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발현 유전자 분석을 위한 고성능 클라우드 서비스 구축

원문정보

High Performance Cloud Service for Expressed Sequence Tag Analysis

이병욱, 고건환, 변익수, 윤종철, 최동훈

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초록

영어

In this paper, EST-Cloud, which provides an analysis service of Expressed Sequenced Tag (EST) based on cloud computing, is proposed. Since many EST pipelines consists of sequential programs, it requires some technical efforts to compute EST analysis on high performance computing systems. Hence, we develop EST-Cloud to help bioinformatics researchers easily overcome this problem without enough knowledge of high-performance computing. To do this we extend EST analysis pipeline to a relatively low-priced cluster computing environment, which allows users to execute EST analysis on a virtualized cloud. We also transplant the EST pipeline on in-house private cloud infrastructures and provides EST analysis as a web service. In order to efficiently manage virtualized computing and storage resources for EST-cloud, we devise a special-purpose scheduler, KOBIC Resource Scheduling Engine(KRSE), which dynamically manages virtual infrastructure for EST-cloud. KRSE automates distributed and parallel execution of EST analysis. By applying KRSE to EST-cloud, total response time for EST analysis has been reduced by 35%. EST-Cloud can be used at http://estcloud.kobic.re.kr.

한국어

논문에서는 고성능 컴퓨팅 클라우드 기반의 발현 유전자 분석 서비스를 제공하는 EST-cloud를 제안한다. EST 파 이프라인은 순차적 프로그램으로 구성되어 있어서, 고성능 컴퓨팅 시스템에서 EST 분석을 실행하려면 상당한 기술 노력을 요구한다. 이러한 이유로 고성능 컴퓨팅 지식이 충분하지 않은 생물정보학 연구자라도 이러한 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 돕기 위해 EST-cloud를 개발하고자 한다. 이를 위해 EST 분석 파이프라인을 비교적 손쉬운 클 러스터 컴퓨팅 환경으로 확장하여, 사용자가 EST 분석을 가상화 기반의 클라우드에서 실행할 수 있도록 한다. 또한 EST 분석 파이프라인을 프라이빗 클라우드 인프라에 이식하여 웹 서비스로 제공한다. EST-cloud에서 가상 컴퓨 팅 및 스토리지 자원을 효율적으로 관리하기 위해, 가상 인프라를 동적으로 관리할 수 있는 KRSE를 고안하여 제시 한다. KRSE는 EST 분석 파이프라인의 분산 병렬 처리를 자동화하며, EST 분석 성능 (전체 처리시간)을 35% 정 도 절감한다. EST-cloud는 http://estcloud.kobic.re.kr에 접속하여 사용 가능하다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. EST 분석 파이프라인
 3. EST-cloud
  3.1 EST 분석 서비스
  3.2 EST-cloud 가상 인프라 서비스
 4. 가상 인프라 기반의 EST-cloud 성능 평가
  4.1 실험 환경
  4.2 실험 결과 및 분석
 5. 관련 연구
 6. 결론
 Acknowledgement
 참고문헌

저자정보

  • 이병욱 Byungwook Lee. 한국생명공학연구원
  • 고건환 GunHwan Ko. 한국생명공학연구원
  • 변익수 IkSu Byeon. 한국생명공학연구원
  • 윤종철 JongCheol Yoon. 한국생명공학연구원
  • 최동훈 Dong-Hoon Choi. 한국과학기술정보연구원

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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