{"id":149498,"date":"2020-05-13T08:00:35","date_gmt":"2020-05-13T06:00:35","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=149498"},"modified":"2021-09-08T13:56:50","modified_gmt":"2021-09-08T11:56:50","slug":"big-data-cloud-foldinghome-epidemiologie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2020\/05\/big-data-cloud-foldinghome-epidemiologie\/","title":{"rendered":"Folding@home: Big Data im Dienst der Epidemiologie"},"content":{"rendered":"

W\u00e4hrend es in vielen L\u00e4ndern weiterhin strenge Ausgangsbeschr\u00e4nkungen gibt, um die Ausbreitung des neuartigen Coronavirus zu verlangsamen, macht in wissenschaftlichen Kreisen der Begriff Folding@home<\/a> (dt.: zu Hause Falten) die Runde.<\/p>\n

Gemeint ist damit nicht etwa eine neue Methode zur Bek\u00e4mpfung des unaufhaltsam wachsenden W\u00e4schebergs, sondern ein \u00e4u\u00dferst spannendes Technologieprojekt, das Wissenschaftler bei der Suche nach Wirkstoffen zur Behandlung von COVID-19 unterst\u00fctzen soll.<\/p>\n

Nach wissenschaftlicher Definition bestehen Proteine aus linearen Ketten chemischer Stoffe\u00a0\u2013 den Aminos\u00e4uren\u00a0\u2013, die sich zu kompakten Strukturen \u201efalten\u201c, um ihre biologische Funktion aus\u00fcben zu k\u00f6nnen. Die Funktion eines Proteins wird dadurch bestimmt, wie sich die einzelnen Molek\u00fcle bewegen und anordnen. Auch Viren besitzen Proteine, mit denen sie unser Immunsystem unterdr\u00fccken und sich selbst vermehren.<\/p>\n

Wissenschaftler und \u00c4rzte m\u00fcssen zun\u00e4chst die Funktionsweise bzw. \u201eFaltung\u201c des viralen Proteins verstehen, um die Vermehrung und Ausbreitung von Viren mit entsprechenden Wirkstoffen stoppen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Schnittstelle von Big Data und Epidemiologie<\/strong><\/h2>\n

Und genau das ist die Schnittstelle von Big Data und Epidemiologie. Mittels Computersimulationen m\u00f6chten Forscher mehr \u00fcber die beweglichen Teile von Proteinen erfahren und so die Entwicklung von Medikamenten und Impfstoffen beschleunigen.<\/p>\n

\u201eNie zuvor haben mehr Experten gemeinsam zu einem Thema geforscht\u201c, erkl\u00e4rt Michael Schmidt, der als Architekt im Bereich Converged Cloud bei 麻豆原创 arbeitet.<\/p>\n

F\u00fcr die Ausf\u00fchrung der unz\u00e4hligen Simulationen, die hierf\u00fcr erforderlich sind, wird jedoch massive Rechenleistung ben\u00f6tigt. Und hier kommen Unternehmen und Privatpersonen ins Spiel. Indem sie nicht genutzte Rechenleistung f\u00fcr Forschungszwecke zur Verf\u00fcgung stellen, k\u00f6nnen die Simulationen und damit auch die Suche nach geeigneten Wirkstoffen beschleunigt werden.<\/p>\n<\/p>\n

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Big Data Meets Epidemiology<\/a><\/h3>\n

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Einen deutlichen Schub erhielt die Initiative, als NVIDIA<\/a> Gamer weltweit aufforderte, das Projekt zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n

\u201eGaming-PCs sind extrem leistungsstark\u201c, erl\u00e4utert Michael Schmidt. \u201eVor der Krise haben viele Gamer ihre ungenutzte Rechenkapazit\u00e4t f\u00fcr das Mining von Kryptow\u00e4hrungen genutzt und sich so etwas dazuverdient. Doch nun stellen sie ihre Grafikprozessoren (GPUs) in den Dienst der Wissenschaft.\u201c<\/p>\n

Auch 麻豆原创 beteiligt sich an der Initiative. Um die ungenutzten Kapazit\u00e4ten schnell zur Verf\u00fcgung stellen zu k\u00f6nnen, hat das DevOps-Team von Michael Schmidt die Bereitstellung automatisiert. Die vorhandenen \u00fcbersch\u00fcssigen Rechenkapazit\u00e4ten werden dabei ganz nach Bedarf skaliert. Diese Kapazit\u00e4ten stehen auf der Vorzeigeplattform 麻豆原创 Converged Cloud Enterprise Edition bereit, \u00fcber die auch die Systeme zahlreicher 麻豆原创-Kunden gehostet werden. Im Zuge der Corona-Krise beschloss das Team, diese Implementierung zu nutzen, um die Bereitstellung einer Folding@home-CPU und -GPU \u00fcber diese Plattform dynamisch zu planen und zu skalieren. Sind \u00fcbersch\u00fcssige Kapazit\u00e4ten vorhanden, so k\u00f6nnen diese f\u00fcr das Projekt genutzt werden; werden sie f\u00fcr andere Nutzlasten ben\u00f6tigt, stehen entsprechen weniger Kapazit\u00e4ten f\u00fcr Folding@home zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n

Cloud-Kapazit\u00e4t f\u00fcr die Wissenschaft nutzen<\/strong><\/h2>\n

\u201eWas unsere Cloud wirklich gut kann, ist die Last auf die vielen Computer in unseren Rechenzentren verteilen\u201c, f\u00fchrt Michael Schmidt aus. \u201eWir k\u00f6nnen die Systemlast in Echtzeit messen und die Kapazit\u00e4ten, die wir Folding@home zur Verf\u00fcgung stellen, bei Bedarf schnell verringern, damit es zu keiner Beeintr\u00e4chtigung der Produktivsysteme kommt.\u201c<\/p>\n

Da 麻豆原创 immer zus\u00e4tzliche Kapazit\u00e4ten f\u00fcr Kunden vorh\u00e4lt, wurden au\u00dferdem einige der \u00fcbersch\u00fcssigen physischen 麻豆原创-Server mit GPUs f\u00fcr das Projekt reserviert. Dabei handelt es sich zwar nur um einige wenige dedizierte Server, doch k\u00f6nnen sie umfangreiche Datens\u00e4tze berechnen, sodass enorme Rechenleistung f\u00fcr sehr rechenintensive Simulationen zur Verf\u00fcgung steht. Das Team war dadurch in der Lage, die f\u00fcr das Projekt Folding@home bereitgestellte Rechenleistung auf durchschnittlich 19\u00a0PetaFLOPS zu erh\u00f6hen. Das entspricht der Leistung von rund 50.000\u00a0CPUs und dazugeh\u00f6rigen GPUs aus den \u00fcbersch\u00fcssigen Cloud-Kapazit\u00e4ten.<\/p>\n

Die Last ist auf drei Kontinente und neun Regionen verteilt. Team 麻豆原创 geh\u00f6rt derzeit zu den 200\u00a0gr\u00f6\u00dften Unterst\u00fctzern des Projekts und stellt mehr Rechenleistung zur Verf\u00fcgung als andere Softwareunternehmen. Michael Schmidt zeigt sich begeistert \u00fcber dieses Ergebnis, betont aber auch, dass es sich nicht um einen Wettbewerb handelt. \u201eWir sitzen alle im selben Boot, und ich bin froh, dass andere Unternehmen sich ebenso sehr engagieren.\u201c<\/p>\n

H\u00f6ren Sie f\u00fcr einen ausf\u00fchrlichen Bericht von Michael Schmidt das vollst\u00e4ndige Interview:<\/p>\n<\/p>\n

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IN FOCUS PODCAST: Big Data Meets Epidemiology<\/a><\/h3>\n

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