生信分析还没有“云”？有荣之联UEC BioCloud就够了！

2019-01-09 12:00:19 责任编辑：出处：[db:出处]

　　一个人的全基因组测序下来大约会达到100GB的数据量，加上各类分析以及不同样本、时间点的数据，一个人的数据将达到1TB。而目前每台 HiSeq X Ten 每年将能够测序 18,000 个人类基因组，如此庞大的数据量还仅仅是一切分析的基础，生物科技人员需将这些测序后采集到的原始数据，与不断增长且日趋庞大的基因库按照一定的科学计算、对比最终才完成对个体样本的分析。

　　因此，对于生信分析来说，生物信息数据的采集、处理、存储、传输和解读就显得异常重要。尤其是数据解读环节，解读的准确度除了与样本量直接相关，还与疾病基因组数据库是否健全、样本量是否充足有着不可分割的联系。

　　生信分析能力比拼到最后，往往是数据计算能力的“军备竞赛”，而竞赛的关键在于能否构建一个完整强大的“云计算平台”。

　　“生物云”不得不提的六个坑

　　就云计算平台构建而言，生信类企业往往必须直面以下6个“坑”：

　　存储坑

　　海量数据如何经济、高效的存储

　　传输坑

　　数据如何快速地在测序端、计算端、临床医生或科研人员之间高速传输

　　搜索坑

　　如何在庞大的数据量中迅速找到候选的研究对象(如突变位点、差异表达的基因、各种类型的非编码RNA等)

　　解读坑

　　如何对研究对象和生理病理过程或表型进行关联解读

　　展示坑

　　如何借助大数据处理软件将复杂，繁琐的数据通过可视化的方式呈现出分析结果

　　成本坑

　　如何快速搭建IT公共服务体系，提供高效服务的同时，降低自身系统的运维成本

　　然而，面对云计算平台构建的种种难题，在荣联生物云提供的SaaS服务——UEC BioCloud看来，解决起来So easy!UEC BioCloud针对上述的6个坑，不仅可以提供一站式的解决方案，且足够安全，在海量的NGS数据分析、存储和共享面前，能为科研数据研究提供更便利、更有效的解决方案。

　　借力UEC BioCloud 做好生信分析

　　俗话说，没有被生信数据折磨过的生信人，不足以谈人生，但一定要跟他好好聊聊荣联生物云的UEC BioCloud，因为相比企业自行搭建“云”平台：

　　| UEC BioCloud使用门槛低、性价比高

　　用户不需要购买大规模的分析计算集群和存储设备，只需要一台电脑以及一个有效的互联网连接，就可以随时随地使用分析计算服务。用户不仅能够省去购买和维护IT设备的费用，还支持按量计费，使用多少付多少费用，性价比高。另外不需要配备专业的运维人员，从而更专注于实际业务问题的解决上。

　　| 拥有弹性资源可伸缩

　　UEC BioCloud建立在大规模的私有集群或公有云平台上，实现对计算资源的统一管理与分配，使得用户对IT基础设施、计算、存储、应用程序等各种资源的使用方式可以变得像今天我们用水、用电一样简单，按需使用、按需付费，不必进行重复性建设。

　　云平台会根据分析任务申请的资源配额信息从资源池分配相应资源，并自动完成服务容器的调度。例如当分析样本量大时，平台根据分析作业对资源的需求，自动从资源池申请开通计算资源主机，运行分析计算，当计算完成后，平台将计算资源主机注销，释放资源，这样可以根据负载自动实现弹性伸缩，帮助生信客户快速、低成本应对业务突增带来计算资源不足。

　　| 分布式调度可突破规模瓶颈

　　随着数据规模的增长，计算的规模和复杂度也会不断增加，带来很多问题，首先是计算规模问题，因为数据量大了，必然会遇到计算规模的瓶颈。分布式调度引擎基于云计算技术和生物信息特征开发，本身为分布式设计，解决了原有SGE在大规模集群调度时的瓶颈问题，实现了多集群统一调度，多调度器之间相互协作，突破集群规模瓶颈。

　　目前生信分析软件越来越多样化，数据类型也越来越复杂，很难用传统的调度方式来满足，作业调度引擎采用容器粒度的调度，将分析软件容器化，用户不必关心复杂的工具版本冲突，库依赖关系问题，使用更加灵活、方便。

　　作业调度引擎不仅可以调度计算资源，更重要的是还可以根据应用的不同，调度存储和数据，这简化了生物基因应用过程紧耦合存储路径的问题，解耦合了分析和数据存储路径，使分析能够跨存储集群调度数据。最后云计算平台支持多计算框架的融合，除了HPC的计算模型，也会用到Spark、Hadoop的计算模型，甚至是Tensorflow的计算框架，云计算平台能兼容多种多样的计算技术，根据需要动态生成相应的计算资源。

　　分布式调度引擎专门针对生物信息分析的需求而设计，实现多调度器实例、多调度队列相互协作，负载均衡，能灵活高效的组织、调度生物信息作业，实现规模化生产。

　　| 可视化操作简单易用

　　UEC BioCloud可通过Web 界面使用，可视化水平高，不要求用户具有UNIX/Linux 系统操作、编程等知识背景，可减少专业人员雇佣成本，新用户学习使用也十分便捷。

　　| 流程管理规范化

　　目前，多数基因公司的分析流程分散在生信人员手中，版本不统一，缺乏统一管理。人员离职往往伴随着分析流程的外泄，而分析流程是一个基因公司最核心的资源。使用生物云平台，可以对流程进行规范化管理，核心生信人员将流程开发部署到云平台上，其他分析人员只需要使用标准流程进行分析，提高了流程的一致性，也避免分析流程外泄造成公司损失。