• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

Galaxy 图:一种部署生产 Galaxy 服务器的标准化方法。

Galaxy Helm chart: a standardized method for deploying production Galaxy servers.

机构信息

Australian BioCommons, University of Melbourne, Melbourne, VIC 3052, Australia.

Channing Division of Network Medicine, Harvard Medical School, Boston, MA 02115, United States.

出版信息

Bioinformatics. 2024 Aug 2;40(8). doi: 10.1093/bioinformatics/btae486.

DOI:10.1093/bioinformatics/btae486
PMID:39107873
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11338443/
Abstract

MOTIVATION

The Galaxy application is a popular open-source framework for data intensive sciences, counting thousands of monthly users across more than 100 public servers. To support a growing number of users and a greater variety of use cases, the complexity of a production-grade Galaxy installation has also grown, requiring more administration effort. There is a need for a rapid and reproducible Galaxy deployment method that can be maintained at high-availability with minimal maintenance.

RESULTS

We describe the Galaxy Helm chart that codifies all elements of a production-grade Galaxy installation into a single package. Deployable on Kubernetes clusters, the chart encapsulates supporting software services and implements the best-practices model for running Galaxy. It is also the most rapid method available for deploying a scalable, production-grade Galaxy instance on one's own infrastructure. The chart is highly configurable, allowing systems administrators to swap dependent services if desired. Notable uses of the chart include on-demand, fully-automated deployments on AnVIL, providing training infrastructure for the Bioconductor project, and as the AWS-recommended solution for running Galaxy on the Amazon cloud.

AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION

The source code for Galaxy Helm is available at https://github.com/galaxyproject/galaxy-helm, the corresponding Helm package at https://github.com/CloudVE/helm-charts, and the required Galaxy container image https://github.com/galaxyproject/galaxy-docker-k8s.

摘要

动机

Galaxy 应用程序是一个流行的开源框架,适用于数据密集型科学,在 100 多个公共服务器上拥有数千名月度用户。为了支持越来越多的用户和更多样化的用例,生产级 Galaxy 安装的复杂性也在增加,需要更多的管理工作。需要有一种快速且可重复的 Galaxy 部署方法,可以以最小的维护成本保持高可用性。

结果

我们描述了 Galaxy Helm 图表,它将生产级 Galaxy 安装的所有元素编码到一个单独的包中。可在 Kubernetes 群集上部署,该图表封装了支持软件服务,并实现了运行 Galaxy 的最佳实践模型。它也是在自己的基础架构上快速部署可扩展生产级 Galaxy 实例的最有效方法。该图表具有高度可配置性,允许系统管理员根据需要交换依赖服务。该图表的一些重要用途包括在 AnVIL 上按需、全自动部署,为 Bioconductor 项目提供培训基础设施,以及作为在亚马逊云中运行 Galaxy 的 AWS 推荐解决方案。

可用性和实现

Galaxy Helm 的源代码可在 https://github.com/galaxyproject/galaxy-helm 获得,相应的 Helm 包可在 https://github.com/CloudVE/helm-charts 获得,所需的 Galaxy 容器映像可在 https://github.com/galaxyproject/galaxy-docker-k8s 获得。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/1a31/11338443/5bb1ab93d2f6/btae486f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/1a31/11338443/5bb1ab93d2f6/btae486f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/1a31/11338443/5bb1ab93d2f6/btae486f1.jpg

相似文献

1
Galaxy Helm chart: a standardized method for deploying production Galaxy servers.Galaxy 图:一种部署生产 Galaxy 服务器的标准化方法。
Bioinformatics. 2024 Aug 2;40(8). doi: 10.1093/bioinformatics/btae486.
2
GalaxyCloudRunner: enhancing scalable computing for Galaxy.银河云跑者:增强 Galaxy 的可扩展计算能力。
Bioinformatics. 2021 Jul 19;37(12):1763-1765. doi: 10.1093/bioinformatics/btaa860.
3
Laniakea: an open solution to provide Galaxy "on-demand" instances over heterogeneous cloud infrastructures.拉尼亚凯亚超星系团:一种提供 Galaxy“按需”实例的开放式解决方案,可在异构云基础架构上使用。
Gigascience. 2020 Apr 1;9(4). doi: 10.1093/gigascience/giaa033.
4
Cloud bursting galaxy: federated identity and access management.云爆发星系:联合身份与访问管理。
Bioinformatics. 2020 Jan 1;36(1):1-9. doi: 10.1093/bioinformatics/btz472.
5
Container-based bioinformatics with Pachyderm.基于容器的生物信息学与 Pachyderm。
Bioinformatics. 2019 Mar 1;35(5):839-846. doi: 10.1093/bioinformatics/bty699.
6
ReGaTE: Registration of Galaxy Tools in Elixir.ReGaTE:Elixir中Galaxy工具的注册。
Gigascience. 2017 Jun 1;6(6):1-4. doi: 10.1093/gigascience/gix022.
7
Creating reusable tools from scripts: the Galaxy Tool Factory.从脚本创建可重用工具:Galaxy 工具工厂。
Bioinformatics. 2012 Dec 1;28(23):3139-40. doi: 10.1093/bioinformatics/bts573. Epub 2012 Sep 28.
8
An accessible infrastructure for artificial intelligence using a Docker-based JupyterLab in Galaxy.利用 Galaxy 中基于 Docker 的 JupyterLab 实现人工智能的可访问基础设施。
Gigascience. 2022 Dec 28;12. doi: 10.1093/gigascience/giad028. Epub 2023 Apr 26.
9
Sequence database versioning for command line and Galaxy bioinformatics servers.用于命令行和Galaxy生物信息学服务器的序列数据库版本控制。
Bioinformatics. 2016 Apr 15;32(8):1275-7. doi: 10.1093/bioinformatics/btv724. Epub 2015 Dec 12.
10
The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2020 update.Galaxy 平台,用于实现可访问、可重现和协作的生物医学分析:2020 年更新。
Nucleic Acids Res. 2020 Jul 2;48(W1):W395-W402. doi: 10.1093/nar/gkaa434.

本文引用的文献

1
The Galaxy platform for accessible, reproducible, and collaborative data analyses: 2024 update.Galaxy 平台,用于可访问、可重现和协作的数据分析:2024 年更新。
Nucleic Acids Res. 2024 Jul 5;52(W1):W83-W94. doi: 10.1093/nar/gkae410.
2
Galaxy Training: A powerful framework for teaching!银河培训:一个强大的教学框架!
PLoS Comput Biol. 2023 Jan 9;19(1):e1010752. doi: 10.1371/journal.pcbi.1010752. eCollection 2023 Jan.
3
Inverting the model of genomics data sharing with the NHGRI Genomic Data Science Analysis, Visualization, and Informatics Lab-space.
与美国国立人类基因组研究所(NHGRI)基因组数据科学分析、可视化和信息学实验室空间一起颠覆基因组学数据共享模式。
Cell Genom. 2022 Jan 12;2(1). doi: 10.1016/j.xgen.2021.100085. Epub 2022 Jan 13.
4
CloudLaunch: Discover and Deploy Cloud Applications.云启动:发现并部署云应用程序。
Future Gener Comput Syst. 2019 May;94:802-810. doi: 10.1016/j.future.2018.04.037. Epub 2018 Jun 15.
5
Jupyter and Galaxy: Easing entry barriers into complex data analyses for biomedical researchers.Jupyter与Galaxy:降低生物医学研究人员进入复杂数据分析领域的门槛。
PLoS Comput Biol. 2017 May 25;13(5):e1005425. doi: 10.1371/journal.pcbi.1005425. eCollection 2017 May.
6
Orchestrating high-throughput genomic analysis with Bioconductor.使用Bioconductor编排高通量基因组分析。
Nat Methods. 2015 Feb;12(2):115-21. doi: 10.1038/nmeth.3252.
7
Harnessing cloud computing with Galaxy Cloud.通过银河云利用云计算。
Nat Biotechnol. 2011 Nov 8;29(11):972-4. doi: 10.1038/nbt.2028.