Optimización en infraestructura y recursos computacionales para mejorar el almacenamiento y procesamiento de datos metagenómicos
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Date
2026-01
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Abstract
Computational infrastructure and resources for metagenomic data processing in Ecuadorian academic institutions face significant restrictions that limit the efficiency of bioinformatics research projects. The present work developed and implemented a comprehensive server optimization strategy for the "Estrategias Metagenómicas para caracterización del microbioma intestinal humano aplicado al diagnóstico precoz y tratamiento personalizado de las Enfermedades Inflamatorias Intestinales (EII)" project at the Universidad Técnica de Ambato. Through an exhaustive analysis of current performance, three critical limitations were identified: insufficient RAM, mechanical HDD storage with excessive latencies, and an unoptimized kernel configuration. Software optimizations were implemented, including the tuning of 15 Linux kernel parameters, installation of parallelization tools (GNU Parallel, pigz), and the application of the tuned hpc-compute profile, achieving a 44% improvement in CPU usage and a 64.4% reduction in memory consumption. Furthermore, optimized server characteristics were specified (Intel i7-12700H, 32 GB RAM, NVMe SSD storage), which, upon future implementation, will enable a 92.7% reduction in processing (348 minutes to ~25 minutes). The developed methodology, automated through scripts and technically documented, provides a replicable model for optimizing bioinformatics systems in academic institutions with limited hardware. Thus, it directly contributes to strengthening the technological capabilities required for high-impact scientific research.
Description
La infraestructura y recursos computacionales para procesamiento de datos metagenómicos en instituciones académicas ecuatorianas enfrenta varias restricciones importantes que limitan la eficiencia de proyectos de investigación bioinformática. El presente trabajo desarrolló e implementó una amplia estrategia de optimización de un servidor para el proyecto "Estrategias Metagenómicas para caracterización del microbioma intestinal humano aplicado al diagnóstico precoz y tratamiento personalizado de las Enfermedades Inflamatorias Intestinales (EII)" de la Universidad Técnica de Ambato. Mediante un análisis exhaustivo del rendimiento actual, se identificaron tres limitaciones críticas: memoria RAM insuficiente, almacenamiento HDD mecánico con latencias excesivas, y configuración del kernel sin optimizar. Se implementaron optimizaciones software incluyendo el ajuste de un total de 15 parámetros del kernel Linux, instalación de herramientas de paralelización (GNU Parallel, pigz) y aplicación del perfil tuned hpc-compute, logrando mejoras del 44% en uso de CPU y una reducción del 64.4% en consumo de memoria. Además, se especificaron características del servidor optimizado (Intel i7-12700H, 32 GB RAM, almacenamiento SSD NVMe) que con la implementación futura permitirá reducciones de un 92.7% en el tiempo de procesamiento (348 minutos a ~25 minutos). La metodología desarrollada, automatizada mediante scripts y documentada técnicamente, proporciona un modelo replicable para optimizar sistemas bioinformáticos en instituciones académicas con hardware limitado. De esta manera, se logra contribuir directamente al fortalecimiento de las capacidades tecnológicas necesarias para realizar investigación científica de alto impacto.
Keywords
BIOINFORMÁTICA, METAGENÓMICA, COMPUTACIÓN DE ALTO RENDIMIENTO (HPC), INFRAESTRUCTURA DE SERVIDORES