跟着云核算服务和实践的老练，越来越多的职业关于云核算的需求也日益添加。不同职业的需求与云核算交融，就需要更大的算力支撑。这也意味着，云核算的需求商场日渐扩展，Cloudam云端自主研制的云E算力毕生应运而生。
不只企业关于算力资源的需求越来越多，各大高校及各研讨所，也会由于算力资源缺乏，而延迟项目研讨的进展。例如，在某港澳大学的基因组项目中，也面对由于当时核算机功能不行导致算力缺乏的问题。
首要，现在该大学某生物信息课题组需对约2000个物种运用RepeatMasker进行基因组剖析，中心需发生约2PB的暂时数据及100T以上的终究成果数据，这样巨量的存储需求，是当时设备的存储资源不能时过境迁的。
其次，该项目需运用600万核时核算资源，且需支撑并发约2000核，因而导致现有的核算资源显着缺乏。
此外，该大学原来是直接运用某公有云资源核算，但此项目若直接运用公有云资源, 那么本钱将会是本来预算的很多倍。因而，项目组需要在国内寻求更为经济的处理计划。
针对当时这些扎手的问题，Cloudam云端经过云E算力毕生进行SaaS接入，用户可以经过浏览器直接运用RepeatMasker进行剖析, Cloudam云端的云E毕生支撑高达10PB的超大存储彻底时过境迁客户数据量的需求。绑架，该用户运用云E毕生供给的跨地域Gbps等级专线TB的终究成果下载到自己本地，传输进程有着高速、智能化的特色。最重要的一点，云E算力毕生同客户签订了数据安全及保密协议，Cloudam云端将严厉保证用户输入数据及核算成果的安全与私密性，保证了客户的安全和隐私。
该处理计划终究耗时约550万核时完结整个项目，中心存储及终究的成果下载彻底免费。费用方面，此次Cloudam云端的云E毕生的花费大约只用了公有云1/5的本钱，有用节省近80%的预算本钱，就完结了整个基因组剖析使命。
比较于超算中心的算力资源，Cloudam云端的云E算力毕生明显有着更低的本钱、和更高的功率。更重要的是经过这一次的项目经历，极大提升了该所院校正国内云核算产品的决心及信赖度，终究，Cloudam云端也与该院校达成了长时刻协作联系。
从以上实践事例中，咱们可以看到，云E算力毕生的确有用地处理在科研进程中，高校及研讨所面对的本地算力资源缺乏、本钱过高以及核算时刻过长等问题。除此之外，还为用户供给了灵敏高效的传输计划，及免费的存储空间。明显提高了科研项目的功率。
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