基因测序是测序仪将不可视化的生物信息转换为可视化的文本信息，依托计算、存储和网络等IT资源，利用生物信息算法对文本信息进行分析和研究。这时一个强有力的IT基础设施必不可少。华大基因与华为云展开积极合作，顺利实现上云，实现了自动化测序分析能力。

 

云端基因测序

 

随着生命科学技术的发展，基因测序也呈现了新的发展特征。比如标准化，基因测序需要确保其结果的严谨和可重复；行业规模化，基因测序技术已广泛应用于医疗、农业、食品等多个领域，未来将呈现井喷式增长；平台化，测序公司除了面向科研单位、制药公司和医疗机构提供服务外，还可为保险、农业、IT等多个行业提供增值服务；亲民化，测序技术不断更迭，成本呈现超摩尔定律的下降，从“天价”下降至千美元，普通消费者均可享受技术红利。不过这些变化也给基因公司的IT建设带来了极大的挑战。

 

比如如何在高峰快速响应最终客户？测序业务一般为项目型，有明显淡季和旺季之分，旺季业务量可能是淡季的10倍以上，本地资源不足以支撑峰值资源需求。

 

如何轻资产运营？按全年均值/峰值配置IT资源，一次性投入大、固定资产投入高、总成本高、建设周期长且出现资源闲置，容易出现资金链断链影响公司整体运营，且3-5年后老旧设备需更新换代。

 

如何提升解读效率？大部分业务软件开源，软件运行过程中未匹配合适的IT资源，导致相同业务流的资源负载不均衡，最终导致IT资源浪费、有效利用率低下，从而影响总体成本竞争力，如30X的WGS测序耗时从6小时到40小时不等，测序分析耗时长。

 

如何快速共享、可靠存储和挖掘数据潜在价值？基因测序部分业务依赖大量样本数据，数据积累过程中需存储设备高可靠，且一定时间内无数据访问需求，因此数据的存储成本和管理成本日益凸显，数据存储的投入产出比较低。

 

从以上挑战，我们可以看到采用云的IT资源交付形式对于基因公司而言可谓是“雪中送炭”。基因测序分为数据收集、测序分析（基因转换、基因拼接、基因比对、基因注释）、数据交付（数据归档/分发）等阶段对于IT资源规格的需求也是多样化，有的阶段注重算力分析，有的阶段注重可靠存储。

 

此外，基因公司的不同发展阶段也对IT架构有着不同的需求，起步阶段是单点服务器，企业成长期是集群部署，市场业务扩张期则是本地集群与云的混合部署。作为一个新的行业，基因测序的IT人员匮乏，专业的人做专业的事，IT建设应该交给专业的人负责。

 

在基因测序的流程中，需要庞大的算力支持。从某种意义上说，生命科学的研究竞赛，很多时候已经变成了一场算力的比拼。基因测序对算力的需求都是波动的，同时对于不同生物的基因组，需要的算力也不同，这就会牵扯到计算集群的扩缩容，但传统的线下计算集群无法实现快速扩缩容，这也凸显了云计算的便利性。总之，业务上云已经成为当下基因公司的必然选择。

 

具体到华大基因，过去计算资源比较紧张，在使用峰值时，任务经常需要排队等候；同时科技服务有很多复杂基因组，客户需要借助不同规格的计算资源，所以云计算提供的灵活性是最好的选择。经过选型，华大基因最终选了华为云。

 

华大基因牵手华为云

 

2018年，华为云全球首家推出了以Kubernetes为基础的基因容器服务GCS，基于轻量级的容器技术，结合大数据、深度学习算法，为测序厂商提供了灵活可定制的测序流程、秒级可伸缩的高可靠资源和便捷一站式用户体验，让基因测序数据的计算更省、更快、更轻松。