( n' K* l5 e* K. C2、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 `# z7 R. j# u E' ]& @$ m6 v ; b' [" u, ~ W. X3、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 ! c* {3 P7 X- H- z# D; X* [ 8 b0 O# E _/ W2 T+ S& D7 C) j' H4、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。2 h) k4 e8 Q5 t5 l5 W
. q% J5 b( C" o) z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: * F3 _5 w# g/ w& t% ^0 L 8 f( c, ^1 V1 c. x/ j 7 O+ L4 Z. e& g1 z/ J) D $ X1 c; m2 S* P& N/ d/ |* D5 W ' _/ t& P4 n! A2 Q) Q$ u# n# b * @0 `$ W! e! Z/ V " I6 |# U0 M2 P$ K; H l 1 n- n: \- O: \0 O- L( E! m u4 Y+ z* n8 I& J
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。8 F2 A9 u: w2 G4 U3 j2 L5 {
1 Y: n! ^6 d2 `2 X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。 . Z0 S ^" d% j5 ~8 s2 h8 j0 a' ^- ^; d7 M" s
数据传输—测序仪产生的大量数据需要靠专线,裸光纤网络进行传输,如果数据量为PB级的,则可以使用寄送硬盘方式传送到云厂家的数据中心。/ M3 P, N7 n7 {# O
/ P( M1 X5 y# y# n- B: s0 U数据安全—云平台本身的vpc的网络隔离,高防,数据加密等安全机制可以保证数据的安全性 0 j" V2 e' P5 R" s; _3 d2 J1 M; F$ l
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) n% v, y! V9 t3 d* x9 ^ ^基因行业的痛点; x5 m+ h( w9 H" l, I) E