bởi Carina Kemp và Maryclaire Abowd | ngày 08/05/2024 | trong Best Practices, Compute, Database, Education, High Performance Computing, Higher education, Public Sector, Public Sector Partners, Research, Storage | Permalink |  Share

Cloud đang tăng tốc những hiểu biết sâu sắc về nghiên cứu bằng cách giảm thời gian phân tích và xử lý dữ liệu, cho phép các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới cộng tác để giải quyết các vấn đề phổ biến từ khám phá thuốc đến thách thức khí hậu. Amazon Web Services (AWS) hợp tác với các tổ chức giáo dục đại học, phòng thí nghiệm nghiên cứu và nhà nghiên cứu trên khắp thế giới để cung cấp khả năng tính toán, lưu trữ và cơ sở dữ liệu an toàn, có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí để tăng tốc thời gian nghiên cứu khoa học.

Trong công việc của chúng ta với các nhà lãnh đạo nghiên cứu và các bên liên quan, người dùng thường hỏi chúng tôi về các thực tiễn tốt nhất để tận dụng cloud cho nghiên cứu. Trong bài đăng này, chúng ta đi sâu vào năm câu hỏi phổ biến mà chúng ta nhận được từ các nhà lãnh đạo nghiên cứu khi họ xây dựng các trung tâm đổi mới nghiên cứu học thuật trong tương lai.

Làm thế nào chúng ta có thể cơ cấu tổ chức của mình để kích hoạt và tăng tốc đổi mới nghiên cứu?

Các nhà lãnh đạo nghiên cứu cho thấy rằng việc thay đổi con người và quy trình thường phức tạp hơn việc thúc đẩy thay đổi về công nghệ. Họ phải đối mặt với những thách thức trong việc điều hướng các nhân viên kỹ thuật trong tổ chức của mình và sau đó xây dựng các cơ cấu tổ chức thành công cho phép nghiên cứu IT trở nên khác biệt với tập trung IT và thúc đẩy đổi mới. Họ đánh dấu một khoảng trống dai dẳng trên thị trường việc làm dành cho những người nói cả ngôn ngữ nghiên cứu và kỹ thuật, đồng thời có thể điều hướng cả hai một cách hiệu quả.

Để thích ứng, một số tổ chức đang áp dụng các mô hình hoạt động linh hoạt hơn để hỗ trợ nghiên cứu. Ví dụ, Viện Công nghệ Hoàng gia Melbourne (RMIT) ở Úc đã hợp tác với AWS và Đối tác AWS,  Data Foundry, để tạo ra Trung tâm siêu máy tính đám mây AWS (RACE) của RMIT, qua đó họ cung cấp các dịch vụ điện toán hiệu năng cao (HPC) cho các nhà nghiên cứu trong toàn tổ chức. Với RACE, RMIT hiện có khả năng mở rộng, hiệu suất và khả năng tự động hóa để thúc đẩy kết quả nghiên cứu nhanh hơn, giúp giải phóng thời gian trước đây mà các nhân viên nghiên cứu IT có giá trị dành cho các tác vụ thủ công, giúp các nhà nghiên cứu, học giả và sinh viên đạt được mục tiêu của họ một cách hiệu quả hơn .

Làm cách nào chúng ta có thể duy trì các mạng nghiên cứu mở và hợp tác, đồng thời đáp ứng các quy định về bảo mật và tuân thủ?

Trong lịch sử, các trường đại học hoạt động theo mô hình mở với ít sự quản lý trực tiếp hơn so với các tổ chức tư nhân. Tuy nhiên, điều này đang thay đổi. Động lực thúc đẩy việc thực thi quy định về dữ liệu bao gồm: a) sự gia tăng các cuộc tấn công mạng vào dữ liệu nghiên cứu; b) sự phát triển của các tập dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu, vốn cần các tập dữ liệu hoàn chỉnh hơn và c) nhiều tập dữ liệu về chăm sóc sức khỏe, tài chính và sản xuất hơn, đưa ra các yêu cầu cụ thể theo lĩnh vực.

Quản lý quyền truy cập vào tài nguyên và dữ liệu theo những cách đơn giản, trực quan và tuân thủ sẽ mở ra cơ hội hợp tác nghiên cứu lớn hơn và mở rộng sử dụng các công nghệ mới, chẳng hạn như AI tạo sinh. Không gian dữ liệu cung cấp cho các nhà nghiên cứu một cách để tạo điều kiện thuận lợi cho việc tổ chức, truy cập và chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức, nguồn và hệ thống khác nhau. Chúng được xây dựng với mục tiêu chú trọng đến khả năng tương tác, quản trị dữ liệu và bảo mật.

Làm cách nào để tạo ra trải nghiệm nhất quán và liền mạch cho các nhà nghiên cứu trên toàn hệ thống?

Có một sự mâu thuẫn giữa việc làm cho các công cụ trở nên dễ sử dụng hay đào tạo các nhà nghiên cứu cách sử dụng AWS để xây dựng các công cụ của riêng họ. Các nhà lãnh đạo nghiên cứu IT bày tỏ mong muốn mang lại trải nghiệm liền mạch cho các nhà nghiên cứu, nghĩa là các công cụ mà nhà nghiên cứu cần để thực hiện công việc luôn sẵn có và có thể truy cập được trong môi trường tuân thủ của họ. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu không nhất thiết phải là kỹ sư đám mây cũng như các chuyên gia lỗi lạc trong lĩnh vực của họ. Một giải pháp đáng cân nhắc là Research and Engineering Studio trên AWS (RES), nơi cung cấp một mã nguồn mở, dễ sử dụng cổng thông tin dạng web để quản trị viên để tạo và quản lý môi trường nghiên cứu và kỹ thuật dựa trên đám mây an toàn. Sử dụng RES, các nhà khoa học và kỹ sư có thể trực quan hóa dữ liệu và chạy các ứng dụng tương tác mà không cần chuyên môn về đám mây.

Làm cách nào để đảm bảo rằng chiến lược áp dụng đám mây của chúng ta bền vững về mặt tài chính?

Các nhà lãnh đạo nghiên cứu cho chúng tôi biết rằng họ đang gặp khó khăn trong việc dân chủ hóa quyền truy cập vào đám mây cho các nhà nghiên cứu của mình theo cách giúp nó bền vững về mặt tài chính. Các giám đốc tài chính (CFO) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đo lường giá trị và lợi tức đầu tư của nghiên cứu được thực hiện, nhưng thường than thở rằng chi phí thực sự của các nguồn lực tại chỗ được phân bổ theo nhiều ngân sách khác nhau hoặc bị che giấu. Điều này khiến việc xây dựng trường hợp kinh doanh cho chi phí hoạt động (chẳng hạn như đám mây) trái ngược với chi phí vốn (chẳng hạn như tài nguyên tại chỗ) trở nên khó khăn hơn. Việc áp dụng Cloud Value Framework có thể giúp người dùng hiểu được giá trị kinh doanh của việc chuyển sang và xây dựng trên AWS, đồng thời Cost Optimization Flywheel có thể là công cụ hữu ích để hiểu rõ tính minh bạch, kiểm soát, dự báo và tối ưu hóa chi phí. Chương trình Miễn trừ dữ liệu đầu ra toàn cầu cũng có thể giúp các nhà nghiên cứu lập ngân sách chi tiêu hàng tháng trên đám mây một cách dễ dự đoán hơn, bằng cách miễn phí trích xuất dữ liệu ra khỏi AWS sau khi quá trình xử lý và phân tích kết thúc.

Các nhà lãnh đạo nghiên cứu thúc đẩy thành công việc áp dụng đám mây đang phát triển các cơ chế để ưu tiên tài nguyên một cách hiệu quả, đồng thời kết hợp tổng chi phí sở hữu (TCO) và giá trị mà nhóm của họ thu được từ hoạt động trên đám mây. Một ví dụ điển hình về điều này là Đại học New South Wales (UNSW), nơi lãnh đạo nghiên cứu điện toán đã áp dụng một số cơ chế để định hướng tổ chức theo hướng áp dụng đám mây một cách có mục đích và bền vững.

“Các nhà nghiên cứu trong tổ chức của tôi muốn truy cập nhanh vào nhiều loại công cụ. Hãy tưởng tượng một cửa hàng sản xuất với thiết bị mới nhất và tốt nhất. Tôi muốn có thể đưa họ vào phiên bản đám mây của không gian đó một cách nhanh chóng và an toàn. Đó là lý do tại sao chúng tôi đã tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu tiếp cận với nền tảng Kiến trúc đám mây thể chế nghiên cứu điện tử (ERICA) của chúng tôi trong sáu năm qua”, Luc Betbeder-Matibet, giám đốc dịch vụ công nghệ nghiên cứu tại UNSW cho biết.

“ERICA không chỉ là nơi an toàn để thực hiện nghiên cứu khi xử lý dữ liệu nhạy cảm mà còn cho phép chúng tôi theo dõi chi phí dự án mà chúng tôi đã sử dụng cho cả việc thu hồi và trả lại. Việc thực hiện đúng các hoạt động tài chính không phải là vấn đề tầm thường, vì ERICA là một hình mẫu tốt để chúng tôi áp dụng cho các loại khối lượng công việc khác. Lời khuyên của tôi là các loại tổ chức nghiên cứu của chúng tôi cần FinOps ở cấp độ dự án và điểm chuẩn một cách thường xuyên.”

Đám mây có thể giúp chúng tôi tăng tốc đổi mới tại tổ chức của mình bằng cách nào khác?

Các tổ chức nghiên cứu như Đại học Emory đang sử dụng đám mây để dân chủ hóa khả năng tiếp cận của nhà nghiên cứu với các công nghệ và dịch vụ mới, chẳng hạn như Lượng tử và AI. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực hơn truy cập vào công cụ nâng cao và HPC. Hơn nữa, điều này cho phép các loại hình nghiên cứu mới xuyên suốt các ngành, chẳng hạn như nhân văn, biến đổi khí hậu và kinh tế.

Đầu tư vào đào tạo nhà nghiên cứu là một cách khác mà các tổ chức đang thúc đẩy kết quả đổi mới. Ví dụ, Đại học Alberta ở Canada đã hợp tác với AWS để ra mắt Nơi khám phá trí tuệ nhân tạo nhằm dân chủ hóa khả năng tiếp cận các dịch vụ và giáo dục AI. Stanford Data Ocean (SDO) đang giải quyết cách đưa nhiều chuyên ngành hơn vào lĩnh vực y học chính xác bằng chương trình giảng dạy tích hợp kết hợp các kiến ​​thức cơ bản về nghiên cứu với các khái niệm điện toán đám mây để đặt nền tảng cho việc sử dụng các công nghệ tiên tiến trên bộ dữ liệu của SDO. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu và nghiên cứu IT ở bất cứ đâu đều có thể tiếp cận lộ trình đào tạo AWS trực tuyến miễn phí, ngay cả khi không có chương trình đào tạo chính thức tại cơ sở của họ.

Kết luận

Các nhà nghiên cứu tìm cách vượt giới hạn và coi đám mây như một công cụ để tiếp tục nghiên cứu của họ. Các tổ chức cố gắng phát triển các mô hình hoạt động cho phép các nhà nghiên cứu của họ phát minh trong phạm vi bảo vệ với sự đào tạo và hỗ trợ phù hợp. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các loại khác nhau của các nhà nghiên cứu tồn tại trong tổ chức của họ, cũng như sự hiểu biết về những gì họ cần từ đám mây.

Truy cập trang web nghiên cứu điện toán AWS để tìm hiểu thêm về cách AWS có thể giúp tổ chức của bạn tăng tốc nghiên cứu.