LA SFIDA

Ottimizzare l’infrastruttura per l’efficienza dell’R&D

Nel contesto di un’iniziativa di ricerca e sviluppo che richiedeva un’elevata potenza computazionale, Prometeon aveva la necessità di eseguire simulazioni iterative e analisi complesse con maggiore agilità ed efficienza. Per supportare al meglio queste attività, l’obiettivo era evolvere l’infrastruttura in modo da scalare facilmente simulazioni complesse, rispondere più rapidamente ai picchi di carico e accelerare il rilascio di nuove configurazioni e aggiornamenti software.

Migliorare l’agilità computazionale con BIP xTech e Google Cloud

Per rispondere a queste sfide, BIP xTech ha supportato Prometeon con pipeline di continuous delivery, permettendo al team di testare e perfezionare la configurazione ottimale. Il processo ha previsto l’utilizzo di diversi tipi di macchina, architetture CPU, dimensioni e funzionalità come il multithreading, i driver di rete e altri parametri.

Google Cloud ha inoltre fornito supporto nella fase di ottimizzazione di Slurm, l’orchestratore responsabile dell’avvio, della pianificazione e della terminazione delle VM.

Dopo un primo periodo di assestamento, i risultati del benchmarking hanno evidenziato performance eccellenti, portando Prometeon ad adottare pienamente la configurazione grazie alla significativa accelerazione delle elaborazioni.

LA NOSTRA SOLUZIONE

Cluster Toolkit scalabile e resiliente

BIP xTech ha affiancato Prometeon nell’implementazione di una soluzione HPC (High-Performance Computing) sfruttando il Cluster Toolkit su Google Cloud Platform (GCP), progettato appositamente per migliorare l’efficienza dell’R&D. Il toolkit consente agli utenti di definire l’architettura di un cluster HPC - inclusi controller e risorse ausiliarie - tramite un semplice file di configurazione YAML. L’applicazione genera file Infrastructure as Code (IaC), principalmente in HCL (Terraform), semplificando il deployment dell’infrastruttura.

Gestione dell’infrastruttura semplificata con Cluster Toolkit

Il Cluster Toolkit semplifica anche la creazione di immagini personalizzate utilizzando Packer, archiviate nativamente nel servizio immagini di Compute Engine. Adotta un modello di gestione "cattle" per le risorse infrastrutturali, trattandole come elementi sostituibili: in caso di errore, le risorse vengono terminate e automaticamente ricreate.

Gli aggiornamenti — come l’introduzione di nuove tipologie di macchina o immagini base — avvengono eliminando e ricreando il cluster con le ultime funzionalità in modo fluido e senza interruzioni.

Questo approccio incrementa la scalabilità, la resilienza e l’efficienza, risultando ideale per le esigenze dinamiche dell’R&D di Prometeon.

I RISULTATI

Maggiore efficienza per l’R&D

L’adozione della soluzione ha portato risultati notevoli nelle attività di ricerca e sviluppo di Prometeon:

• Riduzione dei costi infrastrutturali del 30%
• Diminuzione del tempo puro di calcolo del 35%
• Un follow-up effettuato a quasi un anno dall’implementazione ha evidenziato un importante aumento della produttività del team R&D, grazie all’ambiente intuitivo e altamente personalizzabile

Questi miglioramenti hanno permesso a Prometeon di ottimizzare i flussi di lavoro, consentendo al team di concentrarsi sull’innovazione piuttosto che sulla gestione dell’infrastruttura.

Conclusione

Il Cluster Toolkit su Google Cloud Platform ha permesso a Prometeon di superare le sfide di scalabilità ed efficienza. Sfruttando funzionalità cloud-native come i template di istanza e gli startup script, la soluzione ha offerto un ambiente sicuro, scalabile e altamente gestibile.

Oltre a semplificare la collaborazione tra team distribuiti a livello globale, ha sbloccato nuovi livelli di produttività e ottimizzazione dei costi per le attività di ricerca e sviluppo.