从有机时代的寡核苷酸序列，到生物化学时代的基因，再到当下的 In vivo 基因组，基因计算的梦做了 60 余年。随着 IT 科技的发展，高并发处理、资源调度、大文件存储使得梦想照进现实。基因计算中又分为测序、绘图和分析步骤，本演讲聚焦基因测序如何攻克临床应用中技术难题，如何实现计算模式从离线向在线演进，并且提高交付效率。重点分享容器混合云的一些优秀落地实践。

演讲提纲

1 、基因计算与 IT 科技整体发展情况；

2、 分析基因工程中的瓶颈、包括存储，分发，计算，安全，资源调度中遇到的挑战；

3 、阿里云提供的解决方案，存储优化，AGS（Alibaba Genomic Service）计算工作流，水平弹性计算和容器无缝结合，多种混合云架构优化后的资源调度，以及文件系统级别的多租安全设计，和区块链的结合实践；

4 、针对整体基因计算工程中的 AGS 工作流，甄选两三个客户的实际落地案例剖析容器，存储，调度，安全等技术的应用，如....(自动弹性，统一鉴权管理、地域多集群 Masters 容灾设计、GPU/FPGA 异构资源的调度理)；

5、 总结工程中基因数据分析流程中的存储、分发、计算分析以及安全合规几个维度上的一些注意事项。

听众受益

1 、帮助听众了解基因计算行业中的具体IT问题及如何破局；

2 、帮助听众理解 Kubernetes 在混合云层面调度，容器化工作流，弹性能力如何提升计算效率；

3 、帮助听众理解多租设计，数据安全上链等企业级的基因安全计算；

4、 帮助听众理解海量大吞吐的对象存储，文件存储如何大幅提升基因计算效率。