深度解析华大基因在数据环节如何布局？

作为华大基因的青年科学家，金鑫曾参予了一系列根本性科研项目攻坚，还包括国际千人基因组计划、中丹糖尿病基因组计划、人类绿基因组图谱计划、高原基因组计划，及自闭症基因组计划等。早在2009年，金鑫就以在校生的身份在《Nature》子刊《NatureBiotechnology》公开发表《建构人类绿基因组序列图谱》，并首次明确提出了“人类绿基因组”概念。想起这或许又是一次与天才的对话，记者一开始深感紧绷。

而随后相似一个小时的专访中，逻辑鬼、一针见血的观点、谈话间又更容易疏远，这样的金鑫变得十分有意思。沉默寡言又缜密，两个对立纠葛的词放到他身上却也没什么违和感。华大基因研发中心副总监金鑫博士数据分析：云上与本地多维布局2015年，华大基因基因组数据分析云计算平台BGIOnline国际版月在AWS上线，随后于2016年在阿里云上线了国内版。

作为负责人，金鑫亲眼了BGIOnline的建设工作。只不过早在2011年华大基因就开始尝试云上的数据组学方案，但由于当时国内公有云的建设还不成熟期，作为先行者，他们回头了不少弯路。2014年开始，云技术领域有了相当大的变革。

阿里云，华为云这样的IaaS服务商较慢兴起，“华大领导层实在，这个事情可以腊了。”金鑫回想。数据分析牵涉到到基因数据的降维过程，将原始数据叛维到较为高质量的变异列表数据。

传统方案中，是基于大型计算出来设备和存储设备来展开数据计算出来和降维。当数据量减少到现有构架无法符合计算出来市场需求，那企业就必须再度出售设备。这里面就牵涉到到两个问题，一是小型企业否需要忍受设备出售的费用，二是设备出售否需要跟得上数据减少的速度。BGIOnline则把降维和数据环节搬了云上，并且在分析层面上给用户自定义简化和个性化体验。

金鑫告诉他记者，传统的数据分析必须在本地集群上部署，然后在本地通过命令行去加装和操作者。而BGIOnline则通过前端把所有集群都管理隐蔽一起，对前端用户来说，只必须非常简单的鼠标操作者就可以根据自身市场需求改版流程和启动分析。“一方面是减少数据分析本身的门槛，另一方面是可以让用户用于的更为便利。

不必须出售大型设备，也不必须简单的操作者，点点鼠标就可以已完成了。”金鑫告诉他记者。此外，多年来华大基因累积了来自制药、科研、临床和个人等多样且非常丰富的客户，对市场和客户的市场需求有较为浅的解读，这些都沦为BGIOnline的特色和优势。但随后，金鑫话锋一转：“云平台是解决问题了很多问题，但实质上没一种解决方案是极致的。

云上或者是本地的方向都有各自优势所在，华大基因在这些方向都会去布局。”据金鑫透漏，华大基因已在数十家国内最差的医院部署了本地化解决方案一体机。临床医院对外的网络接口和传输速度有可能受到限制，中间环节牵涉到到的很多软件必须监管部门登记审批，因此云上的方案不一定几乎限于。一体机包括了测序数据分析和报告生产量功能，可符合临床级别检测的本地检测和本地分析市场需求。

“对于一些临床医院来说，这是个不俗的解决方案。”他回应。

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