這支團(tuán)隊(duì)，由三家來自中國的機(jī)構(gòu)共同組建。

他們這次所做的具體任務(wù)，叫做30X人類全基因組測序（WGS）胚系變異分析。

（其中，“30X”是指全基因組測序的深度）

而在這個(gè)團(tuán)隊(duì)之前，同等條件下完成這項(xiàng)任務(wù)所需的時(shí)間，卻長達(dá)近24小時(shí)之久。

所以咱就是說，現(xiàn)在的“battle”結(jié)果就是——24小時(shí) vs 7分鐘，性能整個(gè)提升了200多倍！

與此同時(shí)，在相同條件下的計(jì)算成本還降低了80%，存儲成本也下降30%。

但更重要的一點(diǎn)是，這事可能和你我都息息相關(guān)。

因?yàn)榛蝾A(yù)測的一個(gè)用途，就是檢測罹患多種疾病的可能性，鎖定個(gè)人病變基因，以此來提前預(yù)防和治療。

（P.s.世界著名演員安吉麗娜朱莉就這么做過。）

聽起來確實(shí)是個(gè)好事，但如果放到過去，由于既耗時(shí)又費(fèi)錢，能做得起基因預(yù)測的人屈指可數(shù)。

但今時(shí)不如往日，隨著算力、AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和融合，讓基因測序這樣數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用變得越發(fā)親民。

而這一次的“7分鐘”，可以說是把基因測序這件事往“平民時(shí)代”更推近了一步。

△ 圖源：美國國家衛(wèi)生研究院（NIH）

那么接下來的問題便是，為什么這支隊(duì)伍的方法，就能做到“快好省”呢？

從24小時(shí)到7分鐘，他們是怎么辦到的？

人類全基因組測序要做的事，就是對未知基因組序列的物種進(jìn)行個(gè)體的基因組測序。

但非常明顯的一個(gè)難題，就是其數(shù)量過于龐大。

畢竟對象可是組成人體2.5萬基因的約30億堿基對，換算成容量大小則約為3GB。

但這還不算完，為了保障基因數(shù)據(jù)的完整性，在此基礎(chǔ)上還需要做30次的平行測試。

如此一來，在最終測序完成之后，全基因組的數(shù)據(jù)量便將達(dá)到約100G。

而且隨著技術(shù)的不斷迭代演進(jìn)，數(shù)據(jù)的存儲已經(jīng)從最初的人類基因組開始細(xì)分?jǐn)U展，逐步涉及到腫瘤、遺傳病的檢測等等。

也正是因?yàn)閿?shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類的日益龐大，使得這方面的工作數(shù)據(jù)存儲，動(dòng)輒便以PB為單位來保存。

這就直接影響到了諸如基因采樣、樣本制作、數(shù)據(jù)下機(jī)、生信分析以及后基因測序等環(huán)節(jié)。

但更為重要的是，諸如基因這樣的數(shù)據(jù)，隱私安全是非常值得注重的一環(huán)，而也正因?yàn)閿?shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，使得數(shù)據(jù)安全管理、存儲和分析變得異常困難。

團(tuán)隊(duì)在面對這些挑戰(zhàn)所選擇的突破口，并不是大多數(shù)人以為的強(qiáng)行堆算力，而是用底層數(shù)據(jù)存儲的飛躍來做到提速。

簡單來說，就是通過把以往不能合并處理的海量數(shù)據(jù)，打破它們之間的壁障，讓整體的處理效率“更上一層樓”。

具體而言，他們所提出的解決方案便是大規(guī)模多組學(xué)數(shù)據(jù)并行加速分析平臺。

據(jù)介紹，華西醫(yī)院在這項(xiàng)工作中主要負(fù)責(zé)頂層設(shè)計(jì)，包括多模態(tài)組學(xué)數(shù)據(jù)分析和基因應(yīng)用等。

華為在存儲方面，提供高性能數(shù)據(jù)存儲和基因數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的技術(shù)支持。

……

而縱觀整個(gè)流程，數(shù)據(jù)存儲的環(huán)節(jié)最為重要，可以說是貫穿始末：

·基因測序階段：存儲系統(tǒng)需要足夠的穩(wěn)定性，來保障過程不被中斷；

·基因數(shù)據(jù)分析階段：要有足夠處理小文件等任務(wù)的能力；

·數(shù)據(jù)歸檔階段：能夠?qū)⒒驍?shù)據(jù)長期、安全、完整地保存起來。

由此可見，存儲系統(tǒng)就像是一根“定海神針”，牢牢地把握著海量數(shù)據(jù)任務(wù)的“命脈”。

那么接下來的一個(gè)問題便是——團(tuán)隊(duì)此次能夠打破世界紀(jì)錄，它的專屬“定海神針”又是什么？

世界頂級選手在背后發(fā)力

不賣關(guān)子，團(tuán)隊(duì)在這項(xiàng)任務(wù)中的存儲系統(tǒng)，便是來自華為面向高性能數(shù)據(jù)分析（HPDA）的分布式存儲OceanStor Pacific系列。

它是一種可大規(guī)模橫向擴(kuò)展的智能分布式存儲，可以hold住高性能計(jì)算、AI應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)分析和海量數(shù)據(jù)備份歸檔等業(yè)務(wù)需求。

而OceanStor Pacific之所以能協(xié)助團(tuán)隊(duì)在此次任務(wù)中打破世界紀(jì)錄，是因?yàn)樗陨砭褪穷^頂“世界頂級選手”光環(huán)的那種存儲系統(tǒng)。

在國內(nèi)范圍來看，更是獨(dú)秀一枝，不論是整體、文件存儲、對象存儲還是塊存儲方面，都是穩(wěn)居市場第一。

而且不僅是市場方面的表現(xiàn)，從性能榜單上來看亦是如此。

這不，就在前不久IO500 （高性能計(jì)算領(lǐng)域針對存儲性能最權(quán)威世界排行榜之一）發(fā)布的最新榜單中，華為存儲HPDA Lab（由華為OceanStor Pacific存儲支撐）位列第二。

那么問題來了，OceanStor Pacific系列存儲憑什么？

從官方對它的介紹中，我們挖到了一條線索，那便是“新一代”：

這個(gè)“新”，可以總結(jié)為三個(gè)方面。

首先是超高密設(shè)計(jì)。

以O(shè)ceanStor Pacific 9950為例，它具備單框8節(jié)點(diǎn)，5U、80盤位的特性。

而之所以能如此“能裝”，是因?yàn)樗鼘⒏鞣NSSD（固態(tài)硬盤）都設(shè)計(jì)的非常小巧：

另外一款5U、120盤位的OceanStor Pacific 9550，更是能夠達(dá)到單框最大可提供2.4PB的裸容量。

如此超高密度的設(shè)計(jì)，便可以支撐海量數(shù)據(jù)的存儲。

基于這樣的硬件設(shè)計(jì)之下，便是華為存儲的第二個(gè)特性——“多到一，一到多”，具體來講就是：

多套存儲變一套，一套存儲支持多樣化算力。

導(dǎo)致這樣做的原因，根本上是高性能存儲面臨的負(fù)載類型越發(fā)復(fù)雜多樣。

傳統(tǒng)的做法就是來一個(gè)負(fù)載類型，就部署一個(gè)對應(yīng)類型的存儲；但這樣做的結(jié)果，就是容易產(chǎn)生“孤島現(xiàn)象”，而且不利于提高整體的效率。

而理想的狀態(tài)就是存儲系統(tǒng)可以滿足一個(gè)“既要又要”——高帶寬、高IOPS。

（帶寬型方面的衡量標(biāo)準(zhǔn)是單位時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)總吞吐量；而IOPS則是單位時(shí)間內(nèi)能處理的總的IO請求量、以及每個(gè)IO的處理時(shí)延。）

對此，華為存儲所采用的策略就有點(diǎn)“隨機(jī)應(yīng)變”的味道了。

例如存儲系統(tǒng)在面對大文件時(shí)，就對應(yīng)“大I/O”，采用直通方式將數(shù)據(jù)寫到磁盤。

這樣做的結(jié)果，就讓大文件的寬帶處于業(yè)界2倍的水平。

而當(dāng)與之相對的小文件到來時(shí)，就對應(yīng)“小I/O”，主要是將數(shù)據(jù)聚合后寫到磁盤：

如此一來，就可以在理想的時(shí)延下提升磁盤空間的利用率，而且小文件的隨機(jī)性能也達(dá)到了業(yè)界的5倍。

OceanStor Pacific系列存儲的第三個(gè)獨(dú)特性，便是打通協(xié)議的“任督二脈”。

華為存儲提出這個(gè)特性的大背景，是因?yàn)楝F(xiàn)在在處理諸如基因測序這樣的任務(wù)時(shí)，數(shù)據(jù)往往會呈現(xiàn)多種格式，例如文件、對象、大數(shù)據(jù)等等。

也正因如此，以往在整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程中，單是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、拷貝、加載這樣的工作就占到了35%的時(shí)間。

于是，為了這方面的提高效率，就需要新的“協(xié)議互通”技術(shù)。

而這種新技術(shù)并不是指“共池”，在本質(zhì)上是有著很大的區(qū)別。

“共池”主要共享硬件資源池，是在一套硬件上劃分出多個(gè)獨(dú)立的邏輯資源池，并根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型做部署。

但問題在于每個(gè)邏輯資源池只支持一種協(xié)議訪問，也就是說跨協(xié)議的時(shí)候，還是需要經(jīng)過“數(shù)據(jù)拷貝”的過程：

華為存儲提出的“協(xié)議互通”技術(shù)則不然，實(shí)現(xiàn)的是多個(gè)協(xié)議共用一個(gè)硬件資源池。

而且還是同時(shí)支持文件、對象、大數(shù)據(jù)等多種協(xié)議訪問的那種：

換言之，現(xiàn)在當(dāng)一份數(shù)據(jù)“走進(jìn)”存儲系統(tǒng)后，不再需要做任何的轉(zhuǎn)換了，可以直接被其它協(xié)議直接訪問。

這便是打通協(xié)議“任督二脈”的奧義所在了。

而也正是因?yàn)閯偛胖v到的這些獨(dú)有“功夫”，華為存儲，這個(gè)世界級選手所涉足的領(lǐng)域早已不僅限于基因測序。

還有眾多諸如此類的海量數(shù)據(jù)場景，例如能源勘探、氣象海洋、智能制造、超算中心等等。

……

不難看出，華為在數(shù)據(jù)存儲這一塊，可謂是內(nèi)修功法、外用其力。

那么最后一個(gè)問題便是：

數(shù)據(jù)存儲，為什么這么重要？

因?yàn)橐粋€(gè)非常明顯的趨勢是：

在智能時(shí)代之下，數(shù)據(jù)存儲已經(jīng)成為數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的瓶頸。

或許你會說，數(shù)據(jù)量大，哪怕是PB級別，把算力堆上去不就可以了嗎？

確實(shí)，在過去一段時(shí)間里，在處理像基因測序、生物制藥等數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用時(shí)，大家似乎都會關(guān)注其背后的高性能計(jì)算（HPC）的效果如何。

每年的HPC Top 500 高性能計(jì)算機(jī)排行榜，也成為公眾備受關(guān)注的“保留節(jié)目”。

但隨著數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長，以及AI技術(shù)的不斷推陳出新，數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的發(fā)展不再僅僅聚焦在算力方向。

正如IDC所統(tǒng)計(jì)的那般：

全球67%的高性能計(jì)算中心已經(jīng)在使用AI、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。

換言之，HPC、AI和大數(shù)據(jù)，它們?nèi)齻€(gè)融合的速度正在加快。

也正因如此，數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用正在步入一個(gè)新的時(shí)代—— 高性能數(shù)據(jù)分析 （HPDA）。

在這個(gè)時(shí)代之下，類似自動(dòng)駕駛、基因測序等任務(wù)，對于數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)性要求越來越高。

而要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，也正如剛才我們所闡述的，離不開“數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)”這一夯實(shí)的底座。

唯有這根“定海神針”足夠穩(wěn)固、扎實(shí)，且需得具備技術(shù)上的創(chuàng)新，才能保證其上層的工作以及上層與之的交互暢通無阻。

但比起應(yīng)用方面的絲滑，通過推進(jìn)新一代存儲系統(tǒng)（即HPDA）來進(jìn)一步發(fā)展數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用，這件事還具有更深遠(yuǎn)的意義。

例如油氣地震勘探也在進(jìn)入海量數(shù)據(jù)時(shí)代，需要采用大量的高性能計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

但痛點(diǎn)也正如剛才我們提到的，其間的任務(wù)絕不是單一的，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型、結(jié)構(gòu)也是紛繁復(fù)雜。

而通過新一代存儲系統(tǒng)的優(yōu)勢，就可以做到規(guī)模化統(tǒng)一部署，以此來提高整體流程的效率。

再如超算中心、智能醫(yī)療、自動(dòng)駕駛，甚至是宇宙探測等，均是需要HPDA的能力來完成對海量數(shù)據(jù)的高效分析。

這些亟需注入“新力量”的領(lǐng)域，恰恰正是科技、經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國所發(fā)力的地方。

從另一種角度來看，新一代數(shù)據(jù)存儲正在成為國家的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，堪稱“國之重器”。

而華為OceanStor Pacific系列存儲，無論是從市場份額、技術(shù)實(shí)力排名等等，均已成為國產(chǎn)新一代數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的不二之選。

但比起亮眼的成績，在最重要的實(shí)際行動(dòng)方面，華為OceanStor Pacific系列存儲也已經(jīng)是處于“進(jìn)行時(shí)”了。

至于接下來在HPDA時(shí)代中，新一代數(shù)據(jù)存儲的技術(shù)進(jìn)步還將結(jié)出怎樣的碩果，是值得拭目以待了。

參考鏈接：

[1]https://en.wikipedia.org/wiki/Human_Genome_Project

[2]https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Sequencing-Human-Genome-cost

[3]https://io500.org/

songjy