本文介绍基因计算工作流的场景描述、解决的问题、部署架构图、选用的产品及参考链接等。

场景描述

适合利用容器服务Kubernetes版上的工作流引擎进行大规模基因测序的场景。阿里云工作流引擎基于开源项目Argo实现,支持并发、循环、 重试等多种执行策略。典型的基因计算过程会把数据分批进行计算,按照规定好的步骤依次完成计算,这符合工作流的特点:多层次和有向无环图。

解决的问题

  • 基因计算如何构建工作流。
  • 容器服务Kubernetes版结合共享文件存储NAS提供数据服务。
  • 构建单Pod工作流。

部署架构图

基因工作流

选用的产品

  • 容器服务 ACK

    容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。

    更多关于容器服务 ACK的介绍,参见容器服务 ACK产品详情页

  • 文件存储NAS

    阿里云文件存储NAS是一个可共享访问,弹性扩展,高可靠,高性能的分布式文件系统。兼容POSIX 文件接口,可支持数千台计算节点共享访问,可以挂载到弹性计算ECS、神龙裸金属、容器服务ACK、弹性容器ECI、批量计算BCS、高性能计算EHPC,AI训练PAI等计算业务上提供高性能的共享存储,用户无需修改应用程序,即可无缝迁移业务系统上云。

    更多关于文件存储NAS的介绍,参见文件存储NAS产品详情页

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