生命科学正面临从实验驱动向大数据驱动转型

生命科学领域的大数据时代已然到来。据相关统计，全球每年生物数据总量已经达到EB量级，完整的人体基因组有约30亿个碱基对，个体化基因组差异达6百万碱基，基于个性化的遗传背景产生了巨大数据。如果能高效、高速地利用这些大数据，无疑将为生命科学行业带来无限机遇。

科研人员认为，急剧增加的生物数据和计算机能力间的巨大差距是大数据发展面临的首要问题。”放眼国内生物科学院，其在运用现有IT技术处理大数据方面无不面临着部署慢、存储容量小、成本高等困境。

生物科学高性能计算需要海量的计算资源，且计算扩容速度很快，资源的部署周期长。传统IT服务，从设备采购到安装调试，需要数月的时间，难以及时响应业务的变化；同时，生科计算往往比较复杂，传统生命科学计算依靠手工进行环境部署，耗时耗力，效率低下；除此之外，生科计算产生海量数据，对存储有高要求，由于存储能力不足，导致数据人工逐行删除；对于生科企业来说，自建高性能计算平台一次需耗费大量资金，且设备更新换代成本高，可能导致面临资金不足风险等。面对这些问题传统的IT技术已经显露出它的弊端，亟需寻找传统IT的替代。

新型服务或可为生物大数据提供服务

针对高速有效地分析生物大数据所需要的技术， 新型服务或可提供解决有力支撑。

新型服务可向用户提供弹性海量的计算、存储资源，轻松应对大规模计算处理，帮助用户快速部署和管理大规模可扩展的IT基础设施资源。该服务或许能够为基因工程、蛋白质工程、生物制药等需要高性能计算的业务提供海量并行计算资源，

随着基因测序成本等的急剧下降，数字与生物科学高度融合，大数据背景下的新型服务将超越提升效率和降低成本的支撑地位，成为生物科学创新的核心竞争力并将重新定义市场的制高点。 对生科企业及研究院所来说，在公有云平台上测试和构建自己的业务模式将是一种经济高效的方式， 基于新型服务平台的生物行业服务范式将被全新构建。