Geowissenschaftliche Teams in der Öl- und Gasindustrie verlagern wichtige Arbeitsabläufe im Bereich der Untergrunduntersuchung zunehmend in die Cloud, um von elastischen Rechenkapazitäten, KI-Ressourcen und einer zentralisierten Verwaltung zu profitieren. Der Betrieb anspruchsvoller geowissenschaftlicher Auswertungssoftware wie „Kingdom“ von S&P Global in der Cloud zwingt Unternehmen jedoch häufig dazu, eine inakzeptable Entscheidung zwischen der Leistung der Arbeitsabläufe und der Zusammenarbeit im Team zu treffen.
Die Herausforderung: Das Dilemma der Cloud-Datensilos
Die seismische Interpretation umfasst riesige Datensätze (von Hunderten von Gigabyte bis hin zu Petabyte) und erzeugt unglaublich hohe Mengen an kleinen, seriell ablaufenden Ein- und Ausgabevorgängen. Bei der Nutzung herkömmlicher nativer Cloud-Dateidienste kann dieses spezifische E/A-Muster den Speicher überlasten, wodurch Aufgaben, die eigentlich nur wenige Minuten dauern sollten, sich auf Stunden ausdehnen und die Fähigkeit eines Geophysikers, Prospektionsauswertungen zu iterieren, vollständig zum Erliegen kommt.
Um diese Engpässe beim Cloud-Speicher zu umgehen, greifen viele Teams darauf zurück, ihre seismischen Daten auf lokale NVMe-Laufwerke ihrer Workstations herunterzuladen. Dieser lokale Ansatz beschleunigt zwar die Verarbeitung, birgt jedoch erhebliche geschäftliche Risiken: Dies führt zur Entstehung von Datensilos, zersplittert die „einzige Quelle der Wahrheit“ und schränkt wesentliche Funktionen des Unternehmens im Bereich Datenschutz, Datenaustausch und Datensicherung ein.. Außerdem wird die Verarbeitung unterbrochen, während die Daten kopiert werden.
Die Lösung: Eine zertifizierte Referenzarchitektur auf Azure
Um sowohl die Geschwindigkeit lokaler Laufwerke als auch die Sicherheit der Cloud durch Zusammenarbeit zu gewährleisten, hat Qumulo gemeinsam mit S&P Global und Microsoft eine zertifizierte Referenzarchitektur für Kingdom validiert, die auf Cloud Native Qumulo (CNQ) in Azure läuft.
Diese Lösung kombiniert Azure-GPU-VDI-Workstations (NV-Serie A10) mit dem skalierbaren gemeinsamen Dateisystem von CNQ über SMB3. Durch die Nutzung einer vollständig auf NVMe basierenden Leistungsebene, die durch die kostengünstige Kapazität von Azure Blob Storage unterstützt wird, CNQ entkoppelt den Umfang von der Leistung, im Dienste von Kingdom's latenzempfindliche kleine I/O-Vorgänge bei gleichzeitiger sicherer Zentralisierung der Daten in der Cloud.
Der Beweis: Direktvergleiche
In direkten technischen Validierungstests mit identischen VDI-Konfigurationen und Datensätzen wurde Cloud Native Qumulo mit dem nativen Azure Files Premium v2 SSD-Dienst verglichen. CNQ erzielte bei drei realistischen Kingdom-Workloads eine deutliche Beschleunigung:
Mehrere Kurven verarbeiten: Auf CNQ in nur 1 Stunde und 14 Minuten abgeschlossen, im Vergleich zu 8 Stunden und 2 Minuten auf Azure Files (~6,5-mal schneller).
GenerateBrickVolume: Auf CNQ in 11 Minuten und 9 Sekunden abgeschlossen, im Vergleich zu 1 Stunde und 3 Minuten auf Azure Files (~5,7-mal schneller).
SMT_LoadTest: Auf CNQ in 1 Stunde und 28 Minuten abgeschlossen, im Vergleich zu 5 Stunden und 59 Minuten auf Azure Files (~4-mal schneller).
Während der Tests zeigte die Cluster-Analyse von Qumulo, dass CNQ jeden Vorgang nahtlos mit einer Latenz von unter einer Millisekunde abwickelte und das anspruchsvolle E/A-Profil mit beträchtlichem Leistungsspielraum verarbeitete.
Die Auswirkungen auf das Geschäft
Für Unternehmen im Bereich Exploration und Produktion (E&P) bestimmt die Architektur direkt die Produktivität. Mit Cloud Native Qumulo, Geowissenschaftliche Aufgaben, die früher bis zu 8 Stunden in Anspruch nahmen, sind nun in etwa einer Stunde erledigt.
Diese massive Verkürzung der Zeit bis zum Vorliegen der Ergebnisse sorgt für eine hochgradig interaktive Auswertung und gewährleistet, dass Unternehmen den ROI ihrer teuren GPU-Cloud-Workstations und Kingdom-Softwarelizenzen maximieren können. Vor allem aber ermöglicht es IT-Verantwortlichen, riskante lokale Speichersilos endlich zu beseitigen, sodass das gesamte geowissenschaftliche Team sicher an einer einzigen, geschützten und vollständig verwalteten „Quelle der Wahrheit“ in der Cloud zusammenarbeiten kann.