【容器技术】详解华为云基因容器服务GCS

基因测序，作为“下一个能够改变世界”的技术，已经由实验室研究演变到临床使用，为人类预测罹患多种疾病的可能性，提前预防和治疗疾病提供了一套可靠的方法和手段。而基于基因测序在预防和治疗疾病方面的准确和可靠，基因测序也因此成为了精准医疗的基础。据预测，基因测序市场未来五年复合增长率在35%左右，2022年有望突破300亿美元。

基因测序的难题

然而，虽然基因测序市场火爆异常，但实际上，对于基因测序厂商来说，目前面临着很多的困难和挑战，具体而言，最主要的就是成本高、效率低、门槛高。

成本高

所谓成本高，是指基因测序的基础设施成本和运营成本高。不同于传统的常规计算，基因计算，需要对海量的数据进行非常复杂的计算。测算一个人的基因，就需要对30亿对的DNA进行测算，涉及的算法包括映射、过滤、去重、排列、索引、压缩、重校验等等，以HiSeq X10测序仪产生的数据为例，一个人30x全基因组样本数据FASTQ文件就会达到200GB ，中间数据sam文件大小将超过600GB。这无论对于服务器的计算还是存储能力都提出了很高的要求，从而导致IT基础设施成本居高不下。同时，对这些IT基础设施的维护，也会带来大量的运维成本。

效率低

效率低首先是指计算的效率低，基因测序将会耗费大量的时间，据悉，人类历史上的第一次的基因测序耗费了6个国家，10年的时间才最终完成，而即使在科技已经日新月异的今天，如果采用传统的IT架构和计算框架，在基因数据的分析和解读方面平均也会需要30+小时，这是一个很低的计算效率。其次，是指资源利用率低。基因测序业务有明显淡旺季之分，通常旺季业务是淡季的数倍，这种业务的极度不平衡性，也造成了IT基础设施的平均利用率的低下。

门槛高

基因测序没有统一标准，生物信息数据处理流程复杂，软件选择多，流程差异大，此外，针对不同测序诉求，需要构建不同的测序环境和流程，搭建过程复杂。因此，仅仅是软件的部署和分发，对于基因测序厂商中的IT部门就是一个不小的困难和挑战，更不用说基因测序流程的设计和编排了。

针对基因测序领域的这些困难和挑战，华为云创造性的推出了以Kubernetes为基础的基因容器服务GCS(Ge