Powodziowy system obliczeniowy, program Kopernik, satelity ESA i serwery Lenovo ThinkSystem SR635 z procesorami AMD EPYC.

27 lipca 2022

W Wiedniu funkcjonuje instytucja EODC (Earth Observation Data Centre for Water Resources Monitoring), która prowadzi globalny monitoring powodziowy (GFM, Global Flood Monitoring). Działając w chmurze na bieżąco analizuje dane obrazowe z satelit z misji Sentinel 1, aby namierzać i łagodzić skutki takich wydarzeń, a następnie tworzyć mechanizmy ochrony cywilnej oraz lepszego zarządzania infrastrukturą.

Sentinel 1 to z kolei część programu Kopernik, który Europejska Agencja Kosmiczna prowadzi w celu obserwacji Ziemi. Algorytmy mapujące środowiska potencjalnie zagrożone powodzią tworzą wiele warstw na bazie danych z satelit, których łącznie jest 20 PetaBajtów i ta liczba wciąż rośnie.

W tym celu EODC potrzebowało infrastruktury obliczeniowej, która pozwoli sprostać zapotrzebowaniu na analizę coraz większego zbioru danych. Po zapoznaniu się z szeregiem rozwiązań instytucja ta wybrała serwery Lenovo ThinkSystem SR635 z procesorami AMD EPYC z uwagi na ich wysoką wydajność. Sześć węzłów obliczeniowych i osiem przeznaczonych dla danych jest wyposażona w 64-rdzeniowe procesory AMD EPYC drugiej generacji, dzięki czemu system pozwala dostarczać wyniki analiz bez opóźnień.

„Przetwarzamy ok. 7 TB nowych danych z satelit każdego dnia. Chcąc zapewnić wyniki badań codziennie w raptem 5 godzin i tym samym zmniejszyć liczbę ludzi dotkniętych powodziami potrzebowaliśmy ulepszyć naszą infrastrukturę.” – powiedział Tom Clark, szef architektury i działań IT w EODC. „Naszym celem była poprawa dostępności i wydajności, więc nie chcieliśmy eksperymentować z niesprawdzonymi rozwiązaniami. (…) Rozwiązanie Lenovo na bazie platformy AMD oferowało niezrównane zagęszczenie rdzeni przy o 1/3 większej liczbie rdzeni niż inne konfiguracje.”

Skutkiem wdrożenia nowego systemu są: 3-krotnie większe zagęszczenie rdzeni i wydajności w przeliczeniu na jednostkę rackową dzięki 2 generacji procesorów AMD EPYC. 50% szybsze przetwarzanie danych z satelit przyspieszyło analizę przeciwpowodziową i raportowanie, dzięki czemu prognozy są dostarczane w raptem 5 godzin. 30-krotnie szybsze wdrożenie nowych środowisk, rozszerzeń i konfiguracji testowych – w jeden dzień zamiast jednego miesiąca dzięki ustandaryzowanej i zautomatyzowanej infrastrukturze przetwarzania kodu.