基因测序行业解决方案1 {! \5 C, e# `' ?1 k" l
基因图被称为“上帝用以创造生命的语言”,但今天我们不谈上帝,不谈基因,我们谈谈基因在IT中的应用和现状。* C# l( q% s8 L, F) X
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段同学的基因测序行业解决方案,非常不错,赞!推荐!! F: K1 a9 | x. R0 j4 q, N
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4 V ^& P% C- S# {+ p+ t4 b5 E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。' H8 ^ W3 x8 P' r
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基因行业IT现状. r2 E; D1 S# T; K$ k
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+ g( z1 w( l, }" Q) Z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: / W. x8 y1 z3 W0 [& s4 [$ l % G& c% l ?2 U! G1、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。6 ~( S5 C: ]/ }/ v- O2 U0 c
, o, r: [8 E) C% n+ Z" }( Y2、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8 y% i* a ]( @1 ?* A8 `
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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 _0 L& ]8 p- g1 Q
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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。 - t. }/ D7 m! J& u, z8 E' i2 i$ c: R, W; 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: ; E% l- q# U3 m0 p4 f% e, z : B0 N* U& A6 p. P0 S% v! ~% ^. m' |1 g