Büyük ölçekli verilerle çalışırken çeviklik sağlayacak sonuçlara ulaşmak
GCE ve Öncelikli Sanal Makineler'i kullanan MoBS, 10 milyonun üzerinde simülasyon çalıştırdı. GCE ve BigQuery, simülasyonları gerçekleştirmek ve verileri analiz etmek için gereken süreyi önemli ölçüde kısalttı (bu iki işlem artık haftalar yerine saatler içinde tamamlanabiliyor). Chinazzi, "Paralel olarak birkaç bin bağımsız sanal örneği ölçekleyebilme esnekliğine sahibiz," diyor. "Böylece, sayısı 250.000'e kadar çıkabilen bağımsız simülasyondan oluşan tek bir salgın senaryosu için, bir günden kısa sürede tam bir analiz oluşturabiliyoruz."
Araştırmacılara Zika'nın yayılımını anlama imkanı vermenin yanı sıra, bu model dang humması gibi başka salgınların analizinde de kullanılacak bir şablona dönüşebilir. Zika, Dünya Sağlık Örgütü'nün beyanına göre artık uluslararası bir acil durum olmasa da sivrisinek kaynaklı salgınların önlenmesi adına daha yapılacak çok iş var. Büyük veri ve sınırsız bilişim gücünün kullanımı sayesinde MoBS'deki ekip, araştırmacı ve halk sağlığı yetkililerine bu amaç doğrultusunda yardımcı olabilmeyi ümit ediyor.
Chinazzi "Salgınlar söz konusu olduğunda zaman kritik bir etkendir," diyor. "Google Cloud, büyük ölçekli verilerle çalışırken hızlı hareket etmemizi sağlayan araçları sunuyor."
MoBS laboratuvarı tarafından yapılan Zika araştırması ve analiz hakkında daha fazla bilgi edinmek için, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America'da yayınlanan "Spread of Zika virus in the Americas" (Kuzey ve Güney Amerika'da Zika virüsünün yayılımı) başlıklı makaleyi inceleyebilirsiniz.