Le cloud computing en hydraulique environnementale, réalité ou serpent de mer ?
Le calcul sur serveur virtuel (Cloud Computing) est intégré dans les process de modélisation industrielle depuis un certain temps, les modélisations CFD notamment, étant particulièrement gourmandes en ressource, il n'est pas rare de solliciter plusieurs centaines voir milliers de cœurs de calcul (CPU ou GPU) pour réaliser des simulations.
Certains éditeurs proposant d'ailleurs d'ores et déjà des services dédiés pour tirer profit de ces puissances de calcul pour diminuer le temps nécessaire à la production des résultats issus des modèles, à l'image de ce que propose FLOW-3D.
Et dans nos applications 1D et 2D hydrauliques plus "classiques" alors?
Bien que le recours au cloud computing ne soit pas forcément intégré dans les process de modélisation dans le cadre d'études "classiques" : PPRi, ZIP/ZICH etc... les solutions existent pour déployer les modèles sur des services de calcul déportés permettant d'accélérer les simulations, qu'il s'agisse :
- de multiplier les scénarios a faire tourner en parallèle, ce qui s'avère rapidement nécessaire dans des études d'aménagement nécessitant de multiplier les combinaisons entre scénarios hydrologiques x scénarios d'aménagements x éventuellement scénario de changement climatique, comme dans l'exemple ci dessous :
- de faire tourner des scénarios sur des modèles 2D massifs, sur des zones d'études étendues ou des modélisations du ruissellement qui peuvent rapidement mobiliser plusieurs millions de mailles 2D en eau.
- de tenir des délais serrés.
- de travailler sur de l'optimisation de régulation sur la base d'un modèle hydraulique.
- de réaliser des modélisations exigeantes en temps réel, dans un contexte de prévision de crue par exemple.
Les solutions de Cloud Computing existantes
Plusieurs solutions existent pour déployer des modèles sur TUFLOW ou encore HEC RAS :
l'approche "Do it yourself"
il est parfaitement possible de louer des serveurs virtuels chez l'un des fournisseurs disponibles : OVH, MS Azure ou encore AWS, y déployer une machine virtuelle Windows, y installer ou déposer vos logiciels (TUFLOW par exemple ne nécessite pas d'installation) et lancer vos modèles. Cette approche présente l'avantage d'avoir un controle total sur les modèles et de dimensionner les machines virtuelles comme vous le souhaitez, en ajoutant autant de coeurs virtuels (vcpu) ou de moteurs de calcul sur carte graphique (GPU) que nécessaire, dans la limite bien sûr de ce que les logiciels supportent. HEC RAS par exemple ne parallèlise pas indéfiniement ses calculs sur les processeurs multicoeurs, on observe généralement un plafonnement des performances à partir de 10 a 12 coeurs.
Cette approche nécessite en revanche un peu plus de configuration, et par conséquent, est moins flexible lorsqu'il s'agit par exemple de mobiliser un grand nombre de machines en parallèle momentanément, puisqu'il faudra configurer et déployer les simulations sur chaque machine, puis rapatrier les résultats en fin de run (a noter qu'à cette fin, il est toujours possible de partir d'une image machine préconfigurée selon vos besoins).
Attention également à surveiller les coûts sur le long terme sur ces machines virtuelles, surtout si certaines ne sont pas déconnectées et supprimées après les runs, sur ce point AWS pouvant réserver quelques (mauvaises) surprises.
A noter également que les possibilités de faire tourner TUFLOW dans le Cloud est autorisée dans le contrat, et possible sous réserve de disposer d'une licence réseau, et de respecter certaines contraintes (l'accès est strictement réserver aux utilisateurs de l'entité possédant la licence, dans le cadre d'un réseau privé). Le livre blanc accessible au lien suivant détaille les possibilités et contraintes liées aux simulations TUFLOW dans le Cloud :
Les outils spécialisés
Différentes plateformes existent pour faire tourner des modélisations HEC RAS ou TUFLOW dans le Cloud sans configurations particulières :
TUFLOW Cloud Simulation Service
Ce service proposé par l'éditeur de TUFLOW, BMT, permet à l'utilisateur de disposer de ressources de calcul à la demande, dont le prix est estimé sur la base d'un coût horaire, dépendant de la nature du modèle et des options nécessaires pour le faire tourner (GPU, affinage Quadtree). Cette approche est particulièrement adaptée aux contextes où il est nécessaire de faire tourner un grand nombre de simulations sur une durée réduite et en parallèle (simulations de Monte Carlo, scénarios d'aménagements, etc...).
Les couts sont estimés à l'avance, fournissant une visibilité sur le budget alloué aux simulations, BMT offrant un monitoring des simulations pour anticiper tout dépassement de budget. Les coûts intègrent la fourniture des licences, ce qui permet de rationnaliser également le coût de licences : l'utilisateur peut conserver sa licence habituelle pour la préparation des modèles et les runs en interne, et disposer momentanément de plusieurs licences en parallèle pour le calcul Cloud, de manière à faire tourner les scénarios en parallèle plutôt qu'une à une, en série, s'il dispose d'une unique licence.
Le service comprend le setup, la vérification que le modèle s'initialise, les runs, le stockage (provisoire) sur cloud des résultats le temps que l'utilisateurs rapatrie ses résultats.
Flood Cloud by Jacobs
Ce service de cloud computing proposé par la société Jacobs permet également de réaliser des calculs dans le cloud, sur des modèles SWMM, Floodmodeller, TUFLOW et HEC RAS.
Il dispose d'un tableau de bord permettant de selectionner les projets et les simulations à lancer, ainsi que le suivi des simulations en cours. Le coût est calculé sur la base des temps de run, le prix à la minute dépend du logiciel (et de ses options) selectionné, puisque ce coût intègre également la licence nécessaire pour faire tourner les simulations pour les modèles propriétaires (TUFLOW, Flood modeller). Les coûts sont maitrisés puisque l'utilisateur devra disposer avant de lancer ses simulation de crédits et qu'il ne sera pas possible d'aller au delà du budget disponible via ces crédits.
Si vous souhaitez en savoir plus, n'hésitez pas à nous contacter via le formulaire du site au lien suivant, ou sur Linkedin.
