业务背景和挑战

【背景】

· 维护研发环境难：科学人员不是专业的程序员，但他们又需要和领域类各种开发语言等复杂的开发环境打交道，安装依赖软件包占去大量时间，交付运维就更困难。
· 对接实验数据难：用于支撑各类学科的分析计算的实验数据库体量巨大，通常以PB来计算，无法存储在个人电脑上，还有些合作场景数据是有保密要求。
· 形成协同创新难：科研领域很多课题是跨领域、多地、多团队协同研究的，传统的采用电子邮件交换数据、文档 的“割裂式”协同创新方式是无法实现 1+1+1>>3 的效果的。
· 使用超级算力难：计算分析需要大量的 CPU/GPU 和 内存算力，包括存储。个人电脑甚至是一两台服务器很难满足运算需求。只有通过超级算力的支撑才能让研发更加高效。

TitanIDE 解决方案应用

（一）业务门户层：精准适配多角色需求
· 学生：提供公开课学习、视频观看、开发实验等入口，内置环境搭建模板，登录即可快速开展生信实验学习，接触前沿 IT 与领域技术 。
· 服务开发 / 实验人员：涵盖开发工具集成、自建分析工具、执行分析等功能，支持个人空间数据管理、可视化报告生成，助力高效实验流程 。
· 企业用户：实现私有化部署、样本检测、公共数据下载等操作，保障数据安全，促进产学研对接 。

（二）平台能力层：筑牢科研支撑体系
· 多租户与教学支持：支持企业、公共、个人多租户模式，搭配课程设置、任务布置等教学功能，实现教学过程可追踪 。
· 生信工具与数据支撑：集成 Java、Python 等开发语言，涵盖基因测序、多组学分析工具；对接 NCBI 等数据库，保障数据资源维护与下载 。

（三）基础支撑层：夯实算力与资源底座
· 整合 CPU、GPU、内存等基础资源，支持公有云、私有云等虚拟化部署，对接大数据、AI 平台，为科研提供超强算力与灵活资源调度 。

方案架构

客户收益

· 大量研发的环境模板，登录账号即可使用。不仅可以快速开展研发，而且安全对接数据、高效的算力， 还可以用来实践新兴IT和领域内技术。
· 提供一站式的协同能力，科学家团队与企业对接，数据安全存储，以虚拟团队的方式在异地协同研发，既隔离又可以联动，更是产-学-研拉通的基础。
· 研发过程一切数字化资产，包括代码、数据、文档等都沉淀在平台上。这些生物信息领域的数字化资产是国家的宝贵财富，除了可以复用以加速创新外，更可以做为资助项目验收的重要依据。
· 产学研一体，研发环境配合视频、课件、作业，提供集教学、任务、实践、追踪为一体的生物信息领域教学门户，快速培养更多领域人才。