Cloudam雲端攜手高校探索雲計算在生命科學領域的應用

隨着雲計算服務和實踐的成熟，愈來愈多的行業對於雲計算的需求也日益增長。不一樣行業的需求與雲計算融合，就須要更大的算力支撐。這也意味着，雲計算的需求市場日漸擴大，Cloudam雲端自主研發的雲E算力平臺應運而生。

不只企業對於算力資源的需求愈來愈多，各大高校及各研究所，也會由於算力資源不足，而拖延項目研究的進度。例如，在某港澳大學的基因組項目中，也面臨由於當前計算機性能不夠致使算力不足的問題。

首先，目前該大學某生物信息課題組需對約2000個物種使用RepeatMasker進行基因組分析，中間需產生約2PB的臨時數據及100T以上的最終結果數據，這樣巨量的存儲需求，是當前設備的存儲資源不能知足的。

其次，該項目需使用600萬核時計算資源，且需支持併發約2000核，於是致使現有的計算資源明顯不足。

此外，該大學原來是直接使用某公有云資源計算，但此項目若直接使用公有云資源, 那麼成本將會是本來預算的不少倍。所以，項目組須要在國內尋求更爲經濟的解決方案。

針對當前這些棘手的問題，Cloudam雲端經過雲E算力平臺進行SaaS接入，用戶能夠經過瀏覽器直接使用RepeatMasker進行分析, Cloudam雲端的雲E平臺支持高達10PB的超大存儲徹底知足客戶數據量的需求。同時，該用戶利用雲E平臺提供的跨地域Gbps級別專線，將100TB的最終結果下載到本身本地，傳輸過程有着高速、智能化的特色。最重要的一點，雲E算力平臺同客戶簽定了數據安全及保密協議，Cloudam雲端將嚴格保障用戶輸入數據及計算結果的安全與私密性，保障了客戶的安全和隱私。

該解決方案最終耗時約550萬核時完成整個項目，中間存儲及最終的結果下載徹底免費。費用方面，這次Cloudam雲端的雲E平臺的花費大約只用了公有云1/5的成本，有效節約近80%的預算成本，就完成了整個基因組分析任務。

相比於超算中心的算力資源，Cloudam雲端的雲E算力平臺顯然有着更低的成本、和更高的效率。更重要的是經過這一次的項目經驗，極大提高了該所院校對國內雲計算產品的信心及信任度，最終，Cloudam雲端也與該院校達成了長期合做關係。

從以上實際案例中，咱們能夠看到，雲E算力平臺確實有效地解決在科研過程當中，高校及研究所面臨的本地算力資源不足、成本太高以及計算時間過長等問題。除此以外，還爲用戶提供了靈活高效的傳輸方案，及免費的存儲空間。顯著提升了科研項目的效率。