乍一听，云计算，这个时髦的IT术语和生命科学有啥关系？随着实验技术的不断创新，使研究规模和可获得的数据量急剧扩增，当普通实验室计算能力已不足以应付日益庞大的数据分析时，云计算的诞生不单将有助于解决数据瓶颈问题，更为未来的实验室数据分析指出新的方向。
作为享誉全球的基因组学研发机构，华大集团面对的是全球各地需要进行基因测序及相关服务的客户。基因测序会产生大量的基因数据，以小麦的基因测序为例，一粒小麦的基因数据是16GB，再乘上数以千计的样本，整个数据量就变得非常恐怖，而如何把庞大的数据交付给客户就成了难题。
早期，华大基因采用硬盘传递的方法，即将基因数据导入硬盘，然后快递给客户，客户收到后再将数据导入自己的系统。在交付数据的过程中，因为涉及数据转换等各种问题，这种做法容易耽误交付周期，显得非常低效。
此外，传统模式下，华大基因需要通过购置和自建计算、存储集群，并雇佣大量生物信息从业人员来获得基因数据分析能力，由此需要付出集群建设、维护、折旧和专业人员雇佣的巨大成本。即便如此，面对业务高峰时依然会出现捉襟见肘的情况，对业务进度有比较大的影响。“分析基因数据的时候同事们经常会遇到一件事，就是自己的计算资源不够用了，任务老是要排队了。”深圳华大基因股份有限公司BGIOnline大数据专项负责人金鑫说。
在面对数据交付和控制成本的难题时，华大基因并不是没有寻找过其他应对办法，早在年，华大基因就曾尝试通过搭建私有云的方式来解决，然而开发过程并不理想。由于当时的国内对云计算还比较陌生，华大基因需要自己解决很多技术难题，这显然不是华大基因所擅长的。到了年，华大基因开始与AWS合作，研发工作顺利展开。年，BGIOnline正式上线。
灵活高效还能全球化支持
“我们在海外布局，一定要找卓越的合作伙伴，AWS在全球云计算的地位有目共睹。所以我们选择了AWS。”金鑫说。凭借深厚的技术积累，AWS已经在全球16个地理区域内运营了42个可用区，每个可用区都有独立的冗余电源、联网和连接等，确保用户可以将业务无缝拓展至全球。通过AWS，华大基因可以在离客户最近的地方开展基因测序工作，基因数据的分析和传递都在云上完成，只需授权海外客户访问这些数据即可，无需下载就能执行进一步的分析，极大提升了数据流通的效率。
对于华大基因与AWS的合作，金鑫这样表示：“在BGIOnline搭建的过程中，AWS团队起到非常大的作用，因为在美国他们已经有这样的行业经验，对这个行业的理解比很多其他厂商要深，所以我们一开始就得到了AWS团队的支持和建议。并且通过AWS广泛的行业资源，我们接触了不少同行业的公司，也与他们展开了合作，这对我们的业务发展是非常有帮助的。”
AWS为用户提供了不同级别的技术支持服务，在架构设计、开发、运维等各个环节为用户提供全方位的支持。华大基因在做个人的全基因组分析项目时，需要用到台AmazonEC2和TB的存储，远远超过云平台的默认限制。
当华大基因向AWS提出需求后，很快就得到了回应。AWS将华大基因的AmazonEC2限制提高到0台，存储限制提高到TB，同时提供了中文的技术支持服务。
依靠AWS强大的计算资源和存储能力，华大基因顺利实现了17个小时内完成个人的全基因组分析的目标。“如果是以前放在华大基因的线下去做，每个人差不多都得分析3到5天，”金鑫说。
有了它，可以从容应对数据分析
目前，华大基因的生物信息数据分析平台——BGIOnline已经构建在云上，所使用的AWS服务包括AmazonEC2、AmazonS3、AmazonRDS、AmazonConfig等。
作为全球著名的的基因组学研发机构，华大集团在使用AWS中获得了实实在在的好处：获得更多的商业机会、推动生命科学产业发展。
基于AWS云平台的BGIOnline系统架构图
在AWS按需付费的模式下，计算完成后资源自动释放，不再产生费用，遇到业务高峰时也能从容应对，用更少的费用撬动更大的计算能力。并且，硬件设备的运营和维护也无需由华大基因负责，节省了大量人力成本。
此外，借助AWS强大的计算能力，华大基因获取基因数据的效率也大幅提高，以往进行一个人的全基因组分析需要将近一周才能完成，成本大于RMB。而在BGIOnline上，1-2天就能完成一个人的基因组分析，还能并行执行上百人的分析任务，成本有望低于RMB，效率提升的同时费用也在降低，无疑为华大基因带来的更多的商业机会。
对华大基因来说，传统的离线计算方式远离了用户，使得商业模式难以取得突破，基因数据分析的价值难以得到充分体现。而华大集团作为生命科学领域的领导者，需要想得更远，更前瞻，去引领生命科学产业的发展，BGIOnline因此诞生，BGIOnline是一个基于AWS的PaaS平台，除了华大基因自己使用外，也允许第三方使用BGIOnline进行数据分析，并开发第三方工具。通过BGIOnline，华大基因正在跟全球客户、合作伙伴一起，打造一个开放包容的基因生物学研究生态，分享数据，分享成果，加速生命科学产业发展。
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