基因測(cè)序，作為“下一個(gè)能夠改變世界”的技術(shù)，已經(jīng)由實(shí)驗(yàn)室研究演變到臨床使用，為人類(lèi)預(yù)測(cè)罹患多種疾病的可能性，提前預(yù)防和治療疾病提供了一套可靠的方法和手段。而基于基因測(cè)序在預(yù)防和治療疾病方面的準(zhǔn)確和可靠，基因測(cè)序也因此成為了精準(zhǔn)醫(yī)療的基礎(chǔ)。據(jù)預(yù)測(cè)，基因測(cè)序市場(chǎng)未來(lái)五年復(fù)合增長(zhǎng)率在35%左右，2022年有望突破300億美元。

基因測(cè)序的難題

然而，雖然基因測(cè)序市場(chǎng)火爆異常，但實(shí)際上，對(duì)于基因測(cè)序廠商來(lái)說(shuō)，目前面臨著很多的困難和挑戰(zhàn)，具體而言，最主要的就是成本高、效率低、門(mén)檻高。

成本高

所謂成本高，是指基因測(cè)序的基礎(chǔ)設(shè)施成本和運(yùn)營(yíng)成本高。不同于傳統(tǒng)的常規(guī)計(jì)算，基因計(jì)算，需要對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行非常復(fù)雜的計(jì)算。測(cè)算一個(gè)人的基因，就需要對(duì)30億對(duì)的DNA進(jìn)行測(cè)算，涉及的算法包括映射、過(guò)濾、去重、排列、索引、壓縮、重校驗(yàn)等等，以HiSeq X10測(cè)序儀產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為例，一個(gè)人30x全基因組樣本數(shù)據(jù)FASTQ文件就會(huì)達(dá)到200GB ，中間數(shù)據(jù)sam文件大小將超過(guò)600GB。這無(wú)論對(duì)于服務(wù)器的計(jì)算還是存儲(chǔ)能力都提出了很高的要求，從而導(dǎo)致IT基礎(chǔ)設(shè)施成本居高不下。同時(shí)，對(duì)這些IT基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)，也會(huì)帶來(lái)大量的運(yùn)維成本。

效率低

效率低首先是指計(jì)算的效率低，基因測(cè)序?qū)?huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間，據(jù)悉，人類(lèi)歷史上的***次的基因測(cè)序耗費(fèi)了6個(gè)國(guó)家，10年的時(shí)間才最終完成，而即使在科技已經(jīng)日新月異的今天，如果采用傳統(tǒng)的IT架構(gòu)和計(jì)算框架，在基因數(shù)據(jù)的分析和解讀方面平均也會(huì)需要30+小時(shí)，這是一個(gè)很低的計(jì)算效率。其次，是指資源利用率低。基因測(cè)序業(yè)務(wù)有明顯淡旺季之分，通常旺季業(yè)務(wù)是淡季的數(shù)倍，這種業(yè)務(wù)的極度不平衡性，也造成了IT基礎(chǔ)設(shè)施的平均利用率的低下。

門(mén)檻高

基因測(cè)序沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，生物信息數(shù)據(jù)處理流程復(fù)雜，軟件選擇多，流程差異大，此外，針對(duì)不同測(cè)序訴求，需要構(gòu)建不同的測(cè)序環(huán)境和流程，搭建過(guò)程復(fù)雜。因此，僅僅是軟件的部署和分發(fā)，對(duì)于基因測(cè)序廠商中的IT部門(mén)就是一個(gè)不小的困難和挑戰(zhàn)，更不用說(shuō)基因測(cè)序流程的設(shè)計(jì)和編排了。

針對(duì)基因測(cè)序領(lǐng)域的這些困難和挑戰(zhàn)，華為云創(chuàng)造性的推出了以Kubernetes為基礎(chǔ)的基因容器服務(wù)GCS（Gene Container Service）。GCS將基因測(cè)序和容器技術(shù)***地結(jié)合在了一起，為廣大基因測(cè)序廠商提供了“更省、更快、更輕松”的云科學(xué)計(jì)算平臺(tái)。GCS是一個(gè)三層架構(gòu)，***層是Docker層，這層主要解決基因測(cè)序相關(guān)軟件的安裝升級(jí)問(wèn)題，中間層是Kubernetes層，主要解決在多臺(tái)節(jié)點(diǎn)上安裝Docker，運(yùn)行Docker的問(wèn)題，最上層是流程管理層，主要負(fù)責(zé)基因測(cè)序的流程控制。

為什么會(huì)是容器

那么，為什么是Docker容器成為了華為云基因測(cè)序解決方案的***呢？這是因?yàn)?，首先，在基因測(cè)序領(lǐng)域，數(shù)據(jù)處理流程復(fù)雜，單步驟就存在多種軟件可選，單軟件也有多版本可選。而在傳統(tǒng)虛機(jī)中運(yùn)行基因測(cè)序相關(guān)軟件，不僅需要安裝多種軟件，還需要考慮軟件間版本兼容性，同一軟件多實(shí)例間競(jìng)爭(zhēng)影響等因素。這對(duì)于缺乏專(zhuān)業(yè)IT人才的基因測(cè)序企業(yè)來(lái)說(shuō)，是一大痛苦。而容器技術(shù)具有使得不同軟件間運(yùn)行無(wú)感知的特性，同一個(gè)軟件任意多實(shí)例運(yùn)行也不會(huì)相互影響。而且Docker鏡像以軟件為單位， 獨(dú)立制作和更新都非常便捷，可以較好的克服多軟件多版本的安裝和配置問(wèn)題。

其次，在基因測(cè)序的過(guò)程中，如果前期調(diào)試流程出現(xiàn)錯(cuò)誤，將會(huì)導(dǎo)致軟件配置改變或者環(huán)境異常，這樣就必須重新搭建和恢復(fù)環(huán)境，同時(shí)，軟件的分發(fā)和更新成本也很高。而通過(guò)Docker鏡像便捷分發(fā)，一次構(gòu)建，隨處可運(yùn)行的機(jī)制，使得本地驗(yàn)證調(diào)試非常簡(jiǎn)便。環(huán)境的切換對(duì)Docker程序無(wú)影響，從而可以保證運(yùn)行環(huán)境的一致性以及數(shù)據(jù)處理結(jié)果的可重復(fù)性，而這對(duì)于解決基因測(cè)序的調(diào)試問(wèn)題有非常大的幫助。

***，按照傳統(tǒng)的基因測(cè)序方法，單樣本數(shù)據(jù)處理一般在單機(jī)上完成，所以目前普遍使用高規(guī)格機(jī)器來(lái)執(zhí)行pipeline流程。但這樣的話(huà)，多機(jī)并發(fā)能力就會(huì)不足，如單獨(dú)開(kāi)發(fā)任務(wù)調(diào)度框架，門(mén)檻成本和收益也不明顯。同時(shí)單機(jī)上多任務(wù)并發(fā)能力也受限，無(wú)法很好的滿(mǎn)載利用計(jì)算資源。但如果采用容器技術(shù)，單虛機(jī)上就可以同時(shí)運(yùn)行多個(gè)Docker容器，這使得多個(gè)任務(wù)可以同時(shí)在一個(gè)VM上執(zhí)行。再加上Kubernetes的資源調(diào)度能力，可以使得多任務(wù)按資源需求平均地在多VM上混合執(zhí)行，這樣，就會(huì)***化利用計(jì)算資源。

因此，有人說(shuō)基因測(cè)序與容器是注定天生的一對(duì)，絕對(duì)不是夸大其詞。

基因測(cè)序利器

除了具有容器所帶來(lái)的天然優(yōu)勢(shì)之外，GCS還具有諸多適合基因測(cè)序領(lǐng)域的特點(diǎn)，堪稱(chēng)基因測(cè)序領(lǐng)域***的利器。

便捷依賴(lài)定義&流程控制

GCS的流程描述語(yǔ)言非常靈活，結(jié)合容器的特點(diǎn)，可以輕松執(zhí)行基因測(cè)序流程的遷移、拷貝，同時(shí)，GCS還支持直接Shell方式的命令，因而，可以非常便捷的進(jìn)行基因測(cè)序流程的控制。

迭代式并發(fā)

針對(duì)基因測(cè)序領(lǐng)域高并發(fā)的要求，GCS通過(guò)便捷的迭代組合式并發(fā)，可以輕松處理并發(fā)任務(wù)場(chǎng)景。例如，通過(guò)執(zhí)行變量迭代，一條“echo $(1) $(2)"命令可以迭代出3*2=6個(gè)并發(fā)操作。同時(shí)，GCS的Shell語(yǔ)法，支持已有流程遷移，還支持用多種迭代描述方式，控制并發(fā)行為。

跨租戶(hù)共享存儲(chǔ)

GCS還支持跨租戶(hù)共享存儲(chǔ)，平臺(tái)可以為用戶(hù)提供參考組，數(shù)據(jù)庫(kù)等公共數(shù)據(jù)，并且這些數(shù)據(jù)還可以實(shí)現(xiàn)在各個(gè)租戶(hù)之間的共享，以便于不同用戶(hù)之間的協(xié)作。

親和性調(diào)度

通過(guò)GCS的親和調(diào)度功能，GCS可以把新任務(wù)優(yōu)先投遞到可容納的節(jié)點(diǎn)，配合自動(dòng)擴(kuò)縮容，以達(dá)成最小的資源消耗。

集群自動(dòng)擴(kuò)縮容

GCS還具有集群自動(dòng)擴(kuò)縮容的能力，當(dāng)集群無(wú)法容納更多的新任務(wù)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)新增節(jié)點(diǎn)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)期空閑時(shí)，也會(huì)相應(yīng)的刪除節(jié)點(diǎn)，從而既能使系統(tǒng)可以達(dá)到最小的資源消耗，又能輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)峰值。同時(shí)，由于容器運(yùn)行密度高，因此可以充分利用其計(jì)算能力，做到運(yùn)維零成本。

動(dòng)態(tài)并發(fā)

GCS具有動(dòng)態(tài)并發(fā)的功能，針對(duì)基因測(cè)序這樣復(fù)雜的任務(wù)，可以根據(jù)實(shí)際情況，動(dòng)態(tài)的將復(fù)雜的任務(wù)切割成若干個(gè)簡(jiǎn)單的小任務(wù)，分配到不同容器中去執(zhí)行，***再進(jìn)行合并，從而大大提升了系統(tǒng)應(yīng)對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的能力。

專(zhuān)業(yè)鏡像倉(cāng)庫(kù)

在基因測(cè)序領(lǐng)域，涉及的工具超過(guò)5000多個(gè)，皆分布在DockerHub上，為此，GCS支持直接對(duì)接全球***的鏡像倉(cāng)庫(kù)DockerHub，還為用戶(hù)提供了華為SWR鏡像倉(cāng)庫(kù)，并支持對(duì)接私有倉(cāng)庫(kù)，這將大大方便基因測(cè)序領(lǐng)域的用戶(hù)使用這些工具。

GPU混合集群

特別的，GCS還支持GPU混合集群，除了支持GPU任務(wù)之外，還支持普通任務(wù)+GPU任務(wù)的混合調(diào)度，據(jù)了解，這是華為云GCS特有的功能，而且這項(xiàng)功能也會(huì)在華為CCE、CCI中得到應(yīng)用。

流程設(shè)計(jì)器

前面已經(jīng)說(shuō)過(guò)，基因測(cè)序流程的設(shè)計(jì)復(fù)雜而枯燥，為此，GCS為用戶(hù)提供了圖形化的流程設(shè)計(jì)器，僅需通過(guò)鼠標(biāo)的拖拽就可以輕松完成基因測(cè)序流程的設(shè)計(jì)，將基因測(cè)序人員從痛苦的流程設(shè)計(jì)過(guò)程中拉了出來(lái)。

多集群管理

GCS還具有強(qiáng)大的多集群管理功能，支持任務(wù)間資源隔離，可以輕松實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境的隔離，同時(shí)，在費(fèi)用管理上也更便捷。

除此之外，GCS還支持單群集多用戶(hù)的隔離，從集群到節(jié)點(diǎn)到任務(wù)的多維度監(jiān)控，并具有豐富的接口，很方便的就可以進(jìn)行集成。

而基于這些特點(diǎn)，GCS可以確保最小資源消耗、充分利用計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)零成本運(yùn)維，并提供秒級(jí)擴(kuò)容，萬(wàn)級(jí)并發(fā)專(zhuān)屬集群，零排隊(duì)等待時(shí)間，可以使全基因組測(cè)序(WGS)耗時(shí)降低3-5倍，從而實(shí)現(xiàn)軟件免安裝，環(huán)境一鍵式重建、標(biāo)準(zhǔn)流程(WDL/SJM/Snakemake)快速遷移、千節(jié)點(diǎn)計(jì)算集群搭建由多天降低至半小時(shí)等。

不僅僅是GCS

而基于GCS，華為云還推出了KubeGene開(kāi)源項(xiàng)目，把基因容器最核心的部分開(kāi)源給廣大基因科學(xué)領(lǐng)域的企業(yè)和用戶(hù)，不僅僅希望通過(guò)這種方式能夠直接幫助廣大基因科學(xué)的用戶(hù)，也希望通過(guò)社區(qū)協(xié)作的方式來(lái)加速這個(gè)項(xiàng)目的發(fā)展，更好的促進(jìn)基因科學(xué)領(lǐng)域的廠商能夠更好的聚焦在自己的業(yè)務(wù)創(chuàng)新上。更希望廣大廠商和用戶(hù)能夠?qū)⒒驕y(cè)試的流程互相分享，互相借鑒、共同進(jìn)步，一起共建基因科學(xué)的容器生態(tài)。據(jù)華為云介紹，KubeGene項(xiàng)目自從11月中旬在上海KubeCon宣布以來(lái)，在GitHub上已經(jīng)吸引到接近80多顆Star，接近20個(gè)Fork。

GCS僅僅是華為云在容器開(kāi)源領(lǐng)域貢獻(xiàn)的一個(gè)小小縮影，實(shí)際上，在容器開(kāi)源領(lǐng)域，華為一直是重要的貢獻(xiàn)者和容器生態(tài)的***，在Kubernetes社區(qū)，華為貢獻(xiàn)國(guó)內(nèi)***，全球第三，在CNCF&Kubenetes 社區(qū)，華為貢獻(xiàn)位列全球前四、國(guó)內(nèi)***，擁有Maintainer 12席，華為還是CNCF技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)九位委員之一，K8S社區(qū)技術(shù)指導(dǎo)委員會(huì)十三位委員之一，也是首批KSCP認(rèn)證廠商。在OCI&Docker&其他社區(qū)，華為貢獻(xiàn)全球前三、國(guó)內(nèi)***，擁有Maintainer 7席。華為還是OCI初創(chuàng)成員，容器鏡像格式的規(guī)范和實(shí)現(xiàn)的主導(dǎo)者，Kata Container項(xiàng)目發(fā)起者之一，架構(gòu)委員會(huì)5席位之一以及CNCF基金會(huì)的初創(chuàng)會(huì)員、白金會(huì)員和CNCF/Kubernetes TOC的成員。

華為云“有技術(shù)、有未來(lái)、值得信賴(lài)”，致力于做智能世界的黑土地，基于華為30年技術(shù)積累，華為云在容器和開(kāi)源領(lǐng)域持續(xù)深耕，也許就是其能夠成為重要貢獻(xiàn)者和***的重要原因之一。