Les équipes géoscientifiques du secteur pétrolier et gazier migrent de plus en plus leurs processus critiques d'analyse du sous-sol vers le cloud afin de tirer parti de la puissance de calcul flexible, des ressources d'IA et d'une gestion centralisée. Cependant, l'exécution dans le cloud de logiciels d'interprétation géoscientifique exigeants, tels que Kingdom de S&P Global, contraint souvent les organisations à un choix inacceptable entre performance des processus et collaboration d'équipe.
Le défi : le dilemme des silos de données dans le cloud
L'interprétation sismique implique des ensembles de données massifs (allant de centaines de gigaoctets à des pétaoctets) et génère des volumes incroyablement élevés d'E/S sérialisées de petite taille. Lorsqu'elle est déployée sur des services de fichiers cloud natifs traditionnels, cette configuration d'E/S spécifique peut saturer le stockage, transformant des tâches qui devraient prendre quelques minutes en heures et bloquant complètement la capacité d'un géophysicien à itérer sur l'évaluation des prospects.
Pour contourner ces limitations de stockage dans le cloud, de nombreuses équipes téléchargent leurs données sismiques sur des disques NVMe locaux de leurs stations de travail. Si cette approche locale accélère le traitement, elle présente néanmoins des risques importants pour l'entreprise : Elle crée des silos de données, fragmente la « source unique de vérité » et supprime les fonctionnalités essentielles de protection, de partage et de sauvegarde des données d'entreprise.Cela interrompt également le traitement pendant la copie des données.
La solution : une architecture de référence certifiée sur Azure
Pour offrir à la fois la vitesse des disques locaux et la sécurité collaborative du cloud, Qumulo a collaboré avec S&P Global et Microsoft pour valider une architecture de référence certifiée pour Kingdom fonctionnant sur Cloud Native Qumulo (CNQ) dans Azure.
Cette solution associe des stations de travail Azure GPU VDI (série NV A10) au système de fichiers partagé à extension horizontale de CNQ via SMB3. Grâce à un niveau de performance 100 % NVMe soutenu par la capacité économique du stockage Blob Azure, CNQ dissocie l'échelle des performances, au service du Royaume petites E/S sensibles à la latence tout en centralisant les données en toute sécurité dans le cloud.
La preuve : des comparaisons directes
Lors de tests de validation technique comparatifs directs utilisant des configurations VDI et des jeux de données identiques, Cloud Native Qumulo a été testé face au service SSD natif Azure Files Premium v2. CNQ a permis une accélération spectaculaire sur trois charges de travail réelles du Royaume :
Traiter plusieurs traces : Réalisé en seulement 1 heure et 14 minutes sur CNQ, contre 8 heures et 2 minutes sur Azure Files (~6.5 fois plus rapide).
GénérerVolumeBrick : Effectué en 11 minutes et 9 secondes sur CNQ, contre 1 heure et 3 minutes sur Azure Files (~5.7 fois plus rapide).
Test de charge SMT : Effectué en 1 heure et 28 minutes sur CNQ, contre 5 heures et 59 minutes sur Azure Files (~4 fois plus rapide).
Lors des tests, l'analyse du cluster de Qumulo a révélé que CNQ a géré chaque opération de manière transparente avec une latence inférieure à la milliseconde, traitant le profil d'E/S exigeant avec une marge de performance importante.
L'impact commercial
Pour les entreprises d'exploration et de production (E&P), l'architecture détermine directement la productivité. Avec Qumulo natif du cloud, Les tâches en géosciences qui prenaient auparavant jusqu'à 8 heures se terminent désormais en une heure environ..
Cette réduction considérable du délai d'obtention des résultats préserve l'interactivité de l'interprétation et permet aux organisations d'optimiser le retour sur investissement de leurs coûteuses stations de travail cloud GPU et de leurs licences logicielles Kingdom. Plus important encore, elle permet aux responsables informatiques d'éliminer enfin les silos de stockage locaux à risque, donnant ainsi à toute l'équipe des géosciences les moyens de collaborer en toute sécurité sur une source unique, protégée et entièrement gérée de données fiables dans le cloud.