由于成本、复杂性和时间限制，开发人员很难充分利用云计算的力量。雪上加霜的是，传统的高性能计算依赖于过多的中间件、编配和工程。
为了让开发人员更容易地创建分布式应用程序，以解决大型、复杂和计算密集的挑战，Hadean创建了一个新的分布式计算平台，允许他们编写可伸缩的云本地应用程序。
为了了解更多关于Hadean和它的新平台，蓝冠测速5G融合了边缘云的概念，这使云处理更接近边缘。结合强大的移动平台，蓝冠代理人员可以选择在边缘运行推理（即，当在现实世界中使用经过训练的AI模型时），或者将其发送到边缘云。TechRadar Pro采访了该公司的运营副总裁Mimi Keshani。
Hadean的成立旨在克服分布式计算带来的挑战，释放云计算的潜力。我们采用第一流的方法开发了Hadean平台，它使程序员能够快速、轻松地编写联网的、动态伸缩的云本地应用程序。
Hadean如何克服计算瓶颈?
通过消除过多的中间件、编排和过度工程，Hadean消除了计算瓶颈，使开发人员能够快速、高效地构建、发布和扩展他们的应用程序。
Hadean紧靠金属，实现了一种独特的进程模型，可以转换分布式计算的可靠性和可伸缩性，确保构建在该模型上的任何应用程序都是分布式的，默认情况下都是动态可伸缩的。
弗朗西斯克里克研究所(Francis Crick Institute)最近宣布，它正在与贵公司合作，模拟Covid-19如何在体内和人群中传播。在这次合作中，哈迪扮演了什么样的角色?
Francis Crick研究所将使用我们的模拟应用Aether Engine，对新冠肺炎模型进行模拟，该模型将分析人与人之间的相互作用，并深入了解病毒在个体内的传播方式，提供病原体传播的多尺度图像。该项目将涉及计算复杂的数据集，这些数据集将由Aether引擎的分布式八叉树数据结构处理。它动态地对模拟进行分区，以根据需要提供额外的计算能力，减少通常与运行超大规模模拟相关的费用和工程复杂性。
政府和卫生组织将如何从贵公司的解决方案开发的大规模模型中获益?有没有什么特别的发现是新奇的或出乎意料的?
最终，我们希望准确地预测一个人对感染的易感程度，以及他们将其传播下去的可能性。该项目将提供接近实时的分析，并使政府和卫生组织在规划保护措施时能够做出更明智的决定，这最终将减轻卫生保健基础设施的负担并挽救生命。
您对云计算应用的激增有什么看法?你认为有什么潜在的问题吗?
技术一直处于快速发展的状态，最近的大流行凸显了对更大计算能力的需求，有些事物通过蓝冠注册Wi-Fi连接，其他事物则使用蓝冠测速蓝牙，而另一些事物则通过Thread或Zigbee连接。以及快速和廉价获取计算能力的需求。在大流行病中，我们也看到可用数据的激增，因此对存储、结构和分析这些输出的云技术的需求更大。
释放大数据和大计算的潜力意味着我们现在能够严格探索个性化和精准医疗等途径。为了充分利用可用的计算能力，我们需要构建云本地应用程序——这就是我们创建Hadean的原因。
你们公司去年做过一个蛋白质-蛋白质相互作用的项目。你能告诉我们关于那个项目的更多信息吗?以及它是如何导致你与弗朗西斯克里克研究所合作的?
2019年，我们与弗朗西斯克里克研究所(Francis Crick Institute)合作，通过英国创新基金(Innovate UK grant)探索Hadean在生命科学中的适用性。我们使用以太引擎，我们的空间模拟引擎，来研究如何我们可以加速计算工具对接两个蛋白质结构在一起，包括一些相互作用涉及到某些癌症。
我们能够显著地减少对数百万种可能的蛋白质结构进行采样所需的计算时间——因为对于开发人员来说，在以太引擎上进行采样可以很容易地并行化，而不需要额外的努力，并且使用更多样化的输入意味着需要的对接运行更少。我们在《蛋白质》杂志上发表了这项研究，并续签了合同，在此基础上建立COVID-19传播模型。
以太发动机是一种空间仿真应用。它跨越不同的处理器和物理机器扩展，利用更多的计算能力，随着模拟的复杂性和规模的增长。它可以快速、大规模地运行复杂的模拟;大幅提高云计算和分布式计算系统的速度、可伸缩性和可靠性。
Hadean平台(正式的OS)是一个云本地操作系统，它的存在是为了实现分布式进程模型。默认情况下，构建在该平台上的应用程序是分布式的，不需要容器，比如我们的主要应用程序Aether引擎。Hadean平台可以动态伸缩，因为高效地分割计算任务并将其分配给给定云系统中的cpu(而不是单个服务器或集群)需要或多或少的计算能力。
你的团队是否正在开发未来的项目或产品?
我们正在筹备许多令人兴奋的项目。最近，蓝冠官网设计了该套件来支持亚马逊基于云的AVS。它允许蓝冠代理人员对连接到AWS IoT Core的语音控制设备进行原型设计，该设备是Amazon托管的云服务，用于与蓝冠测速云应用程序和其他设备安全地交互。我们通过RAMP倡议帮助帝国理工学院的流行病学研究人员创建了英国的大规模空间社交网络，为开发NHSX联系人追踪应用程序的模型提供信息。