分類: 知識 常識詞典 編輯 : 常識 發布 : 09-11

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大家怎樣看待生物云計算的前景？生物云計算是利用海量存儲（如PB級的DNA信息庫）、高性能計算（如基于分子生物學的藥物靶點分析，以及復雜的藥效模擬）進行輔助治療的新興技術。它有助于實現個性化診療、不斷進行醫療案例的數字化積累；它有望降低藥物的毒副作用，最終實現低成本醫療……6 個答案

答案 1：

我個人反對把大規模存儲和高性能計算等同起來。我在研究生階段接觸過一些有關HDFS和Hadoop的項目。個人認為，基于類似google的MapReduce模型的計算解決方案很難說的上是真正的“高性能”，其“高性能”的適用領域局限性非常大。如果說能把有關生物醫藥的計算功能整合到云上，以服務的形式出租給用戶，我覺得是合理的。但是MapReduce不是唯一的解決方案，也絕不是最好的方案。

答案 2：

這個和搞了幾十年的“高性能計算在生物學中的應用”一回事吧，充其量加了一些“新概念”。PB級海量存儲、高性能計算這些都不是什么新鮮事。通過MPI在集群上或者在共尋址內存的大型機上做大規模的生物學模型運算、火箭推進器模擬運算、核武器模擬運算、天氣預測模型運算等都是有幾十年歷史的研究項目。NASA、Argonne National Laboratory、NCSA等眾多擁有大規模集群的機構一直有這方面的研究，一直在處理這海量的存儲和計算。非要說這幾年有什么新的概念，大概可以算是Google File System和MapReduce讓大家知道能夠用相對便宜的方式也可以做大規模的存儲和計算、以及Hadoop的開源實現的成熟讓這個過程更容易。不過這也是好幾年了的事情。

答案 3：

我個人認為前景很好，原因如下：一、以租代買，降低使用門檻；二、大規模正是云的優勢所在，而且可以說規模越大越合適；三、云計算帶來的計算模式變革，其實是信息處理模式解藕，軟件化是最好的增加靈活性的方式，所以就生物計算的軟件化也是對路的；

答案 4：

作為提問人，我希望得到的答案能兼顧技術實現和需求分析。兩者不可偏廢。就生物云計算這個模式，應該說它的需求方的訴求是不同的。對宏觀統計分析的結果感興趣的應該是醫療保險機構和新藥研發企業。因為他們拿到真實數據后可以修改醫療保險的產品（如保費、條款等），確定新的藥物研發計劃；而對于醫生而言，他們需要借鑒同類病例，通過低成本的計算工具來輔助形成更合理的治療及用藥方案；對于網站運營者，可能考慮的問題是如何先通過購買一些海量的專業數據庫，讓會員低成本使用的同時，不斷積累真實的醫療信息，最終建立遙遙領先的核心資產，樹立并保持自身競爭優勢

答案 5：

不要玩概念！不就是根據海量數據統計分析嘛！怎么現在的人都喜歡玩概念。

答案 6：

我覺得他的特征能給路由尋址的算法上帶來突破。

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