ser adaptado para serviços de computação em nuvem. Os protocolos reprodutíveis permitiriam remover arquivos intermediários seguramente diminuindo o custo de armazenamento a longo prazo. A natureza sob demanda dos serviços de nuvem permitirá escalar o ecossistema para executar tarefas de processamento independentes em paralelo acelerando a pesquisa genômica. A Figura 19 apresenta como computação em nuvem pode expandir as capacidades de processamento.
Figura 19 – Visão geral do ecossistema adaptado para computação em nuvem (Google Cloud como exemplo). Programas de automação como Espresso- Caller podem ser executados no ambiente computacional do BCBLab através do RNNR e escalar para serviços de nuvem sem alterar o programa ou os protocolos. Adaptado de (68).
As alterações previstas no ecossistema para dar suporte à computação em nuvem são: implementar suporte a sistemas de arquivos em nuvem para os programas de automação (Espresso-Caller); configurar o sistema gerenciador de workflows (Cromwell) para submeter as tarefas de processamento a nuvem. Para serviços de nuvem que Cromwell não suporta oficialmente, RNNR pode ser utilizado como referência para implementação de um sistema intermediário para gerenciamento e execução de tarefas de processamento o serviço de nuvem especificado.
CONCLUSÃO
A utilização de uma linguagem de descrição de programas de bioinformática e workflows de processamento de dados genômicos, combinado com soluções de computação em nuvem, permitiu alcançar alto grau de reprodutibilidade dos estudos genômicos realizados pelo nosso grupo de pesquisa.
As Imagens de aplicativos facilitaram a configuração de programas de bioinformática em diferentes ambientes computacionais e diminuiu os riscos de gerar resultados discrepantes através do isolamento das aplicações e suas versões. A linguagem WDL possibilitou separarmos a descrição dos workflows e programas bioinformática do ambiente de execução, flexibilizando a seleção de programas de diferentes portes e complexidades conforme a demanda de processamento. A separação entre descrições de protocolos de seus parâmetros de entrada permitiu a reutilização dos workflows em conjuntos de dados de diferentes estudos.
A nossa capacidade de reproduzir as atividades de processamento de dados genômicos e análise estatística de um estudo possibilitou diminuir a demanda de armazenamento de arquivos temporários. Uma vez que mantemos os arquivos de sequenciamento iniciais, todos os parâmetros de entrada dos programas e versões estáticas desses mesmos programas, podemos remover arquivos temporários e criando-os novamente quando necessário. Dessa forma, passamos a utilizar melhor nosso ambiente computacional economizando tempo de processamento e armazenamento.
A estratégia desenvolvida para processamento de dados genômicos, utilizando apenas de arquivos texto puro e programas de código aberto que seguem padrões aceitos pela comunidade internacional, facilitou os processos de documentação e comunicação cientifica.
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