生命科学行业解决方案
摘要：本文整理自阿里云弹性计算产品解决方案架构马继雨（芦笋），在阿里云
云计算情报局的分享。本篇内容主要分为四个部分：
1. 行业综述
2. 行业分析
3. 云超算解决方案
4. 关键特性及方案优势
一、行业综述
生命科学是研究生命现象、揭示生命活动规律和生命本质的科学。通常把服务于科学研究的企业所处的行业统称为科学服务行业，把服务于生命科学研究的企业所处的行业叫生命科学服务行业。生命科学技术是以分子遗传学为核心的先进科学技术。生命科学所要回答的首要问题就是“什么是生命”。
生命科学的主要领域是医药、生物、银行、基因等相关的一些领域。在市场中，息息相关的客户群体也主要是医院、研发、科研等。
整个行业的产业链分为上、中、下三层。
上游主要是设备的生产及软件研发，比赛默飞，华大都是较为有名的上游厂商；中游主要是以服务商为主；下游是医疗机构、科研场所、制药公司等服务。
由此可见，上游掌握着整个行业命脉。中游为面向终端用户的生命科学服务商为用户提供相应服务，从中收取服务费。下游则为服务使用者，其决定了中游服务细分赛道的市场容量、发展前景及业务模式特点。
以基因检测技术为例，二代基因测序是当前下基因检测最热门技术。主要为从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性。
基因测序相关产品和技术已由实验室研究演变到临床使用，可以说基因测序技术是下一个改变世界的技术。与PCR和FISH技术相比，具有高通量、数据量大的特点。基因测序技术的缺点是操作复杂、对样本DNA浓度和纯度要求较高，且数据庞杂。
结合基因组学比较典型的业务，全基因组测序。人类基因组计划（HGP）历经13年，在2003年完成，使得整个基因测序领域发生了革命性的变化，随后很多政府资助的大规模测序计划也陆续启动，如1000基因组计划、10K计划等，极大推动了人类对基因变异、人类进化和基因疾病的研究及发现。
在计算机科学生信领域，基于GATK的全基因组测序流程则在现代基因测序中发挥着至关重要的作用。
在典型的基因组测序业务中，涉及应用软件数量繁多，且使用方式各异，也存在大量的串行化软件，典型的全基因组测序流程，有两个主要特征。
第一，执行时间长，常规流程及通用计算资源，一个人类基因组样本需要近1000核时进行处理。第二，数据量大，单个样本平均能产生1TB的中间数据。
因此，结合集群调度器提升并发效率、结合异构方案加速执行性能、基于容器部署不同业务镜像、存储的冷热数据备份，都已成为计算机生信领域主要的分析课题。
二、行业分析
传统超算方案，主要通过线下超算集群或者自建的机房对接。目前，主要面临三个问题。
用户资源老化过保后，资源复用及维护，需要投入大量的人力、财力。
业务的峰谷效应。因为资源有限，高峰期作业排队时间长，低谷期资源使用率低。
已有集群无法满足新增业务及技术创新的需要，可扩展性不足，采购周期比较长。
随着基因组的不断演进，计算科技的不断发展，传统基因组测序已经无法满足现有的业务的发展诉求。
对于传统的高性能计算业务流程，主要分为以下三个阶段，即业务前的处理，业务中的提交调度和执行，业务后的可视化分析。
如右上角，作业提交至调度器。调度器做线下机器的调度分发，根据作业运行配置和当前资源情况，调度适合的资源参与计算作业。
传统行业的方案有以下几个特点，扩展性不佳、性能瓶颈，管理维护难，新技术挑战。其中，较为明显的是性能瓶颈。高峰算力不足，作业排队时间长，严重影响业务。
在管理维护方面，投入成本较大，软件统一管控、安全保障、建设运维一体化的方案不够。
三、云超算解决方案
阿里云高性能计算产品E-HPC主要是软件服务，通过高性能计算业务习惯与云计算优势相结合。大规模集群部署与推理，弹性的使用资源，工作流从前到后的保障，作业调度运行的管理，多客户的安全隔离。性能剖析与调优。
HPC作为基础设施，符合高性能计算业务场景与可靠性的要求。计算、存储、网络，图形可视化，满足了用户极致的性能诉求，低延时的网络通信，大规模刚推送的并行文件系统。
在线性扩容方面，阿里云高性能产品联合生命科学行业三十多款应用，提供轻量级使用便利。对于征信行业，兼容众多市场主流征信软件，提供生命科学统一门户。
阿里云在pass层提供集群算力、弹性伸缩、多级缓存、商业管理、资源生命周期的管理服务。底层是阿里云平台算力资源，神龙虚拟化技术，用户可以选择多种计算实例规格。
高性能计算公共云解决方案，通过全量上云，在云上搭建E-HPC，提供资源调度、作业管理、弹性伸缩等能力。
高性能计算混合云解决方案分为两种。第一种，调度节点在线下机房，资源不够时向线上扩容新节点。应用场景以本地建设为主，云上为满足突发业务需求。有利于快速满足突发需求，按需使用随时释放。
第二种，调度节点在E-HPC集群，同时管理线下已有计算节点。本地以有机房建设，但后续以云上建设为主。有利于利旧云下基础设施，逐步过渡。
生命科学大计算解决方案的CPU内存提供1:2，1:4，1:8实例，同时提供高主频实例。上层是E-HPC的资源调度管控。
在大内存实例性能优化解决方案中，E-HPC基于阿里云基础设施，为用户提供一站式公共云HPC服务，提供快捷、弹性、安全和与阿里云产品互通的技术计算云平台。HPC弹性伸缩，将MemVerge节点自动纳管，业务高峰扩容带有Memverge软件的ECS，低谷时释放，节省成本。
HPC作业调度带有MemVerge软件的大内存实例计算，在基因测序及EDA芯片设计场景，实现性能极致优化。
E-HPC+MemVerge软件+ECS i4p实例一键安装部署，在ECS上自动部署Memverge软件，解决每弹一台i4p部署一次Memverge软件的手动部署的繁琐低效问题。
在制药AI解决方案中，有数据采集，清洗标注，模型训练，模型部署与推理五个环节。阿里云ECC1G-10G的网络专线，解决采集数据上云。Oss对象存储支持海量数据存储，数据分发/归档。NAS/CPFS井行文件存储提供高吞吐、低时延，高达百GB/s吞吐和百万IOPS，多种I/O模型，大文件小文件混合型workload。
四、关键特性及方案优势
E-HPC的优势在于，快速创建云上的HPC集群。在云下，需要规划网络，软件初始化，账号处理。在云上，只需要半个小时，就能完成HPC集群的搭建。
HPC应用的性能分析，采用逐层分析、优化的方法。基于系统及进程函数指令、微服务架构、HPC应用，阿里提供各个层级的优化分析。
E-HPC自动伸缩支持跨数据中心，一个集群的计算资源可以在不同数据中心，满足大规模并行作业要求。计算资源的类型可根据HPC调度器队列灵活配置。
在数据全流程可视化中，作业前通过web页面或者SSH，登陆管控节点，进行操作。
在作业运行中，可以通过性能分析、进程分析，做资源的监控和管理。在作业的最后，可以通过阿里云资源的云桌面，做可视化的数据处理分析。
E-HPC的优势在于丰富算力，自动伸缩支持跨数据中心，满足大规模并行作业要求。支持多规格异构算力，以及大内存型、高主频等规格CPU实例。
在成本方面，E-HPC可以动态创建/删除计算节点，按实际负载弹性计费。灵活配置伸缩策略，支持抢占式实例，支持跨可用区伸缩，降低客户使用成本。
在运维方面，E-HPC全面兼容HPC业务，自动多可用区集群搭建。提供作业运行性能分析，分别基于集群、实例、进程等维度定位热点。在新技术创新中，E-HPC提供生态SAAS、PAAS赋能，如GPU、FPGA、倚天等新产品的加持。
