Компания ООО НПЦ «Геостра» с помощью сервиса MCS провела камеральную обработку сейсмической информации — 40 ТБ высокоплотной съёмки МОГТ-3D. О реализации, нюансах и результатах проекта будет рассказано в данной статье.
Промышленная добыча нефти в Республике Башкортостан началась ещё в 1932 году. Но по мере увеличения геолого-геофизической изученности региона, стандартные методики полевых и камеральных сейсморазведочных работ уже не позволяли находить новые нефтяные залежи в требуемых объёмах. Поэтому перед нефтяными компаниями встал вопрос более подробного изучения геологической среды.
Для исследований с необходимым уровнем детальности, недропользователи вынуждены заказывать как полевые, так и камеральные сейсморазведочные работы с применением усложнённых методик. При этом объём получаемых данных существенно увеличивается, и для их обработки и интерпретации требуются значительные вычислительные ресурсы.
Сервисные геофизические компании, в свою очередь, находятся в постоянном поиске способов оптимизации ресурсов и наращивания вычислительных мощностей. Одним из перспективных направлений сегодня являются облачные технологии.
Площадь участка, который изучался в рамках пилотного проекта, составляла 50 км2. В качестве методики полевых наблюдений была выбрана технология «slip sweep», позволяющая в сжатые сроки провести регистрацию высокоплотных сейсмических наблюдений МОГТ-3D. Для этого была усовершенствована методико-технологическая база как Департамента разведочной геофизики АО «Башнефтегеофизика», специалисты которого отвечали за выполнение полевой стадии проекта, так и компании ООО НПЦ «Геостра», экспертные группы которой выполняли камеральные работы.
В данной статье не будет рассматриваться выполнение полевых сейсморазведочных работ, и акцент будет сделан на камеральной части проекта. А именно, на специфике реализации технической части блока обработки сейсмических данных, которая включала в себя, помимо типовых работ, ещё и специальную технологию — полноазимутальную миграцию.
Объём исходных данных для циклического выполнения расчётов составлял 40 ТБ. С учётом пространственной плотности сейсмотрасс, при пересчёте на стандартную систему полевых наблюдений для Волго-Уральского региона этот объём данных соответствует съёмке около 2500 км2 (при стандартных площадях покрытия в 200-400 км2). Вычислительный центр НПЦ «Геостра» рассчитан на решение задач подобного объема, однако, одновременно, как правило, выполняется не менее 10-15 стандартных сейсмических проектов. Поэтому резервирование всей кластерной системы под решение задачи высокоплотной съёмки грозило срывом сроков по другим проектам. Согласно расчётам, требовалось задействовать не менее 2000 дополнительных физических ядер, для каждого из которых требовалось по 16 Гб оперативной памяти.
Закупать такой объём серверов было совершенно нецелесообразно, потому что проект был пилотным. В определённой степени это был эксперимент. По его завершении дополнительные накладные расходы от закупки новых вычислительных мощностей и содержание недогруженного пула серверов привели бы к увеличению себестоимости текущих выполняемых проектов.
Специалистами компании прорабатывалась идея краткосрочной физической аренды, однако найти надёжного поставщика, который готов был бы предоставить требуемый объём серверов в необходимые сроки, не удалось.
Возникла идея обратиться к облачным сервисам. Такое решение позволяло бы оперативно менять используемый объём вычислительных ресурсов в зависимости от конкретной задачи. Соответственно, можно было ускорить обработку данных, оперативно увеличивая объём ресурсов, и при этом оптимизировать расходы, отказываясь от части серверов при решении задач, не требующих выхода полную мощность.
Определившись со стратегией, оставалось выбрать поставщика услуги.
В первую очередь специалистов НПЦ «Геостра» интересовал конечный результат. Были и другие ограничения, которые помогли нарисовать портрет компании, предоставляющей услуги в облачном сервисе:
Одно только первое требование — хранение данных в РФ — сильно сузило круг поиска подходящего поставщика услуг. В результате отбора кандидатов MCS как один из лидеров на рынке облачного сервиса в России стал партнером компании при выполнении проекта. MCS оперативно предоставил необходимые мощности, тестовую среду и эксклюзивный доступ к вычислительным ресурсам. Третье требование (совместимость) необходимо было проверить в тестах и выяснить, как будет работать специализированный софт в среде виртуализации.
Специалистами НПЦ «Геостра» было подсчитано, что для выполнения проекта в срок потребуется 2000 ядер. На практике оказалось, что из-за особенностей софта отсутствует линейная связь скорости обработки и суммарной мощности. Если один сервер решает задачу за час, то для десятикратного ускорения может не хватить и десяти серверов. В сотрудничестве со специалистами из MCS была подготовлена инфраструктура из 2072 вычислительных ядер, которая позволила решить нестандартную задачу проекта в срок. Для сложных расчетов использовались облачные вычисления на базе GPU с графическими процессорами NVIDIA Tesla V100. Также применялась система хранения MCS, которую обслуживало полсотни терабайтных SSD-накопителей. Кроме того, были предоставлена виртуальная сетевая инфраструктура с пропускной способностью не менее 1 Гбит/c. между любыми двумя серверами.
С миграцией геофизического софта в облако больших проблем не было. Однако во время тестирования возникла необходимость решить проблему с «узким местом» — производительностью дисковой подсистемы. Специалистам MCS и НПЦ «Геостра» удалось почти вдвое увеличить скорость доступа к данным на облачных дисках. Ещё одна проблема была связана с тем, что геофизический софт работал на редкой версии операционной системы, которая не позволяла использовать виртуальную сеть на 100 %. Совместная работа специалистами обеих компаний по тонкой настройке операционной системы привела к решению проблемы.
Таким образом, специализированное программное обеспечение, которое изначально писалось под физическое оборудование, заработало на виртуальных мощностях. К успеху привел и тот факт, что проблемные ситуации были решены ещё на этапе тестирования, так что с начала работы над проектом до получения результатов прошло не более полутора месяцев.
Пилотный проект оказался успешным. Облачные вычислительные мощности справились с обработкой высокоплотных сейсмических данных. Компания НПЦ «Геостра» успешно выполнила проект и получила большой опыт в работе с геофизическим софтом на облачных ресурсах. В дальнейшем, этот опыт возможно применять в будущих крупных проектах.
Нефтяные компании вплотную подошли к тому, чтобы использовать современные технологии для разведки новых месторождений. Стало понятно, что в эпоху Big Data существенно выросли требования к вычислительным мощностям как самих нефтяных компаний, так и нефтесервисных предприятий.
Таким образом, нефтяная отрасль окажется перед выбором: продолжать наращивать свои вычислительные мощности (непрерывно заниматься модернизацией, развитием и содержанием) или арендовать вычислительные мощности по мере необходимости в виде услуги, например, в виде облачных сервисов. Опыт производства данного проекта показал, что облака способны успешно реализовывать высокие требования специализированного программного обеспечения.
Промышленная добыча нефти в Республике Башкортостан началась ещё в 1932 году. Но по мере увеличения геолого-геофизической изученности региона, стандартные методики полевых и камеральных сейсморазведочных работ уже не позволяли находить новые нефтяные залежи в требуемых объёмах. Поэтому перед нефтяными компаниями встал вопрос более подробного изучения геологической среды.
Для исследований с необходимым уровнем детальности, недропользователи вынуждены заказывать как полевые, так и камеральные сейсморазведочные работы с применением усложнённых методик. При этом объём получаемых данных существенно увеличивается, и для их обработки и интерпретации требуются значительные вычислительные ресурсы.
Сервисные геофизические компании, в свою очередь, находятся в постоянном поиске способов оптимизации ресурсов и наращивания вычислительных мощностей. Одним из перспективных направлений сегодня являются облачные технологии.
Параметры и формат проекта
Площадь участка, который изучался в рамках пилотного проекта, составляла 50 км2. В качестве методики полевых наблюдений была выбрана технология «slip sweep», позволяющая в сжатые сроки провести регистрацию высокоплотных сейсмических наблюдений МОГТ-3D. Для этого была усовершенствована методико-технологическая база как Департамента разведочной геофизики АО «Башнефтегеофизика», специалисты которого отвечали за выполнение полевой стадии проекта, так и компании ООО НПЦ «Геостра», экспертные группы которой выполняли камеральные работы.
В данной статье не будет рассматриваться выполнение полевых сейсморазведочных работ, и акцент будет сделан на камеральной части проекта. А именно, на специфике реализации технической части блока обработки сейсмических данных, которая включала в себя, помимо типовых работ, ещё и специальную технологию — полноазимутальную миграцию.
Объём исходных данных для циклического выполнения расчётов составлял 40 ТБ. С учётом пространственной плотности сейсмотрасс, при пересчёте на стандартную систему полевых наблюдений для Волго-Уральского региона этот объём данных соответствует съёмке около 2500 км2 (при стандартных площадях покрытия в 200-400 км2). Вычислительный центр НПЦ «Геостра» рассчитан на решение задач подобного объема, однако, одновременно, как правило, выполняется не менее 10-15 стандартных сейсмических проектов. Поэтому резервирование всей кластерной системы под решение задачи высокоплотной съёмки грозило срывом сроков по другим проектам. Согласно расчётам, требовалось задействовать не менее 2000 дополнительных физических ядер, для каждого из которых требовалось по 16 Гб оперативной памяти.
Закупать такой объём серверов было совершенно нецелесообразно, потому что проект был пилотным. В определённой степени это был эксперимент. По его завершении дополнительные накладные расходы от закупки новых вычислительных мощностей и содержание недогруженного пула серверов привели бы к увеличению себестоимости текущих выполняемых проектов.
Специалистами компании прорабатывалась идея краткосрочной физической аренды, однако найти надёжного поставщика, который готов был бы предоставить требуемый объём серверов в необходимые сроки, не удалось.
Возникла идея обратиться к облачным сервисам. Такое решение позволяло бы оперативно менять используемый объём вычислительных ресурсов в зависимости от конкретной задачи. Соответственно, можно было ускорить обработку данных, оперативно увеличивая объём ресурсов, и при этом оптимизировать расходы, отказываясь от части серверов при решении задач, не требующих выхода полную мощность.
Определившись со стратегией, оставалось выбрать поставщика услуги.
В первую очередь специалистов НПЦ «Геостра» интересовал конечный результат. Были и другие ограничения, которые помогли нарисовать портрет компании, предоставляющей услуги в облачном сервисе:
- Серверы располагаются на территории РФ. Работа со стратегически важной информацией — геофизическими данными, которые закон запрещает передавать за пределы страны.
- Эксклюзивный доступ к ресурсам. Рабочие нагрузки должны иметь максимальный приоритет и не делить пул облачных ресурсов с другими клиентами провайдера.
- Совместимость софта и железа. Геофизическое ПО должно стабильно работать в среде виртуализации. По этому вопросу были сомнения, так как изначально софт был написан под стек определённых процессоров. Информации о том, как он поведет себя в эмуляторе, крайне мало.
Одно только первое требование — хранение данных в РФ — сильно сузило круг поиска подходящего поставщика услуг. В результате отбора кандидатов MCS как один из лидеров на рынке облачного сервиса в России стал партнером компании при выполнении проекта. MCS оперативно предоставил необходимые мощности, тестовую среду и эксклюзивный доступ к вычислительным ресурсам. Третье требование (совместимость) необходимо было проверить в тестах и выяснить, как будет работать специализированный софт в среде виртуализации.
Перенос геофизического ПО на облачную платформу
Специалистами НПЦ «Геостра» было подсчитано, что для выполнения проекта в срок потребуется 2000 ядер. На практике оказалось, что из-за особенностей софта отсутствует линейная связь скорости обработки и суммарной мощности. Если один сервер решает задачу за час, то для десятикратного ускорения может не хватить и десяти серверов. В сотрудничестве со специалистами из MCS была подготовлена инфраструктура из 2072 вычислительных ядер, которая позволила решить нестандартную задачу проекта в срок. Для сложных расчетов использовались облачные вычисления на базе GPU с графическими процессорами NVIDIA Tesla V100. Также применялась система хранения MCS, которую обслуживало полсотни терабайтных SSD-накопителей. Кроме того, были предоставлена виртуальная сетевая инфраструктура с пропускной способностью не менее 1 Гбит/c. между любыми двумя серверами.
С миграцией геофизического софта в облако больших проблем не было. Однако во время тестирования возникла необходимость решить проблему с «узким местом» — производительностью дисковой подсистемы. Специалистам MCS и НПЦ «Геостра» удалось почти вдвое увеличить скорость доступа к данным на облачных дисках. Ещё одна проблема была связана с тем, что геофизический софт работал на редкой версии операционной системы, которая не позволяла использовать виртуальную сеть на 100 %. Совместная работа специалистами обеих компаний по тонкой настройке операционной системы привела к решению проблемы.
Таким образом, специализированное программное обеспечение, которое изначально писалось под физическое оборудование, заработало на виртуальных мощностях. К успеху привел и тот факт, что проблемные ситуации были решены ещё на этапе тестирования, так что с начала работы над проектом до получения результатов прошло не более полутора месяцев.
Итоги
Пилотный проект оказался успешным. Облачные вычислительные мощности справились с обработкой высокоплотных сейсмических данных. Компания НПЦ «Геостра» успешно выполнила проект и получила большой опыт в работе с геофизическим софтом на облачных ресурсах. В дальнейшем, этот опыт возможно применять в будущих крупных проектах.
О перспективах облачных сервисов в нефтеразведке
Нефтяные компании вплотную подошли к тому, чтобы использовать современные технологии для разведки новых месторождений. Стало понятно, что в эпоху Big Data существенно выросли требования к вычислительным мощностям как самих нефтяных компаний, так и нефтесервисных предприятий.
Таким образом, нефтяная отрасль окажется перед выбором: продолжать наращивать свои вычислительные мощности (непрерывно заниматься модернизацией, развитием и содержанием) или арендовать вычислительные мощности по мере необходимости в виде услуги, например, в виде облачных сервисов. Опыт производства данного проекта показал, что облака способны успешно реализовывать высокие требования специализированного программного обеспечения.