11. Cenários de implantação¶

Aplicações genômicas do mundo real podem gerar milhares de tarefas sendo executadas. Nesse cenário, um escalonador de lote (batch scheduler) é comumente usado para implantar um fluxo de trabalho em um cluster de computação, permitindo a execução de muitos trabalhos em paralelo em muitos nós de computação.

O Nextflow possui suporte embutido para os escalonadores de lote mais usados, como o Univa Grid Engine, o SLURM e o IBM LSF. Verifique a documentação do Nextflow para obter a lista completa dos ambientes de computação.

11.1 Implantação em cluster¶

Um recurso importante do Nextflow é a capacidade de desacoplar a implementação do fluxo de trabalho da plataforma de execução de fato. A implementação de uma camada de abstração permite a implantação do fluxo de trabalho resultante em qualquer plataforma de execução suportada pelo framework.

Para executar seu fluxo de trabalho com um escalonador de lote, modifique o arquivo nextflow.config especificando o executor de destino e os recursos de computação necessários, se necessário. Por exemplo:

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process.executor = 'slurm'

11.2 Gerenciando recursos do cluster¶

Ao usar um escalonador de lote, geralmente é necessário especificar o número de recursos (ou seja, CPU, memória, tempo de execução etc.) necessários para cada tarefa.

Isso pode ser feito utilizando as seguintes diretivas de processo:

11.2.1 Recursos do fluxo de trabalho de modo amplo¶

Use o escopo process para definir os requisitos de recursos para todos os processos em suas aplicações de fluxo de trabalho. Por exemplo:

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process {
    executor = 'slurm'
    queue = 'curta'
    memory = '10 GB'
    time = '30 min'
    cpus = 4
}

11.2.2 Submeta o Nextflow como uma tarefa¶

Embora o comando principal do Nextflow possa ser iniciado no nó de login/head de um cluster, esteja ciente de que o nó deve ser configurado para comandos que são executados por um longo período de tempo, mesmo que os recursos computacionais usados sejam insignificantes. Outra opção é enviar o processo principal do Nextflow como uma tarefa no cluster.

Por exemplo, se seu cluster usa Slurm como escalonador de tarefas, você pode criar um arquivo semelhante ao abaixo:

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#!/bin/bash
#SBATCH --partition TRABALHO
#SBATCH --mem 5G
#SBATCH -c 1
#SBATCH -t 12:00:00

FLUXO_DE_TRABALHO=$1
CONFIG=$2

# Use um ambiente conda onde você instalou o Nextflow
# (pode não ser necessário se você o tiver instalado de uma maneira diferente)
conda activate nextflow

nextflow -C ${CONFIG} run ${FLUXO_DE_TRABALHO}

E, em seguida, submeta-o com:

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sbatch launch_nf.sh /home/meu_usuario/caminho/meu_fluxo_de_trabalho.nf /home/meu_usuario/caminho/meu_arquivo_configuracao.conf

Você pode encontrar mais detalhes sobre o exemplo acima aqui. Você também poderá encontrar mais dicas de como executar o Nextflow em HPC nos seguintes posts de blog:

• 5 Nextflow Tips for HPC Users
• Five more tips for Nextflow user on HPC

11.2.3 Configure processos por nome¶

Em aplicações do mundo real, diferentes tarefas precisam de diferentes quantidades de recursos de computação. É possível definir os recursos para uma tarefa específica usando o seletor withName: seguido do nome do processo:

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process {
    executor = 'slurm'
    queue = 'curta'
    memory = '10 GB'
    time = '30 min'
    cpus = 4

    withName: FOO {
        cpus = 2
        memory = '20 GB'
        queue = 'curta'
    }

    withName: BAR {
        cpus = 4
        memory = '32 GB'
        queue = 'longa'
    }
}

process {
    withName: QUANTIFICATION {
        cpus = 2
        memory = '5 GB'
    }
}

11.2.4 Configure processos por rótulos¶

Quando uma aplicação de fluxo de trabalho é composta por muitos processos, pode ser difícil listar todos os nomes de processos e escolher recursos para cada um deles no arquivo de configuração.

Uma melhor estratégia consiste em anotar os processos com uma diretiva de rótulo (label). Em seguida, especifique os recursos no arquivo de configuração usados para todos os processos com o mesmo rótulo.

O script do fluxo de trabalho:

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process TAREFA1 {
    label 'longo'

    script:
    """
    primeiro_comando --aqui
    """
}

process TAREFA2 {
    label 'curto'

    script:
    """
    segundo_comando --aqui
    """
}

O arquivo de configuração:

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process {
    executor = 'slurm'

    withLabel: 'curto' {
        cpus = 4
        memory = '20 GB'
        queue = 'alfa'
    }

    withLabel: 'longo' {
        cpus = 8
        memory = '32 GB'
        queue = 'omega'
    }
}

11.2.5 Configure vários contêineres¶

Os contêineres podem ser definidos para cada processo em seu fluxo de trabalho. Você pode definir seus contêineres em um arquivo de configuração conforme mostrado abaixo:

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process {
    withName: FOO {
        container = 'uma/imagem:x'
    }
    withName: BAR {
        container = 'outra/imagem:y'
    }
}

docker.enabled = true

Leia mais sobre seletores de processo de configuração neste link.

11.3 Perfis de configuração¶

Os arquivos de configuração podem conter a definição de um ou mais perfis. Um perfil é um conjunto de atributos de configuração que podem ser ativados/escolhidos ao lançar a execução de um fluxo de trabalho usando a opção de linha de comando -profile.

Os perfis de configuração são definidos usando o escopo especial profiles que agrupa os atributos que pertencem ao mesmo perfil usando um prefixo comum. Por exemplo:

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profiles {
    standard {
        params.genoma = '/local/caminho/ref.fasta'
        process.executor = 'local'
    }

    cluster {
        params.genoma = '/data/stared/ref.fasta'
        process.executor = 'sge'
        process.queue = 'longa'
        process.memory = '10 GB'
        process.conda = '/um/caminho/ambiente.yml'
    }

    nuvem {
        params.genoma = '/data/stared/ref.fasta'
        process.executor = 'awsbatch'
        process.container = 'cbcrg/imagex'
        docker.enabled = true
    }

}

Essa configuração define três perfis diferentes: standard, cluster e nuvem que definem diferentes estratégias de configuração de processo dependendo da plataforma de tempo de execução de destino. Por convenção, o perfil standard é usado implicitamente quando nenhum outro perfil é especificado pelo usuário.

Para ativar um perfil específico, use a opção -profile seguida do nome do perfil:

nextflow run <seu script> -profile cluster

nextflow run <seu script> -profile standard,nuvem

11.4 Implantação na nuvem¶

AWS Batch é um serviço de computação gerenciada que permite a execução de cargas de trabalho em contêineres na infraestrutura de nuvem da Amazon.

O Nextflow fornece suporte embutido para o AWS Batch, que permite uma implantação simples de um fluxo de trabalho do Nextflow na nuvem, descarregando as execuções de processo como trabalhos em lote.

Uma vez que o ambiente Batch esteja configurado, especifique os tipos de instância a serem usadas e o número máximo de CPUs a serem alocadas. Você precisa criar um arquivo de configuração do Nextflow como o mostrado abaixo:

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process.executor = 'awsbatch' // (1)!
process.queue = 'nextflow-ci' // (2)!
process.container = 'nextflow/rnaseq-nf:latest' // (3)!
workDir = 's3://nextflow-ci/work/' // (4)!
aws.region = 'eu-west-1' // (5)!
aws.batch.cliPath = '/home/ec2-user/miniconda/bin/aws' // (6)!

1. Defina o AWS Batch como o executor para executar os processos no fluxo de trabalho
2. O nome da fila de computação definida no ambiente Batch
3. A imagem do contêiner do Docker a ser usada para executar cada trabalho
4. O diretório de trabalho do fluxo de trabalho deve ser um bucket AWS S3
5. A região da AWS a ser usada
6. O caminho da ferramenta de linha de comando da AWS necessária para fazer download/upload de arquivos de/para o contêiner

nextflow run script7.nf -profile amazon

Os detalhes completos sobre a implantação no AWS Batch estão disponíveis nesse link.

11.5 Montagens de volume¶

Elastic Block Storage (EBS) (ou outras formas de armazenamento suportadas) podem ser montados no contêiner da tarefa usando a seguinte configuração:

aws {
    batch {
        volumes = '/algum/caminho'
    }
}

Vários volumes podem ser especificados usando caminhos separados por vírgulas. A sintaxe usual de montagem de volume do Docker pode ser usada para definir volumes complexos para os quais o caminho do contêiner é diferente do caminho do hospedeiro ou para especificar uma opção somente leitura:

aws {
    region = 'eu-west-1'
    batch {
        volumes = ['/tmp', '/caminho/no/hospedeiro:/mnt/caminho:ro']
    }
}

11.6 Definição de tarefa personalizada¶

O Nextflow cria automaticamente as definições de trabalho do Batch necessárias para executar seus processos de fluxo de trabalho. Portanto, não é necessário defini-las antes de executar seu fluxo de trabalho.

No entanto, você ainda pode precisar especificar uma definição de tarefa personalizada para fornecer controle refinado das definições de configuração de uma tarefa específica (por exemplo, para definir caminhos de montagem personalizados ou outras configurações especiais de uma tarefa no Batch).

Para usar sua própria definição de tarefa em um fluxo de trabalho do Nextflow, use-a no lugar do nome da imagem do contêiner, prefixando-a com a string job-definition://. Por exemplo:

process {
    container = 'job-definition://o-nome-da-sua-definicao-de-tarefa'
}

11.7 Imagem personalizada¶

Como o Nextflow exige que a ferramenta de linha de comando da AWS esteja acessível no ambiente de computação, uma solução comum consiste em criar uma Amazon Machine Image (AMI) personalizada e instalá-la de maneira independente (por exemplo, usando o gerenciador de pacotes Conda).

O trecho de código a seguir mostra como instalar a ferramenta de linha de comando da AWS com o Miniconda:

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sudo yum install -y bzip2 wget
wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -f -p $HOME/miniconda
$HOME/miniconda/bin/conda install -c conda-forge -y awscli
rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Por fim, especifique o caminho completo para a aws no arquivo de configuração do Nextflow, conforme mostrado abaixo:

aws.batch.cliPath = '/home/ec2-user/miniconda/bin/aws'

11.8 Modelo de lançamento¶

Uma abordagem alternativa é criar uma AMI personalizada usando um modelo de lançamento que instala a ferramenta de linha de comando da AWS durante o lançamento da instância por meio de dados de usuário personalizados.

No painel do EC2, crie um modelo de lançamento especificando o campo de dados do usuário:

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MIME-Version: 1.0
Content-Type: multipart/mixed; boundary="//"

--//
Content-Type: text/x-shellscript; charset="us-ascii"

##!/bin/sh
### install required deps
set -x
export PATH=/usr/local/bin:$PATH
yum install -y jq python27-pip sed wget bzip2
pip install -U boto3

### install awscli
USER=/home/ec2-user
wget -q https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -f -p $USER/miniconda
$USER/miniconda/bin/conda install -c conda-forge -y awscli
rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chown -R ec2-user:ec2-user $USER/miniconda

--//--

Em seguida, crie um novo ambiente de computação no painel Batch e especifique o modelo de lançamento recém-criado no campo correspondente.

11.9 Implantação híbrida¶

O Nextflow permite o uso de vários executores na mesma aplicação do fluxo de trabalho. Esse recurso permite a implantação de cargas de trabalho híbridas nas quais algumas tarefas são executados no computador local ou cluster de computação local e algumas tarefas são transferidas para o serviço AWS Batch.

Para ativar esse recurso, use um ou mais seletores de processo em seu arquivo de configuração do Nextflow.

Por exemplo, aplique a configuração do AWS Batch apenas a um subconjunto de processos em seu fluxo de trabalho. Você pode tentar o seguinte:

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process {
    executor = 'slurm' // (1)!
    queue = 'curta' // (2)!

    withLabel: tarefaGrande {  // (3)!
        executor = 'awsbatch' // (4)!
        queue = 'minha-fila-do-batch' // (5)!
        container = 'minha/imagem:tag' // (6)!
    }
}

aws {
    region = 'eu-west-1' // (7)!
}

1. Defina o slurm como o executor padrão
2. Defina a fila para o cluster SLURM
3. Configuração de processo(s) com o rótulo tarefaGrande
4. Defina awsbatch como o executor para o(s) processo(s) com o rótulo tarefaGrande
5. Defina a fila para o(s) processo(s) com o rótulo tarefaGrande
6. Defina a imagem do contêiner para implantar para o(s) processo(s) com o rótulo tarefaGrande
7. Defina a região para execução do Batch