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答案 1：
我個(gè)人反對(duì)把大規(guī)模存儲(chǔ)和高性能計(jì)算等同起來(lái)。我在研究生階段接觸過(guò)一些有關(guān)HDFS和Hadoop的項(xiàng)目。個(gè)人認(rèn)為，基于類似google的MapReduce模型的計(jì)算解決方案很難說(shuō)的上是真正的“高性能”，其“高性能”的適用領(lǐng)域局限性非常大。如果說(shuō)能把有關(guān)生物醫(yī)藥的計(jì)算功能整合到云上，以服務(wù)的形式出租給用戶，我覺(jué)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(gè)和搞了幾十年的“高性能計(jì)算在生物學(xué)中的應(yīng)用”一回事吧，充其量加了一些“新概念”。PB級(jí)海量存儲(chǔ)、高性能計(jì)算這些都不是什么新鮮事。通過(guò)MPI在集群上或者在共尋址內(nèi)存的大型機(jī)上做大規(guī)模的生物學(xué)模型運(yùn)算、火箭推進(jìn)器模擬運(yùn)算、核武器模擬運(yùn)算、天氣預(yù)測(cè)模型運(yùn)算等都是有幾十年歷史的研究項(xiàng)目。NASA、Argonne National Laboratory、NCSA等眾多擁有大規(guī)模集群的機(jī)構(gòu)一直有這方面的研究，一直在處理這海量的存儲(chǔ)和計(jì)算。非要說(shuō)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(duì)便宜的方式也可以做大規(guī)模的存儲(chǔ)和計(jì)算、以及Hadoop的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)的成熟讓這個(gè)過(guò)程更容易。不過(guò)這也是好幾年了的事情。答案 3：
我個(gè)人認(rèn)為前景很好，原因如下：一、以租代買(mǎi)，降低使用門(mén)檻；二、大規(guī)模正是云的優(yōu)勢(shì)所在，而且可以說(shuō)規(guī)模越大越合適；三、云計(jì)算帶來(lái)的計(jì)算模式變革，其實(shí)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(jì)算的軟件化也是對(duì)路的；答案 4：
作為提問(wèn)人，我希望得到的答案能兼顧技術(shù)實(shí)現(xiàn)和需求分析。兩者不可偏廢。就生物云計(jì)算這個(gè)模式，應(yīng)該說(shuō)它的需求方的訴求是不同的。對(duì)宏觀統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果感興趣的應(yīng)該是醫(yī)療保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)和新藥研發(fā)企業(yè)。因?yàn)樗麄兡玫秸鎸?shí)數(shù)據(jù)后可以修改醫(yī)療保險(xiǎn)的產(chǎn)品（如保費(fèi)、條款等），確定新的藥物研發(fā)計(jì)劃；而對(duì)于醫(yī)生而言，他們需要借鑒同類病例，通過(guò)低成本的計(jì)算工具來(lái)輔助形成更合理的治療及用藥方案；對(duì)于網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)者，可能考慮的問(wèn)題是如何先通過(guò)購(gòu)買(mǎi)一些海量的專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，讓會(huì)員低成本使用的同時(shí)，不斷積累真實(shí)的醫(yī)療信息，最終建立遙遙領(lǐng)先的核心資產(chǎn)，樹(shù)立并保持自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)答案 5：
不要玩概念！不就是根據(jù)海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析嘛！怎么現(xiàn)在的人都喜歡玩概念。答案 6：
我覺(jué)得他的特征能給路由尋址的算法上帶來(lái)突破。下一篇:你親身體驗(yàn)過(guò)的便利的云同步工具有哪些推薦？ 下一篇 【方向鍵 ( → )下一篇】
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