什么是原始信件分析服务器？如何配置？(生活信分析是为了什么？)

什么是原始信件分析服务器？如何配置？前两天，复旦大学向外国泄露了中国人类基因组计划的一些数据，这些数据被认为是中国的国家机密。这一事件引起了人们对基因数据保护和共享的关注。事实上，中国人类基因数据的分析时间已经从一天增加到七分钟。随着服务器的进步，以前不可能的事情越来越多的走进了普通人的生活。

经过这次实践，又在闲鱼上看到这么多分析学生信件的服务，我觉得我有了新的使命，我可以像自来水一样，为广大可以安装/使用rstudio的医学生/科研人员提供/协助分析计算资源，并推广这种经验，帮助更多的朋友。

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1.什么是原始信件分析服务器？

最近遇到这样一个优质客户，说要装R和rstudio分析10G数据，要装百度网盘。请问什么样的设备可以做这个分析？进一步询问得知，其自带8G内存，3060显卡的戴尔G16电脑，安装后根本无法移动。在网上搜索rstudio的硬件配置，发现了这样一篇文章《单细胞转录组基础分析I:分析环境的构建》，来自盛鑫的客厅。
，通过驱动蛋白。对硬件要求有一个描述:

10X基因组单细胞数据分析对计算机硬件配置要求高。上游分析软件单元
游侠最低配置需要8核CPU+64G内存，推荐配置为16核CPU+128G内存，显然超出了个人电脑的能力范围。用R语言的Seurat包做下游分析时，10,000 cells表达式矩阵，8G内存的计算机应付不过来。所以没有服务器的同学也不用考虑上游分析，只需要一台最低16 GB内存的电脑就可以进行下游分析。

机器性能配置初步形成。

发给客户聊一聊，它立马同意确实需要这么大的配置。再问也只是做数据分析，不涉及图像处理。然后配置明确，数据只有10G，分析后只有5G左右，套餐系统20G左右。一般40G系统盘基本能满足要求，建议配置20G数据盘。后来我才知道，经过分析，数据需要下载5G左右，只需要在某个时间下载即可。1M的下载速率除以8，就是10*1024*1024/128/60/60=22.76小时，所以可以选择按流量计费，带宽可以升级到100M，不下载流量也不用付费。

二、原信分析服务器初步建议客户配置:(一般来说，主要围绕客户使用场景理解和判断以下三个需求)

1.16核128G内存

2.60G硬盘(应推荐超高IO型硬盘)

3.网络按流量计费，带宽100M(初次建议5M，了解分析后需要下载5G数据，建议100M)。

客户下载r，rstudio，网盘和数据到服务器，准备好，将数据导入rstudio。结果反馈指南10多分钟都没看完。后来估计引导了40多分钟。

所以看起来16核128G配置还是有点不足，其实可以升级到24vCPUs。
192GiB内存或更高。提速，实际整体使用成本应该差不了多少，但至少节省了时间。客户反馈其实2天就能完成数据分析，整体费用两三百元甚至更少。

后来才知道，客户其实跑了一段时间，不自信就关了机，删了资源。花了500块钱让别人分析结果数据。

三、信用分析服务器方案的配置成本:

客户反馈这次有15G的基因数据，所以60G的硬盘容量应该够了。因为升级机器性能只会改变CPU和内存，所以需要从头选择磁盘类型。根据rstudio对基因数据的分析统计，在阅读和写作时也考虑了阅读速度。比如15G数据的读取用了1小时15分钟左右，内存占用达到190G以上。

所以尽可能选择读写性能最高的磁盘类型。这里选择超高IO，60G每小时0.08元。带宽方面，客户从远程桌面下载网盘、R、rstudio、数据到云端服务器，然后配置运行操作，不涉及大量数据从服务器频繁流出。因此，建议客户配置带宽为100M，计费方式为按量计费。

下载1G数据只要0.64元。CPU和内存方面，rstuido分析CPU利用率不高。目前实际观察8核就够了，算法和基因数据可能有差异，还需要进一步观察。内存占用很大。这部分根据之前的经验有一个初步的对应供参考。这样，服务器的配置和操作过程就非常清晰了。

四、信用分析服务器的具体配置方案

按照上述步骤创建服务器并做好准备。导入数据前，打开RStudio，输入memory.limit()检查rstuido能分配的内存是否足够大(这里单位是m)。如果与从服务器购买的内存不一致，可以使用memory.limit(256000)等设置为256G。

过了不到一个小时，客户又开始着急了，说一直没动静，好像卡住了。安慰他们打开任务管理器看看CPU和内存有没有变化。rstudio的实际CPU占用率只有3.1，但内存每隔几秒就以G级递增。观察一会儿，导入命令结束，内存占用稳定在190G g，从通信时间和后面的话单分析，导入15G数据大概需要1小时15分钟。

然后，客户运行分析。从账单和关机时间分析，分析时间应该在一个半小时左右。

以下是数据准备和分析过程的账单明细，费用约37.8元。

最后，考虑到正是云计算的便利性，使得信用分析服务器的硬件配置在几分钟内就可以完成，即使需要调整配置。而且可以马上敷，不用就关，用完后马上放，成本比较低。对于非大企业，研究机构的小公司，个人分析师，确实方便。如文中所说，没有服务器的同学是不需要考虑上游分析的，但是现在随时都可以用，而且用得起。