测试新的研究算法和评估大规模数据集有效是一个hyper-evolving领域——无比巨大的高效移动数据的研究环境和小心的处理结果进行进一步的比较可以缓慢的一个研究小组或部门。
然而，通过应用共享工作流的最佳实践，结合虚拟机容器在难以置信的快速NVMe存储上的敏捷性和可编程性，将释放巨大的性能增益，使研究比以往更快、更彻底地完成。
观看这一点播、快速移动的讨论，讨论数据科学家今天面临的挑战——经验教训，以及为美国政府科研客户提供高性能工作流的最佳实践，包括:
- 如何“Dockerize”和容器离散解决算法的快速测试
- 如何匹配StorNext 7和NVMe存储的共享存储性能，以最快的可能的工作流程为大型图像和数据集
- 如何存档数据和结果集从异地到安全，加密的云存储与StorNext FlexTier
会议结束时，幻灯片列出了最重要的要点和工作流构建建议，以及讨论中提到的资源列表。