Utiliser des serveurs Bare Metal pour la recherche scientifique

Les besoins informatiques de la recherche scientifique moderne

La recherche scientifique est maintenant dans une ère où on a besoin de beaucoup plus de puissance de calcul. Les projets de recherche d'aujourd'hui génèrent et traitent des montagnes de données, ce qui était inimaginable il y a seulement dix ans. Les modèles climatiques utilisent maintenant des milliards de points de données, les projets de séquençage génomique analysent des populations entières et les simulations physiques recréent les conditions des endroits les plus extrêmes de l'univers.

L'infrastructure cloud virtualisée traditionnelle, même si elle est super innovante pour plein d'applications, peut avoir des performances variables et des conflits de ressources qui peuvent nuire à la précision et à la reproductibilité dont la recherche scientifique a besoin. Quand les résultats des expériences doivent être reproductibles et que la précision des calculs a un impact direct sur les résultats de la recherche, l'infrastructure de base devient super importante pour réussir.

Les serveurs bare metal offrent les performances dédiées et constantes que le calcul scientifique exige. En supprimant la couche de virtualisation et en donnant un accès direct aux ressources matérielles, l'infrastructure bare metal permet aux chercheurs d'atteindre la précision de calcul et les performances prévisibles que leur travail exige.

Les défis de la recherche qui utilise beaucoup de données

La recherche scientifique génère aujourd'hui des données à une échelle jamais vue. Le Grand collisionneur de hadrons du CERN produit environ 50 pétaoctets de données par an. Les projets de recherche génomique séquencent des populations entières, créant des ensembles de données qui nécessitent des approches informatiques spécialisées pour être traités efficacement. La modélisation climatique intègre des données satellitaires, des réseaux de capteurs et des archives historiques couvrant des décennies, voire des siècles.

Ces énormes ensembles de données ont besoin d'une infrastructure capable de gérer des opérations à haut débit sans que ça ralentisse les performances. Les infrastructures partagées classiques ont du mal à répondre à ces exigences, car les conflits d'accès aux ressources peuvent entraîner des temps de traitement imprévisibles qui perturbent le calendrier des recherches et compromettent la précision des résultats.

Exigences de performance pour les simulations complexes

Les simulations scientifiques ont souvent besoin d'une puissance de calcul constante sur de longues périodes. Les simulations de dynamique moléculaire peuvent durer des semaines, voire des mois, pour modéliser le repliement des protéines ou les interactions médicamenteuses. Les modèles climatiques traitent des interactions atmosphériques et océaniques complexes sur plusieurs échelles de temps. Les simulations physiques recréent des conditions extrêmes pour comprendre les interactions fondamentales entre les particules.

Ces applications ont besoin de performances constantes pour que les chercheurs puissent prévoir avec précision les délais de réalisation et planifier les étapes suivantes de la recherche. Si les performances varient trop, ça peut vraiment allonger les délais du projet, ce qui affecte les budgets de recherche et les calendriers de publication.

Pourquoi l'infrastructure cloud traditionnelle n'est pas à la hauteur

Les environnements virtualisés introduisent ce qu'on appelle souvent la « taxe hyperviseur », c'est-à-dire la surcharge de performance créée par la couche de virtualisation qui gère plusieurs machines virtuelles sur du matériel partagé. Pour les applications commerciales générales, cette surcharge est souvent acceptable. Pour le calcul scientifique, cependant, même de petites pertes de performance peuvent s'accumuler au cours de simulations de longue durée.

Le partage des ressources dans les environnements multi-locataires pose des défis supplémentaires. Quand plusieurs utilisateurs se disputent les mêmes ressources matérielles, les performances deviennent imprévisibles. Une analyse génomique qui prend 48 heures pendant les périodes de faible utilisation peut prendre 72 heures pendant les périodes de pointe, ce qui complique la planification des projets et peut compromettre les délais de recherche.

Les avantages de l'architecture Bare Metal pour le calcul scientifique

Supprimer la taxe sur les hyperviseurs

Les serveurs bare metal, c'est du matériel à locataire unique sans couches de virtualisation imposées par un hyperviseur partagé. Cette architecture permet d'accéder directement à toutes les ressources matérielles sans la surcharge de performance causée par les logiciels de virtualisation. Pour les applications scientifiques gourmandes en calcul, ça veut dire des performances constantes et prévisibles qui permettent une planification précise des projets et des résultats de recherche fiables.

L'élimination de la surcharge liée à la virtualisation est super importante pour les applis qui ont besoin d'une synchronisation précise ou d'un débit de calcul max. Les simulations physiques qui modélisent les interactions entre particules ou les modèles climatiques qui traitent les données atmosphériques tirent pleinement parti des performances constantes offertes par l'infrastructure bare metal.

Accès direct au matériel et contrôle

Le calcul scientifique a souvent besoin de configurations matérielles bien réglées, optimisées pour les caractéristiques de charge de travail spécifiques. Les chercheurs doivent pouvoir configurer la topologie NUMA (Non-Uniform Memory Access), définir l'affinité CPU pour les processus parallèles et optimiser les modèles d'allocation de mémoire pour leurs algorithmes spécifiques.

L'infrastructure bare metal permet ce niveau de contrôle du matériel. Les équipes de recherche peuvent compiler des bibliothèques scientifiques optimisées pour leur configuration matérielle spécifique, régler les paramètres du noyau pour des performances maximales et mettre en place des configurations de stockage spécialisées qui correspondent à leurs modèles d'accès aux données, ce qui nécessite souvent une solution de serveur personnalisée.

Des performances constantes pour des résultats reproductibles

La recherche scientifique a besoin de résultats qu'on peut reproduire. Les expériences doivent donner les mêmes résultats quand on les refait dans les mêmes conditions. Les variations de performance causées par les infrastructures partagées peuvent compromettre cette reproductibilité en introduisant des variations de timing qui affectent le comportement des algorithmes ou la précision numérique.

Les serveurs dédiés offrent des ressources informatiques à usage exclusif, qui ne sont pas partagées avec d'autres clients sur le même serveur. Cette isolation garantit que les charges de travail de recherche bénéficient d'une allocation de ressources constante, ce qui permet d'obtenir des performances reproductibles, essentielles pour la validité scientifique.

Optimisation de la mémoire et du stockage

Les applications scientifiques ont souvent des besoins spécifiques en matière de mémoire et de stockage qui peuvent être améliorés grâce à du matériel spécialement optimisé. Les simulations à grande échelle peuvent avoir besoin de garder des ensembles de données complets en mémoire pour éviter les goulots d'étranglement au niveau des E/S. Les pipelines d'analyse génomique ont besoin d'un stockage super rapide, comme celui qu'on trouve sur un NVMe , pour accéder vite aux génomes de référence et aux données de séquençage.

L'infrastructure bare metal permet aux chercheurs de configurer des systèmes de mémoire et de stockage spécialement adaptés à leurs besoins en matière de charge de travail. Ça peut impliquer la mise en place de configurations RAID spécialisées pour un accès aux données à haut débit ou la configuration de grands pools de mémoire pour le calcul en mémoire.

Applications de recherche scientifique sur une infrastructure métal nu

Modélisation climatique et prévisions météo

La modélisation climatique, c'est l'une des applications scientifiques qui demande le plus de puissance de calcul. Les modèles climatiques modernes prennent en compte la dynamique atmosphérique, la circulation océanique, le comportement des calottes glaciaires et les cycles biogéochimiques. Ces modèles traitent des montagnes de données et ont besoin d'une puissance de calcul constante sur de longues périodes.

Exigences informatiques

Les modèles climatiques tournent souvent sur des clusters informatiques distribués avec des centaines ou des milliers de cœurs de traitement. Ils ont besoin d'interconnexions à haut débit pour échanger efficacement les données entre les nœuds de traitement et les systèmes de stockage spécialisés pour gérer les énormes ensembles de données générés par ces simulations.

Avantages en termes de performance

L'infrastructure bare metal offre les performances constantes qu'il faut pour la modélisation climatique. Le matériel dédié garantit que les simulations longues gardent un débit de calcul stable, sans les variations de performances qui peuvent rallonger la durée des simulations de façon imprévisible.

Exemples d'études de cas

Les grands instituts de recherche sur le climat utilisent des infrastructures informatiques spécialisées pour leurs travaux de modélisation. Le Centre national de recherche atmosphérique (NCAR) exploite des systèmes informatiques spécialisés, conçus spécifiquement pour les charges de travail liées à la modélisation climatique, ce qui montre bien l'importance d'infrastructures dédiées à ce domaine de recherche.

Séquençage génomique et bio-informatique

La recherche génomique a connu une croissance dingue en termes de génération de données et de besoins informatiques. Les nouvelles technologies de séquençage peuvent produire des téraoctets de données brutes à partir d'une seule expérience. Pour traiter ces données, il faut des pipelines informatiques spécialisés qui alignent les séquences, identifient les variantes et font des analyses statistiques.

Exigences en matière de pipeline de traitement

Les pipelines d'analyse génomique impliquent généralement plusieurs étapes de calcul, chacune avec des besoins en ressources différents. L'alignement initial des séquences nécessite un traitement à haut débit, tandis que l'appel de variants bénéficie de configurations à mémoire élevée. Les phases d'analyse statistique peuvent nécessiter des bibliothèques mathématiques spécialisées optimisées pour le matériel sous-jacent.

Besoins en stockage et en mémoire

Les ensembles de données génomiques ont besoin à la fois d'un stockage haute capacité pour les données brutes de séquençage et d'un stockage haute performance pour les génomes de référence auxquels on accède souvent. Beaucoup d'algorithmes d'analyse sont plus efficaces quand on charge tous les ensembles de données en mémoire pour éviter les goulots d'étranglement d'E/S pendant le traitement.

Délais de découverte accélérés

Une infrastructure dédiée permet aux chercheurs en génomique de traiter plus efficacement les ensembles de données, ce qui accélère le rythme des découvertes. Grâce à des temps de traitement plus courts, les chercheurs peuvent analyser des cohortes plus importantes, effectuer des analyses statistiques plus complètes et itérer plus rapidement sur les plans expérimentaux.

Simulations physiques et recherche sur les particules

La recherche en physique couvre plein d'applications informatiques, des simulations de mécanique quantique aux expériences de physique des particules à grande échelle. Ces applications ont souvent besoin d'approches informatiques spécialisées et tirent vraiment leur épingle du jeu avec des ressources matérielles dédiées.

Informatique en physique des hautes énergies

Les expériences en physique des particules génèrent des tonnes de données qui doivent être traitées et analysées en temps réel. L'infrastructure informatique doit pouvoir gérer un traitement de données à haut débit en continu tout en gardant la précision nécessaire pour des mesures physiques exactes.

Simulations de dynamique moléculaire

Les simulations de dynamique moléculaire modélisent comment les atomes et les molécules se comportent au fil du temps. Ces simulations demandent une puissance de calcul constante et ont souvent besoin de configurations matérielles spécialisées, optimisées pour les opérations mathématiques que ces algorithmes font.

Applications de la chimie computationnelle

Les applications de chimie computationnelle modélisent les réactions chimiques et les interactions moléculaires. Ces simulations ont souvent besoin d'opérations arithmétiques super précises et de bibliothèques mathématiques spécialisées qui tirent leur épingle du jeu grâce à un accès direct au matériel et à l'optimisation.

Recherche sur l'apprentissage automatique et l'IA

La recherche scientifique utilise de plus en plus l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Ces applications ont besoin de ressources informatiques spécialisées et ont tout à gagner à avoir une infrastructure dédiée qui peut gérer à la fois les tâches d'entraînement et d'inférence.

Entraînement de grands modèles

L'entraînement des modèles d'apprentissage automatique demande une puissance de calcul constante sur de longues périodes. Les gros modèles peuvent prendre des semaines, voire des mois, à s'entraîner, ce qui rend les performances constantes super importantes pour planifier les projets et répartir les ressources.

Avantages de l'accélération GPU

Beaucoup d'applications d'apprentissage automatique tirent parti de l'accélération GPU pour les opérations mathématiques en parallèle. Une infrastructure dédiée permet aux chercheurs de configurer des clusters GPU spécialisés, optimisés pour leurs cadres et algorithmes d'apprentissage automatique spécifiques.

Pipelines de traitement des données

La recherche en apprentissage automatique implique souvent des pipelines de traitement de données complexes qui préparent les ensembles de données pour la formation et l'analyse. Ces pipelines ont besoin de ressources informatiques flexibles capables de gérer efficacement des caractéristiques de charge de travail variables.

Considérations techniques sur l'infrastructure

Spécifications matérielles pour les charges de travail de recherche

Les applications de calcul scientifique ont des besoins matériels variés qui dépendent des caractéristiques de calcul spécifiques à chaque domaine de recherche. Comprendre ces besoins aide à déterminer la configuration d'infrastructure optimale pour des applications de recherche spécifiques.

Choix de l'architecture du processeur

Différentes applications scientifiques tirent parti de différentes architectures et configurations de processeurs. Certaines applications nécessitent des performances mono-thread élevées pour les algorithmes séquentiels, tandis que d'autres tirent parti des configurations multicœurs pour le traitement parallèle. Le choix de l'architecture du processeur doit être adapté aux caractéristiques de calcul des principales applications de recherche.

Stratégies de configuration de la mémoire

Les besoins en mémoire varient pas mal selon les applications scientifiques. Certaines simulations ont besoin de beaucoup de mémoire pour garder tous les ensembles de données actifs pendant les calculs, tandis que d'autres ont intérêt à avoir une mémoire à large bande passante pour accéder vite aux données. Comprendre comment on accède à la mémoire aide à choisir la bonne configuration.

Exigences en matière de performances de stockage

Les applications scientifiques ont souvent des exigences spécifiques en matière de performances de stockage, qui dépendent des modèles d'accès aux données et des caractéristiques des ensembles de données. Certaines applications nécessitent un accès séquentiel à haut débit pour les ensembles de données volumineux, tandis que d'autres ont besoin d'un accès aléatoire à faible latence pour les recherches fréquentes de données.

Infrastructure réseau pour l'informatique distribuée

Beaucoup d'applications scientifiques répartissent les calculs sur plusieurs serveurs pour atteindre la puissance de calcul nécessaire pour résoudre des problèmes de recherche complexes. Cette approche distribuée nécessite une infrastructure réseau spécialisée, optimisée pour les charges de travail de calcul scientifique.

Interconnexions à grande vitesse

Les applications scientifiques distribuées ont souvent besoin de connexions réseau à faible latence et à large bande passante entre les nœuds informatiques. Ces interconnexions permettent une communication efficace entre les processus parallèles et prennent en charge les protocoles de transmission de messages utilisés par de nombreuses applications scientifiques.

Optimisation de l'interface de passage de messages (MPI)

Beaucoup d'applications scientifiques utilisent des frameworks MPI pour le calcul distribué. L'infrastructure réseau doit prendre en charge les modèles de communication requis par ces frameworks, notamment les opérations collectives et la communication point à point entre les nœuds de traitement.

Capacités de transfert de données

La recherche scientifique implique souvent de transférer de gros ensembles de données entre différentes ressources informatiques ou de partager les résultats avec des institutions partenaires. L'infrastructure réseau doit pouvoir gérer des transferts de données à haut débit sans ralentir les tâches informatiques en cours.

Traitement en parallèle et calcul en grappe

Les applications scientifiques ont souvent besoin de capacités de traitement en parallèle qui répartissent les calculs sur plusieurs cœurs de traitement ou nœuds informatiques. Comprendre les besoins en matière de traitement en parallèle aide à optimiser la configuration de l'infrastructure pour des applications de recherche spécifiques.

Les trucs suivants sont super importants pour optimiser le traitement en parallèle :

1. Stratégies de répartition de charge qui répartissent le travail de calcul de manière uniforme entre les ressources de traitement disponibles.
2. Mécanismes de synchronisation qui coordonnent les processus en parallèle et gèrent l'accès aux données partagées.
3. Des approches de tolérance aux pannes qui gèrent les défaillances des nœuds de traitement sans perdre les progrès réalisés en matière de calcul.
4. Planification de l'évolutivité pour répondre aux besoins informatiques croissants à mesure que les projets de recherche prennent de l'ampleur
5. Des outils de suivi des performances qui repèrent les goulots d'étranglement et les possibilités d'optimisation dans les applications parallèles.

Sécurité et conformité dans l'informatique de recherche

Exigences en matière de protection des données

La recherche scientifique implique souvent des données sensibles qui ont besoin de mesures de protection spéciales. Les instituts de recherche doivent mettre en place des stratégies de sécurité complètes qui protègent la propriété intellectuelle, respectent les exigences des organismes de financement et préservent la confidentialité des données de recherche.

Les stratégies de protection des données doivent prendre en compte les aspects techniques et procéduraux de la sécurité. Les mesures techniques comprennent le chiffrement, les contrôles d'accès et la sécurité du réseau. Les mesures procédurales comprennent la formation des utilisateurs, les procédures d'intervention en cas d'incident et les évaluations régulières de la sécurité.

Considérations relatives à la conformité réglementaire

Les instituts de recherche doivent souvent respecter plein de règles qui dépendent de leurs sources de financement, de leurs domaines de recherche et de leurs politiques internes. Comprendre ces règles aide à s'assurer que les choix en matière d'infrastructure vont dans le sens des objectifs de conformité.

Différents domaines de recherche ont des exigences spécifiques en matière de conformité. La recherche médicale peut impliquer des exigences en matière de protection des données des patients, tandis que la recherche financée par le gouvernement peut être soumise à des normes de sécurité spécifiques. Les collaborations internationales peuvent impliquer des considérations relatives à la souveraineté des données qui influent sur les choix en matière d'infrastructure.

Contrôle d'accès et pistes d'audit

L'infrastructure informatique dédiée à la recherche devrait mettre en place des mécanismes de contrôle d'accès complets qui garantissent que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données sensibles et aux ressources informatiques. Ces contrôles devraient soutenir la nature collaborative de la recherche scientifique tout en maintenant des limites de sécurité appropriées.

Les pistes d'audit fournissent des documents essentiels pour la conformité et les enquêtes sur les incidents de sécurité. Une journalisation complète aide les instituts de recherche à montrer qu'ils respectent les exigences réglementaires et à repérer les problèmes de sécurité potentiels.

Sauvegarde et reprise après sinistre

Les données de recherche scientifique représentent un gros investissement intellectuel et financier qui a besoin d'être protégé contre la perte de données. Des solutions de sauvegarde complètes et des stratégies de reprise après sinistre garantissent que les données de recherche restent disponibles même en cas de panne matérielle ou d'autres perturbations.

Les stratégies de sauvegarde doivent tenir compte à la fois du volume des données scientifiques et du caractère urgent des projets de recherche. Les objectifs en matière de temps de récupération doivent correspondre aux délais de recherche et aux exigences de financement.

Analyse des coûts et planification des ressources

Comparaison du coût total de possession

Les instituts de recherche doivent bien réfléchir au coût total de possession des différentes options d'infrastructure. Cette analyse doit prendre en compte à la fois les coûts directs et les facteurs indirects qui influencent la productivité et les résultats de la recherche.

Approche infrastructurelle	Investissement de départ	Coûts courants	Prévisibilité des performances	Évolutivité	Ce qu'il faut faire pour l'entretien
Clusters sur site	Haut	Modéré	Haut	Limitée	Haut
Machines virtuelles dans le cloud public	Faible	Variable	Modéré	Haut	Faible
Serveur dédié Bare Metal	Modéré	Prévisible	Haut	Modéré	Modéré
Approches hybrides	Modéré	Variable	Modéré	Haut	Modéré

Avantages de la prévisibilité budgétaire

Les instituts de recherche ont souvent des budgets serrés, ce qui demande une bonne planification et des coûts prévisibles. Le choix des infrastructures doit permettre une planification budgétaire précise et éviter les hausses de coûts imprévues qui peuvent perturber les projets de recherche.

Une infrastructure dédiée offre des coûts prévisibles, ce qui permet de planifier son budget avec précision. Contrairement aux modèles de tarification basés sur l'utilisation, qui peuvent entraîner des coûts imprévus, une infrastructure dédiée propose des coûts mensuels fixes qui correspondent aux cycles budgétaires de la recherche.

Optimisation de l'utilisation des ressources

Une utilisation efficace des ressources aide les instituts de recherche à tirer le meilleur parti de leurs investissements dans les infrastructures. Comprendre comment les ressources sont utilisées permet d'optimiser leur répartition et de trouver des moyens d'améliorer l'efficacité.

Quand on optimise l'utilisation des ressources, il faut penser à la fois aux pics et aux moyennes. Certaines applications de recherche ont des besoins en ressources assez prévisibles, tandis que d'autres ont des besoins qui changent beaucoup, ce qui complique la planification de l'utilisation.

Stratégies de mise à l'échelle

Les besoins en calcul pour la recherche changent souvent au fil du temps, à mesure que les projets évoluent et que de nouvelles initiatives de recherche voient le jour. Les choix en matière d'infrastructure doivent permettre des approches flexibles en matière de mise à l'échelle, capables de s'adapter à l'évolution des besoins sans perturber les recherches en cours.

Les bonnes stratégies de mise à l'échelle trouvent le juste équilibre entre rentabilité et performances. Certains projets de recherche ont besoin de pouvoir passer rapidement à l'échelle, tandis que d'autres ont besoin de ressources informatiques sur le long terme.

Meilleures pratiques de mise en œuvre

Planification et conception des infrastructures

Une bonne infrastructure informatique scientifique, ça demande une planification soignée qui prend en compte à la fois les besoins actuels et la croissance future. La planification doit impliquer une collaboration entre les équipes de recherche, le personnel informatique et les fournisseurs d'infrastructure pour s'assurer que les choix techniques correspondent aux objectifs de recherche.

La planification des infrastructures devrait se pencher sur plusieurs points importants :

1. Caractérisation de la charge de travail pour comprendre les besoins en calcul et comment les ressources sont utilisées
2. Exigences de performance qui indiquent les temps de réponse et les niveaux de débit acceptables
3. Planification de l'évolutivité pour s'adapter à la croissance future et aux besoins changeants de la recherche
4. Exigences d'intégration qui garantissent la compatibilité avec les flux de travail de recherche et les systèmes de gestion des données existants
5. Des contraintes budgétaires qui équilibrent les exigences de performance et les fonds disponibles.

Migration depuis des environnements virtualisés

Beaucoup d'instituts de recherche utilisent déjà des infrastructures virtualisées et pourraient trouver ça cool de passer à des solutions bare metal pour certaines tâches. La planification de la migration devrait minimiser les perturbations pour les recherches en cours tout en optimisant les performances des applications essentielles.

Les stratégies de migration doivent prendre en compte les dépendances des applications, les exigences en matière de transfert de données et les besoins de formation des utilisateurs. Les approches de migration par étapes offrent souvent le meilleur équilibre entre gestion des risques et amélioration des performances.

Suivi et optimisation des performances

Surveiller les performances en continu, ça aide à s'assurer que l'infrastructure répond toujours aux besoins de la recherche et ça permet de repérer les possibilités d'optimisation. La surveillance devrait prendre en compte à la fois les mesures au niveau du système et les indicateurs de performance spécifiques aux applications.

L'optimisation des performances, c'est un truc qui n'arrête pas et qui demande de toujours vérifier et ajuster. Les tâches de recherche changent souvent avec le temps, donc il faut adapter l'infrastructure pour que tout reste au top.

Considérations relatives à la gestion continue

L'infrastructure informatique scientifique a besoin d'approches de gestion spécialisées qui comprennent les exigences uniques des charges de travail liées à la recherche. Les stratégies de gestion doivent trouver un équilibre entre l'automatisation et la flexibilité souvent requise par les applications de recherche.

Une bonne gestion, ça veut dire planifier les capacités, surveiller la sécurité, vérifier les sauvegardes et aider les utilisateurs. Les instituts de recherche devraient s'assurer que leurs capacités de gestion correspondent à leur expertise technique et aux ressources qu'ils ont.

Questions qu'on nous pose souvent

Conclusion

Le calcul scientifique a besoin d'une infrastructure qui offre des performances constantes, des coûts prévisibles et la flexibilité nécessaire pour répondre à des besoins informatiques variés. Les serveurs bare metal fournissent les ressources dédiées et l'accès direct au matériel qui permettent aux chercheurs d'atteindre la précision informatique requise pour leur travail.

En supprimant les frais généraux liés à la virtualisation et en allouant les ressources à un seul locataire, on crée une base stable pour les applications de calcul scientifique. Que tu modélises des systèmes climatiques, analyses des données génomiques ou simules des interactions entre particules, une infrastructure dédiée offre une prévisibilité des performances qui permet une planification précise des projets et des résultats de recherche fiables.

Alors que la recherche scientifique repousse toujours plus les limites des besoins informatiques, l'infrastructure de base devient de plus en plus importante pour réussir dans la recherche. Les serveurs bare metal offrent les performances, le contrôle et la prévisibilité des coûts dont les instituts de recherche ont besoin pour gérer leurs charges de travail informatiques les plus exigeantes.

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