金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI
7分钟，这是来自中国的一支团队“合力出成绩”、一举打破的世界纪录：
全球首次将人类全基因组分析，推进分钟级时代。
这支团队，由三家来自中国的机构共同组建。
他们这次所做的具体任务，叫做30X人类全基因组测序（WGS）胚系变异分析。
（其中，“30X”是指全基因组测序的深度）
而在这个团队之前，同等条件下完成这项任务所需的时间，却长达近24小时之久。
所以咱就是说，现在的“battle”结果就是——24小时 vs 7分钟，性能整个提升了200多倍！
与此同时，在相同条件下的计算成本还降低了80%，存储成本也下降30%。
但更重要的一点是，这事可能和你我都息息相关。
因为基因预测的一个用途，就是检测罹患多种疾病的可能性，锁定个人病变基因，以此来提前预防和治疗。
（P.s.世界著名演员安吉丽娜朱莉就这么做过。）
听起来确实是个好事，但如果放到过去，由于既耗时又费钱，能做得起基因预测的人屈指可数。
但今时不如往日，随着算力、AI、大数据技术的不断发展和融合，让基因测序这样数据密集型应用变得越发亲民。
而这一次的“7分钟”，可以说是把基因测序这件事往“平民时代”更推近了一步。
△ 图源：美国国家卫生研究院（NIH）
那么接下来的问题便是，为什么这支队伍的方法，就能做到“快好省”呢？
从24小时到7分钟，他们是怎么办到的？
人类全基因组测序要做的事，就是对未知基因组序列的物种进行个体的基因组测序。
但非常明显的一个难题，就是其数量过于庞大。
毕竟对象可是组成人体2.5万基因的约30亿碱基对，换算成容量大小则约为3GB。
但这还不算完，为了保障基因数据的完整性，在此基础上还需要做30次的平行测试。
如此一来，在最终测序完成之后，全基因组的数据量便将达到约100G。
而且随着技术的不断迭代演进，数据的存储已经从最初的人类基因组开始细分扩展，逐步涉及到肿瘤、遗传病的检测等等。
也正是因为数据量和数据种类的日益庞大，使得这方面的工作数据存储，动辄便以PB为单位来保存。
这就直接影响到了诸如基因采样、样本制作、数据下机、生信分析以及后基因测序等环节。
但更为重要的是，诸如基因这样的数据，隐私安全是非常值得注重的一环，而也正因为数据量的爆发式增长，使得数据安全管理、存储和分析变得异常困难。
团队在面对这些挑战所选择的突破口，并不是大多数人以为的强行堆算力，而是用底层数据存储的飞跃来做到提速。
简单来说，就是通过把以往不能合并处理的海量数据，打破它们之间的壁障，让整体的处理效率“更上一层楼”。
具体而言，他们所提出的解决方案便是大规模多组学数据并行加速分析平台。
据介绍，华西医院在这项工作中主要负责顶层设计，包括多模态组学数据分析和基因应用等。
华为在存储方面，提供高性能数据存储和基因数据管理系统的技术支持。
……
而纵观整个流程，数据存储的环节最为重要，可以说是贯穿始末：
- 基因测序阶段：存储系统需要足够的稳定性，来保障过程不被中断；
- 基因数据分析阶段：要有足够处理小文件等任务的能力；
- 数据归档阶段：能够将基因数据长期、安全、完整地保存起来。
由此可见，存储系统就像是一根“定海神针”，牢牢地把握着海量数据任务的“命脉”。
那么接下来的一个问题便是——团队此次能够打破世界纪录，它的专属“定海神针”又是什么？
世界顶级选手在背后发力
不卖关子，团队在这项任务中的存储系统，便是来自华为面向高性能数据分析（HPDA）的分布式存储OceanStor Pacific系列。
它是一种可大规模横向扩展的智能分布式存储，可以hold住高性能计算、AI应用、数据库、大数据分析和海量数据备份归档等业务需求。
而OceanStor Pacific之所以能协助团队在此次任务中打破世界纪录，是因为它自身就是头顶“世界顶级选手”光环的那种存储系统。
在国内范围来看，更是独秀一枝，不论是整体、文件存储、对象存储还是块存储方面，都是稳居市场第一。
而且不仅是市场方面的表现，从性能榜单上来看亦是如此。
这不，就在前不久IO500 （高性能计算领域针对存储性能最权威世界排行榜之一）发布的最新榜单中，华为存储HPDA Lab（由华为OceanStor Pacific存储支撑）位列第二。
那么问题来了，OceanStor Pacific系列存储凭什么？
从官方对它的介绍中，我们挖到了一条线索，那便是“新一代”：
这个“新”，可以总结为三个方面。
首先是超高密设计。
以OceanStor Pacific 9950为例，它具备单框8节点，5U、80盘位的特性。
而之所以能如此“能装”，是因为它将各种SSD（固态硬盘）都设计的非常小巧：
另外一款5U、120盘位的OceanStor Pacific 9550，更是能够达到单框最大可提供2.4PB的裸容量。
如此超高密度的设计，便可以支撑海量数据的存储。
基于这样的硬件设计之下，便是华为存储的第二个特性——“多到一，一到多”，具体来讲就是：
多套存储变一套，一套存储支持多样化算力。
导致这样做的原因，根本上是高性能存储面临的负载类型越发复杂多样。
传统的做法就是来一个负载类型，就部署一个对应类型的存储；但这样做的结果，就是容易产生“孤岛现象”，而且不利于提高整体的效率。
而理想的状态就是存储系统可以满足一个“既要又要”——高带宽、高IOPS。
（带宽型方面的衡量标准是单位时间内的数据总吞吐量；而IOPS则是单位时间内能处理的总的IO请求量、以及每个IO的处理时延。）
对此，华为存储所采用的策略就有点“随机应变”的味道了。
例如存储系统在面对大文件时，就对应“大I/O”，采用直通方式将数据写到磁盘。
这样做的结果，就让大文件的宽带处于业界2倍的水平。
而当与之相对的小文件到来时，就对应“小I/O”，主要是将数据聚合后写到磁盘：
如此一来，就可以在理想的时延下提升磁盘空间的利用率，而且小文件的随机性能也达到了业界的5倍。
OceanStor Pacific系列存储的第三个独特性，便是打通协议的“任督二脉”。
华为存储提出这个特性的大背景，是因为现在在处理诸如基因测序这样的任务时，数据往往会呈现多种格式，例如文件、对象、大数据等等。
也正因如此，以往在整个数据处理过程中，单是数据转化、拷贝、加载这样的工作就占到了35%的时间。
于是，为了这方面的提高效率，就需要新的“协议互通”技术。
而这种新技术并不是指“共池”，在本质上是有着很大的区别。
“共池”主要共享硬件资源池，是在一套硬件上划分出多个独立的逻辑资源池，并根据不同的数据类型做部署。
但问题在于每个逻辑资源池只支持一种协议访问，也就是说跨协议的时候，还是需要经过“数据拷贝”的过程：
华为存储提出的“协议互通”技术则不然，实现的是多个协议共用一个硬件资源池。
而且还是同时支持文件、对象、大数据等多种协议访问的那种：
换言之，现在当一份数据“走进”存储系统后，不再需要做任何的转换了，可以直接被其它协议直接访问。
这便是打通协议“任督二脉”的奥义所在了。
而也正是因为刚才讲到的这些独有“功夫”，华为存储，这个世界级选手所涉足的领域早已不仅限于基因测序。
还有众多诸如此类的海量数据场景，例如能源勘探、气象海洋、智能制造、超算中心等等。
……
不难看出，华为在数据存储这一块，可谓是内修功法、外用其力。
那么最后一个问题便是：
数据存储，为什么这么重要？
因为一个非常明显的趋势是：
在智能时代之下，数据存储已经成为数据密集型应用的瓶颈。
或许你会说，数据量大，哪怕是PB级别，把算力堆上去不就可以了吗？
确实，在过去一段时间里，在处理像基因测序、生物制药等数据密集型应用时，大家似乎都会关注其背后的高性能计算（HPC）的效果如何。
每年的HPC Top 500 高性能计算机排行榜，也成为公众备受关注的“保留节目”。
但随着数据爆发式的增长，以及AI技术的不断推陈出新，数据密集型应用的发展不再仅仅聚焦在算力方向。
正如IDC所统计的那般：
全球67%的高性能计算中心已经在使用AI、大数据相关技术。
换言之，HPC、AI和大数据，它们三个融合的速度正在加快。
也正因如此，数据密集型应用正在步入一个新的时代—— 高性能数据分析 （HPDA）。
在这个时代之下，类似自动驾驶、基因测序等任务，对于数据分析的实时性要求越来越高。
而要实现这一点，也正如刚才我们所阐述的，离不开“数据存储系统”这一夯实的底座。
唯有这根“定海神针”足够稳固、扎实，且需得具备技术上的创新，才能保证其上层的工作以及上层与之的交互畅通无阻。
但比起应用方面的丝滑，通过推进新一代存储系统（即HPDA）来进一步发展数据密集型应用，这件事还具有更深远的意义。
例如油气地震勘探也在进入海量数据时代，需要采用大量的高性能计算和大数据分析技术。
但痛点也正如刚才我们提到的，其间的任务绝不是单一的，所产生的数据类型、结构也是纷繁复杂。
而通过新一代存储系统的优势，就可以做到规模化统一部署，以此来提高整体流程的效率。
再如超算中心、智能医疗、自动驾驶，甚至是宇宙探测等，均是需要HPDA的能力来完成对海量数据的高效分析。
这些亟需注入“新力量”的领域，恰恰正是科技、经济强国所发力的地方。
从另一种角度来看，新一代数据存储正在成为国家的关键基础设施，堪称“国之重器”。
而华为OceanStor Pacific系列存储，无论是从市场份额、技术实力排名等等，均已成为国产新一代数据存储系统中的不二之选。
但比起亮眼的成绩，在最重要的实际行动方面，华为OceanStor Pacific系列存储也已经是处于“进行时”了。
至于接下来在HPDA时代中，新一代数据存储的技术进步还将结出怎样的硕果，是值得拭目以待了。
参考链接：
[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/
— 完 —
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