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近年来，基因行业快速发展，由原本的实验室内的科研项目逐步走向临床应用，计算模式从离线向在线演进，带动医疗和健康行业的发展的同时，也让基因行业迎来新时代。5 i. F# a& l3 h. Y/ T9 t
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基因行业IT现状( [+ g8 \5 t; s' ^- A! w
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9 M1 B) U0 `8 A5 A基因计算行业在现实中遇到了很多挑战，主要分为如下几部分： 9 W2 H7 I9 Y2 v$ T; t % `: V; ^9 n" {- Q5 Y( l' j# {1、数据存储方面，由于基因测序技术的提升，测序成本降低。从最初的人类基因组开始细分扩展，目前已经涉及到肿瘤，遗传病检测。扩展到植物，远古生物，细菌，病毒，微生物的基因检测。因此数据种类和数据量是异常庞大，经常以PB为单位保存。 5 X( o8 z+ q4 s: G7 G9 l ( H) v+ U' N/ b/ \# ]2、数据计算方面，大规模样本的数据分析和挖掘需要海量计算资源，本地计算成本太高，扩容慢，收效更慢* G& j! V) H3 m
& ~2 z6 k. N$ C- h ]3、数据全球化，因为基因行业的特殊性，很多样本数据需要到当地采集，如果有数据共享，就需要一个全球化，多数据中心的支持6 m* B5 [" w+ f$ @4 D; s$ p
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4、数据安全方面，基因数据相对比较隐私，但传统的基因公司IT能力较弱，安全措施不到位，防御能力很弱。9 [$ F' b% T6 l/ E- r _: M
d; U S+ j( K/ x3 X0 Y8 G% @针对这些特点，我们很容易想到，云是一个很好的解决办法，为什么这么说？请听我细细道来： 7 a. k$ ^# B9 c6 N* ]6 h# D. S4 z/ v3 Z* A9 j( G$ U! W! L
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, k; J' W3 l8 [ % d+ Q/ V; x9 W: K/ U$ ]7 }- F 0 X# D/ Q, O" q7 K' A+ A7 }+ V( D: p4 k1 Z( T7 w
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数据计算--云本身的弹性计算能满足基因数据的挖掘和分析，能用最少的时间计算出结果。减少了用户的部署环境，计算的时间成本。" Z8 X2 p9 t( w/ r) J6 Z _
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数据存储—云平台能提供海量的数据存储，且存储的格式多样，一般的云平台能支持文件存储，对象存储，根据数据类型还能支持冷存储（或叫归档存储）。对于PB级的数据，冷存储能减少很多客户成本。2 ?2 q/ ~! |% j4 Z4 z {+ T. s4 L/ L
