[發(fā)明專利]一種基于容器技術(shù)的生物信息分析計算系統(tǒng)及方法

在審

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• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113326123A
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 余育超;朱曉文
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州繩武科技有限公司
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50
• 代理公司: 杭州華知專利事務(wù)所(普通合伙) 33235
• 代理人: 束曉前

本發(fā)明涉及一種基于容器技術(shù)的生物信息分析計算系統(tǒng)及方法，包括：Web交互模塊：用戶輸入需要進(jìn)行生物信息分析的原始數(shù)據(jù)以及提交分析任務(wù)；管理模塊：用于在管控節(jié)點發(fā)出調(diào)配指令，創(chuàng)建用于進(jìn)行分析計算的分析計算容器；計算模塊：包括若干分析計算容器，用于根據(jù)用戶輸入的原始數(shù)據(jù)以及分析任務(wù)的內(nèi)容進(jìn)行分析計算，得出分析結(jié)果；存儲模塊：用于存儲用戶輸入的原始數(shù)據(jù)以及計算模塊得出的分析結(jié)果；數(shù)據(jù)交付平臺：用于將分析結(jié)果形成報告交付給用戶。本發(fā)明能夠進(jìn)一步提升基因數(shù)據(jù)分析計算的工業(yè)化標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，以流水線式的模式分析，降低CPU、內(nèi)存、存儲、網(wǎng)絡(luò)等資源資源的空閑成本，提升了效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于生物信息分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于容器技術(shù)的生物信息分析計算系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

生物信息分析計算主要指處理當(dāng)今生物檢測技術(shù)產(chǎn)生的大量原始生物數(shù)據(jù)（包括基因數(shù)據(jù)、蛋白數(shù)據(jù)等）。計算這些大數(shù)據(jù)需要使用專業(yè)的服務(wù)器進(jìn)行計算，現(xiàn)有的計算技術(shù)方案主要是以下兩種：

（1）本地架設(shè)服務(wù)器進(jìn)行生物信息數(shù)據(jù)分析計算。 根據(jù)計算數(shù)據(jù)需求的不同，采購各種類型的服務(wù)器來搭建本地的計算平臺。例如塔式服務(wù)器、機架式服務(wù)器等。這種技術(shù)方案存在單次投入成本高、可擴(kuò)展性差、日常維護(hù)成本高、回本時間長等問題。

（2）購買云服務(wù)商提供的云服務(wù)器ECS、批量計算、高性能計算服務(wù)來進(jìn)行生物信息數(shù)據(jù)計算。這種技術(shù)方案因為受行業(yè)整體發(fā)展領(lǐng)域比較前沿的制約，云服務(wù)商提供的這些服務(wù)存在行業(yè)適配度低，云計算資源浪費造成成本無較大優(yōu)勢的問題。

以上兩種分析計算的生產(chǎn)模式是一種小作坊式的分析計算模式，更大的生產(chǎn)投入是建造更大的作坊。隨著基因數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，產(chǎn)能限制瓶頸會愈發(fā)突出。

且生物信息學(xué)分析包含的種類比較繁多，涉及到的分析軟件多，開發(fā)語言也多（包括Perl、python、Java、R等）。故以往的技術(shù)方案是在服務(wù)器上安裝盡可能多的操作系統(tǒng)，軟件來滿足分析需求。服務(wù)器的系統(tǒng)軟件配置就比較復(fù)雜且不易于管理。

基因數(shù)據(jù)分析任務(wù)發(fā)生時，不同軟件的開發(fā)邏輯不同，對服務(wù)器的CPU和內(nèi)存要求都有不同需求。服務(wù)器的CPU和內(nèi)存配比很難做到適應(yīng)所有的需求。現(xiàn)有技術(shù)中是本地配置高性能的服務(wù)器，或者云端購買高性能的云服務(wù)器。在分析計算時，會造成大量的CPU浪費或者內(nèi)存空閑，分析計算費用高居不下。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于容器技術(shù)的生物信息分析計算系統(tǒng)及方法，能夠進(jìn)一步提升基因數(shù)據(jù)計算的工業(yè)化標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，以流水線式的模式分析，降低CPU、內(nèi)存、存儲、網(wǎng)絡(luò)等資源資源的空閑成本，提升了效率。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下所示：

一種基于容器技術(shù)的生物信息分析計算系統(tǒng)，包括：

Web交互模塊：用戶輸入需要進(jìn)行生物信息分析的原始數(shù)據(jù)以及提交分析任務(wù)；

調(diào)控模塊：根據(jù)用戶提交的任務(wù)信息，拆分成各個類型的分析子任務(wù)，并創(chuàng)建用于分析計算的節(jié)點容器，實時監(jiān)控處理各個任務(wù)數(shù)據(jù)狀態(tài)，并對任務(wù)狀態(tài)進(jìn)行實時更新反饋；

計算分析模塊：包括各種類型的生物信息分析計算容器，管理系統(tǒng)根據(jù)不同的分析子任務(wù)選擇對應(yīng)的容器，快速的部署用于分析計算的節(jié)點容器；

數(shù)據(jù)共享模塊：用于保存各個任務(wù)節(jié)點容器運行所生成的數(shù)據(jù)；通過數(shù)據(jù)共享的模式，減少各個節(jié)點容器之間的數(shù)據(jù)傳輸，可以有效的降低任務(wù)執(zhí)行時間，提升效率；

數(shù)據(jù)存儲模塊：用于存儲用戶輸入的原始數(shù)據(jù)以及分析結(jié)果數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)交付平臺：用于將分析結(jié)果形成報告交付給用戶。

優(yōu)選的，所述分析計算容器利用docker技術(shù)根據(jù)不同的分析步驟時需求的系統(tǒng)環(huán)境和運行使用的軟件不同，進(jìn)行特異性的鏡像構(gòu)建封裝，再根據(jù)封裝后鏡像的各種軟件以及數(shù)據(jù)分析需求，配套相應(yīng)的計算資源進(jìn)行創(chuàng)建。