VECTORIO„Ihr Instrument sprengt die Workstation – und die Warteschlange Ihre Geduld“
Instrumentendaten. Antworten in Minuten.
Interaktive Reduktion großer Instrumentendateien, ohne einen Cluster-Job in die Warteschlange zu stellen
- Die Rohdaten passen nicht mehr auf eine Workstation, und in der HPC-Warteschlange vergehen Tage.
- Meine Pipeline ist ein Jupyter-Notebook, das nur ich ausführen kann, und das Ergebnis des Vorjahres kann ich nicht reproduzieren.
- Niemand kann sagen, welcher Code und welche Eingaben diese Zahl erzeugt haben.
- Interaktive Reduktion großer Instrumentendateien, ohne einen Cluster-Job in die Warteschlange zu stellen
- Wiederholbare, zitierfähige Analyse: gleiche Eingaben liefern gleiche Ausgaben, mit einem Hash pro Schritt
- Am Laborplatz entwickeln, ohne Neuentwicklung hochskalieren, kein Datenabfluss
Von heute zum ersten Ergebnis.
eine Workstation, ein Notebook und eine HPC-Warteschlange
Die Rohdaten passen nicht mehr auf eine Workstation, die HPC-Warteschlange braucht Tage, und niemand kann sagen, welcher Code und welche Eingaben eine Abbildung erzeugt haben.
100 Mio. Zeilen auf zwei Maschinen in 14,7 s summiert, 1 Mrd. Zeilen in 32,1 ms auf einem Notebook – und ein signierter Workflow liefert aus denselben Eingaben dasselbe Ergebnis.
Lassen Sie einen Reduktionsschritt auf einem Notebook neben dem HPC-Job laufen und vergleichen Sie die Ergebnisse.
ein ReduktionsschrittEine Abfrage über zwei Maschinen. Schritt für Schritt.
100 Millionen Zeilen werden nach Schlüssel auf zwei Maschinen verteilt und mit einer einzigen Abfrage beantwortet.
- ZufallsdatenGenerators.Random
- Cluster-KnotenCluster.Node
- SteuerknotenWorkflow.Streaming.CommandControlNode
- CLI-ProzessorETL.CLIProcessor
src → Generators.Random
fab → Cluster.Node
q → Workflow.Streaming.CommandControlNode
out → ETL.CLIProcessor- ZufallsdatenErzeugt 100.000.000 Zeilen mit festem Startwert.
- Cluster-KnotenVerteilt die Zeilen per Schlüssel-Hash auf Master und Peer.
- SteuerknotenFührt SELECT SUM(v), COUNT(*) auf dem Cluster aus.
- CLI-ProzessorGibt das Ergebnis aus.
Ein echter Workflow aus unserer End-to-End-Testsuite; die Designer-Ansicht ist illustriert.
Das erhalten Sie. Ab dem ersten Pilotprojekt.
Interaktive Reduktion großer Instrumentendateien, ohne einen Cluster-Job in die Warteschlange zu stellen
Wiederholbare, zitierfähige Analyse: gleiche Eingaben liefern gleiche Ausgaben, mit einem Hash pro Schritt
Am Laborplatz entwickeln, ohne Neuentwicklung hochskalieren, kein Datenabfluss
Warum Ihre Werkzeuge an Grenzen stoßen.
Spark/Dask brauchen einen Cluster und Betriebskompetenz, die den meisten Laboren fehlt
Snakemake/Nextflow orchestrieren Jobs, machen die Berechnung selbst aber weder schnell noch deterministisch
Cloud-Analytik scheitert an Datenschutz und Egress-Kosten
- Datenmengen wachsen Workstations über den Kopf
- Erwartungen von Fördergebern und Fachzeitschriften an Reproduzierbarkeit
- Datenschutzgrenzen für den Datentransfer
- Teure Instrumente stehen still, weil die Auswertung hinterherhinkt
Ihr Pilotprojekt. Drei Schritte.
Ihre Daten und Ihr Ziel
Sagen Sie uns, welche Daten Sie haben, wo sie liegen und welches Ergebnis Sie brauchen.
Ein klar abgegrenzter Pilot
Auf Ihren Daten und Ihrer Hardware, mit vorab festgehaltenem Erfolgsmaßstab.
Eine klare Entscheidung
Sie sehen das Ergebnis an diesem Maßstab – und behalten jeden Workflow und jeden Datensatz.
Verwandte Rollen in Forschung & Geodaten.
Klima, Wetter, Geodaten & Erdbeobachtung
Von der Satellitenszene zur signierten Stadtkarte.
Digitale Pathologie & Mikroskopie-Bildgebung
Präparate klassifiziert. Ergebnisse signiert. Im eigenen Haus.
Testdaten aus Automotive & Mobilität
Testfahrt-Logs, schon in der Werkstatt gefiltert.
Medien- & Streaming-Analytik
Medien in Echtzeit, ohne verlorene Frames.
Zeigen Sie uns Ihr schwierigstes Datenproblem. Wir lösen es gemeinsam.
Ein kurzes Pilotprojekt mit Ihren Daten auf Ihrer Hardware. Was Erfolg bedeutet, legen wir vorher gemeinsam fest.