生信分析最好的系统架构:个人观点

2024-05-03 20:44

本文主要是介绍生信分析最好的系统架构:个人观点,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1. 宿主机系统

  • 结论:CentOS7.9,宿主机的最佳主系统。推荐安装 Server with GUI。
  • 优点:
    1. 兼容各种外接硬件,包括磁盘、GPU等扩展。目前为止,CentOS硬件驱动等支持目前是最好的,这也是众多IT企业选择它的原因。
    2. 稳定,安全,且用户广泛,出问题容易搜到参考答案。
    3. 久经考验的软件组合。
  • 缺点:
    1. CentOS7.9 支持快到期了,2024.6月。
    2. 久经考验==很落后,gcc及众多共享库还是十年前的版本!基本无法满足工作需要。

2. 工作系统

  • 结论:Ubuntu22.04 就是次新的ubuntu长维护版本
  • 优点:
    1. gcc和共享库都很新!安装很多包和依赖就走默认即可,相当于节约了大量debug和安装包的时间。
  • 缺点:
    1. 可能不利于用户提升linux折腾技能。因为没了各种zlib、gcc等库的折腾,用着太丝滑了。
    2. 太新的软件和库有无法预知的安全漏洞的风险。

3. 怎么结合起来

  • 宿主机用CentOS系统
  • 安装docker,构建Ubuntu容器
  • 容器内外做好端口映射-p和文件映射-v
  • 缺点:灵活性的代价,是硬盘占用的增多。不过相对于节约的时间,简直太十分划算啦!

这篇关于生信分析最好的系统架构:个人观点的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/957608

相关文章

python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)

《python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)》入职测试中的一道题,要求:从Akshare下载某一个股票近十年的财务报表包括,资产负债表,利润表,现金流量表,保存... 目录一、前言二、核心知识点梳理1、Akshare数据获取2、Pandas数据处理3、Matplotl

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法

《Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法》:本文主要介绍Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法,方法分别是通过update-alternatives、Java命令、环境变量及目... 目录方法 1:通过update-alternatives查询(推荐)方法 2:检查所有已安装的 JDK方

Linux系统之lvcreate命令使用解读

《Linux系统之lvcreate命令使用解读》lvcreate是LVM中创建逻辑卷的核心命令,支持线性、条带化、RAID、镜像、快照、瘦池和缓存池等多种类型,实现灵活存储资源管理,需注意空间分配、R... 目录lvcreate命令详解一、命令概述二、语法格式三、核心功能四、选项详解五、使用示例1. 创建逻

Olingo分析和实践之EDM 辅助序列化器详解(最佳实践)

《Olingo分析和实践之EDM辅助序列化器详解(最佳实践)》EDM辅助序列化器是ApacheOlingoOData框架中无需完整EDM模型的智能序列化工具,通过运行时类型推断实现灵活数据转换,适用... 目录概念与定义什么是 EDM 辅助序列化器?核心概念设计目标核心特点1. EDM 信息可选2. 智能类

Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)

《Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)》ODataSpringBootService通过初始化OData实例和服务元数据,构建框架核心能力与数据模型结构,实现序列化、URI... 目录概述第一步:OData实例创建1.1 OData.newInstance() 详细分析1.1.1

Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)

《Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)》ODataImpl.java是ApacheOlingoOData框架的核心工厂类,负责创建序列化器、反序列化器和处理器等组件,... 目录概述主要职责类结构与继承关系核心功能分析1. 序列化器管理2. 反序列化器管理3. 处理器管理重要方