Novartis 諾華制藥一直是速石極為關注的一家公司。在我們心目中，Novartis在IT技術與制藥業技術大融合方面的革新，一直是業界排頭兵，堪稱楷模。
5年前，Novartis與AWS發布的一個公開案例就深深震撼到了我們:
“We completed the equivalent of 39 years of computational chemistry in just under 9 hours.”
- Steve Litster, Ph.D., Global Head of Scientific Computing
不到9小時，我們完成了相當于39年的化學計算。
5年前，在很多人腦海里，“Cloud Computing云計算”這個概念才剛剛萌芽，而作為擁有百年歷史的制藥界巨頭，已經開始運用云的能力來賦能其核心藥物研發過程。
讓我們回顧一下這個案例：
Novartis的NovatisInstitutes for Biomedical Research’s (NIBR) 部門成立的初衷就是為了針對特定疾病提供一整套治療和預防藥物，從而大幅度提升生命的質量。
截至2013年，NIBR在全球擁有6000名科學家，同時進行著130個藥物研發項目，主要聚焦于不同疾病所公有的分子路徑研究。
傳統上看，一個創新藥物從開始研發到最終面世，往往需要10年-15年的時間，其間消耗的成本在20億美元以上，同時失敗的風險巨大。為了應對這一挑戰，NIBR決定通過新一代的HPC系統來大幅度縮短研發周期。
2013年，Novartis啟動了一個針對某一常見癌癥的化合物篩選的項目，需要在一周時間內完成千萬個化合物的篩選工作。根據簡單的估算，如果依靠Novartis自有的IT環境，他們可能需要50000個CPU核，總體成本可能接近4000萬美元。
幸運的是，公有云服務的出現，讓這樣的問題迎刃而解。
Novartis和AWS以及Cycle Computing（后來被微軟收購）一起合作，為了這個項目，同時運行了10600個SPOT Instance，共計87000個CPU核，從而在短短9個小時以內完成了這項歷史性的壯舉，而其硬件的成本，僅僅是4000多美元！
5年的時間如白駒過隙，2018年底的AWS Re:Invent 大會上，Novartis又出現在講臺上。
這一次，Novartis給出了他們對HPC以及新興IT技術的進一步思考——“關于混合架構環境下的HPC系統的十大策略”：
Portability .
設計所有新的業務流程以及后臺支撐的基礎架構，而這些應該與物理站點解耦。
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軟硬件平臺解耦是實現新一代混合HPC架構的必要條件，也是避免Vendor Lock in的合理措施，雖然會有一定的工作量，但所獲得的靈活性絕對絕對對得起前期的付出。
Hybrid .
同時使用自有的數據中心以及云服務來滿足HPC計算的需求。這兩者之間的選擇取決于預設的系統運行原則（time-to-value，成本，能力以及物理限制等等）。
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混合云是HPC的大勢所趨，on-premise平臺和Cloud各有優勢，缺一不可。而HPC workload的分配應該是策略驅動(Policy-driven) 和高度自治化(Autonomous)的，成本，性能，安全，物理距離都是可以考量的因素。
雖然不知道Novartis已經能達到什么樣的程度，但相信這一大方向是不會錯的。
Multi-cloud with preferred vendor bias .
如果需要使用云資源，缺省情況下使用首選的云服務供應商。如果其它的云供應商在某些方面有明顯優勢，則可以同時采用多家云供應商。
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Multi-cloud會給HPC算力的調配帶來更多的靈活度和更大的規模，從而最終用戶可以獲得更好的成本結構和性價比。
當然作為Novartis這樣體量的客戶，一定會有一家首選的戰略合作云供應商，也可能會因此獲得更好的價格和支持。而對于小一些的客戶，preferred vendor bias就未必是必要的了。
Two centers .
將自有的HPC資源環境分成兩個集群：一個在美國，一個在歐洲。
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Novartis家大業大，自家的IT環境可以輕松的做到多站點。但對于一般用戶而言，這一點實現起來不易。
但其思路值得借鑒，那就是高可用性和冗余，同時計算資源更加貼近最終使用者。正在興起的“邊緣計算（Edge Computing）”也許是可以利用的工具。
Lease .
將軟硬件采購模式調整為以租賃為核心，從而能更有效的跟蹤和適應計算需求以及IT技術的快速變化。
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“租”在很多時候會比“買”要好，這一論斷對于企業IT環境而言，越來越不言而喻。
在中國，個人和公司對“資產”的追求有著一種偏執，而這其實會大大降低自身的效率和靈活度，也是對社會資源的一種浪費。大家可以再仔細想想這條策略的本質。
Environment isolation .
HPC基礎架構應該獨立于一般的IT環境，并且應該為科研需求單獨優化。
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國內絕大部分客戶，研發使用的HPC環境是和企業其他IT應用在同一基礎架構下運行的，這本身可以提高資源利用率，但也使得HPC環境的隔離和調優變得很困難。一個切實可行的解決方法是對HPC的應用和功能進行封裝，實現軟件定義的HPC架構。
Stage data .
HPC環境應該只處理中間數據（Staged Data）。所有數據應該被復制進HPC系統，計算完成，再復制出去。數據復制傳輸的工具應該盡可能的好用。
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這一策略，沒有多年的HPC運營經驗，是提不出來的。為了讓HPC環境變得高效而易于管理，數據生命周期管理的工作應該由其它獨立的平臺來完成。
Shared cost model.
HPC基礎架構的成本應該由HPC團隊來承擔，而最終用戶有權根據自身的業務需要來負擔動態成本。
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好羨慕Novartis，能提出這樣“烏托邦”的思路。不過進一步細想，這個策略在一般公司落地也不無可能。
針對國內的商業環境和公司組織架構特點，我們建議在HPC項目上，使用部門應該承擔更多的角色。因為HPC和業務及研發的關聯是如此緊密，完全可以被視為研發的生產資料，而非IT平臺。使用部門提出具體需求，負責HPC整個項目的執行，并承擔預算，IT部門協助提供技術支持，應該是一個更現實且更高效的實現路徑。
Enable and empower users .
建立支持服務，以更好的服務于最終用戶，使不同技能級別的用戶都可以高效地以自服務方式使用HPC服務。
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自服務Self-Service是HPC在功能方面演進的思路，一套好的HPC平臺，在用戶體驗層面，應該切實降低業務用戶的使用門檻和學習曲線，應該盡量的不改變業務用戶日常操作的方式。
Planned recurring reviews .
定期回顧這些策略的關鍵元素，以決定是否需要調整。
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不得不佩服老外的思維方式，永遠是具備了嚴密的邏輯性，任何的方法論，都能形成一個自我迭代更新的閉環。當然，業務需求和技術供給，永遠是動態變化的，不排除未來出現新的技術或應用模式（比如，邊緣計算），因此定期回顧是應有之義。
看得出，在過去的5年里，Novartis在HPC on HybridCloud這方面有了更多的經歷和經驗，能給出這樣精辟的總結，實屬行業之幸。
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