Все выпуски

В статье представлена технология построения систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР), основанная на сервис-контейнерах с использованием Docker и веб-интерфейсе, работающем непосредственно в браузере без установки специализированного программного обеспечения на рабочую станцию врача. Предложена модульная архитектура, где для каждого прикладного модуля формируется самостоятельный сервис-контейнер, объединяющий мини-веб-сервер, пользовательский интерфейс и вычислительные компоненты обработки медицинских изображений. Взаимодействие между браузером и серверной частью реализовано через постоянное двунаправленное соединение по веб-сокетам с бинарной сериализацией сообщений в формате MessagePack, что обеспечивает малые задержки и эффективную передачу больших объeмов данных. Для локального хранения изображений и результатов анализа применены средства браузера (IndexedDB) с оболочкой Dexie.js, что ускоряет повторный доступ к данным. Трeхмерная визуализация и базовые операции с DICOM-данными реализованы с использованием библиотек Three.js и AMI.js: такая связка обеспечивает интеграцию интерактивных элементов, возникающих в контексте задачи (аннотации, ориентиры, метки, 3D-модели), в трeхмерные медицинские изображения.

Серверные компоненты и функциональные модули собраны в виде набора взаимодействующих контейнеров, управляемых средствами Docker. Рассмотрены выбор базовых образов, подходы к минимизации контейнеров до уровня исполняемых файлов без внешних зависимостей, организация многоступенчатой сборки, включающей отдельный «сборочный» контейнер. Описан сервис-хаб, выполняющий запуск прикладных контейнеров по обращению пользователя, проксирование запросов, управление сессиями и перевод контейнера из общего режима в монопольный при начале вычислений. Приведены примеры прикладных модулей (оценка фракционного резерва кровотока, расчeт количественного отношения потока, расчет смыкания створок аортального клапана), показана интеграция React-интерфейса и трeхмерной сцены, а также представлены политика версионирования, автоматизированные проверки воспроизводимости результатов и порядок развeртывания на целевой площадке.

Продемонстрировано, что контейнеризация обеспечивает переносимость и воспроизводимость программной среды, изоляцию зависимостей и масштабирование, а браузерный интерфейс — доступность, снижение требований к инфраструктуре и интерактивную визуализацию медицинских данных в реальном времени. Отмечены технические ограничения (зависимость от версий библиотек визуализации и форматов данных) и представлены практические меры их преодоления.

Виртуальные машины обычно ассоциируются с возможностью создавать их по требованию для предоставления клиентам разнородных веб-сервисов, однако, автоматическое создание виртуальных машин для запуска на них вычислений общего назначения на практике широко не используется. Такой сценарий использования виртуализации полезен в среде высокопроизводительных вычислений, где большинство ресурсов не потребляется разнородными сервисами, а используется для пакетной обработки данных. В этом случае для запуска каждого приложения создается отдельный кластер виртуальных машин, а запись выходных данных производится на сетевое хранилище. После того как приложение завершает свое выполнение, кластер уничтожается, высвобождая занятые вычислительные ресурсы. После определенных изменений данный подход может быть использован для предоставления виртуального рабочего стола в интерактивном режиме. Эксперименты показывают, что процесс создания виртуальных кластеров по требованию может быть эффективно реализован в обоих случаях.

Использование сервис-ориентированного подхода способно повысить производительность научных исследований за счет возможности публикации и совместного использования вычислительных приложений, а также автоматизации вычислительных процессов. Everest — облачная платформа, позволяющая исследователям с минимальной квалификацией публиковать и использовать научные приложения в виде сервисов. В отличие от существующих решений, Everest выполняет приложения на подключенных пользователями вычислительных ресурсах, реализует гибкое связывание ресурсов с приложениями и поддерживает программный доступ к функциональности платформы. В статье рассматриваются текущая реализация платформы, новые разработки и направления дальнейших исследований.

Многовариантные расчеты являются чрезвычайно важным классом приложений, обычно определяемых как набор вычислительных задач, определенных на множестве входных параметров и запускаемых с различными значениями данных параметров. Необходимость такого рода вычислений возникает во многих научных областях. Данная статья рассматривает веб-сервис, реализующий запуск данных приложений в распределенной вычислительной среде, а также облачную платформу Everest, на базе которой реализован данный сервис.

В данной работе рассматривается идея системы информационной поддержки научных проектов и построение комплекса слежения за вычислительными задачами. Ввиду больших потребностей в вычислительных экспериментах предоставление информации о вычислительных задачах на HPC-ресурсах становится одной из важнейших проблем. В качестве решения этой проблемы предлагается нестандартное использование системы service desk — построение на ее базе комплекса слежения за выполнением вычислительных задач на распределенной системе и ее сопровождения. Особое внимание в статье уделено анализу и удовлетворению противоречивых требований к комплексу со стороны разных групп пользователей. Помимо этого, рассмотрена система веб-служб, служащая для интеграции комплекса слежения с окружением датацентра. Данный набор веб-служб является основным связующим компонентом системы поддержки научных проектов и позволяет гибко изменять конфигурацию системы в целом в любое время с минимальными потерями.