Novartis 诺华制药一直是速石极为关注的一家公司。在我们心目中，Novartis在IT技术与制药业技术大融合方面的革新，一直是业界排头兵，堪称楷模。
5年前，Novartis与AWS发布的一个公开案例就深深震撼到了我们:
“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小时，我们完成了相当于39年的化学计算。
5年前，在很多人脑海里，“Cloud Computing云计算”这个概念才刚刚萌芽，而作为拥有百年历史的制药界巨头，已经开始运用云的能力来赋能其核心药物研发过程。
让我们回顾一下这个案例：
Novartis的NovatisInstitutes for Biomedical Research’s (NIBR) 部门成立的初衷就是为了针对特定疾病提供一整套治疗和预防药物，从而大幅度提升生命的质量。
截至2013年，NIBR在全球拥有6000名科学家，同时进行着130个药物研发项目，主要聚焦于不同疾病所公有的分子路径研究。
传统上看，一个创新药物从开始研发到最终面世，往往需要10年-15年的时间，其间消耗的成本在20亿美元以上，同时失败的风险巨大。为了应对这一挑战，NIBR决定通过新一代的HPC系统来大幅度缩短研发周期。
2013年，Novartis启动了一个针对某一常见癌症的化合物筛选的项目，需要在一周时间内完成千万个化合物的筛选工作。根据简单的估算，如果依靠Novartis自有的IT环境，他们可能需要50000个CPU核，总体成本可能接近4000万美元。
幸运的是，公有云服务的出现，让这样的问题迎刃而解。
Novartis和AWS以及Cycle Computing（后来被微软收购）一起合作，为了这个项目，同时运行了10600个SPOT Instance，共计87000个CPU核，从而在短短9个小时以内完成了这项历史性的壮举，而其硬件的成本，仅仅是4000多美元！
5年的时间如白驹过隙，2018年底的AWS Re:Invent 大会上，Novartis又出现在讲台上。
这一次，Novartis给出了他们对HPC以及新兴IT技术的进一步思考——“关于混合架构环境下的HPC系统的十大策略”：
Portability .
设计所有新的业务流程以及后台支撑的基础架构，而这些应该与物理站点解耦。
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软硬件平台解耦是实现新一代混合HPC架构的必要条件，也是避免Vendor Lock in的合理措施，虽然会有一定的工作量，但所获得的灵活性绝对绝对对得起前期的付出。
Hybrid .
同时使用自有的数据中心以及云服务来满足HPC计算的需求。这两者之间的选择取决于预设的系统运行原则（time-to-value，成本，能力以及物理限制等等）。
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混合云是HPC的大势所趋，on-premise平台和Cloud各有优势，缺一不可。而HPC workload的分配应该是策略驱动(Policy-driven) 和高度自治化(Autonomous)的，成本，性能，安全，物理距离都是可以考量的因素。
虽然不知道Novartis已经能达到什么样的程度，但相信这一大方向是不会错的。
Multi-cloud with preferred vendor bias .
如果需要使用云资源，缺省情况下使用首选的云服务供应商。如果其它的云供应商在某些方面有明显优势，则可以同时采用多家云供应商。
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Multi-cloud会给HPC算力的调配带来更多的灵活度和更大的规模，从而最终用户可以获得更好的成本结构和性价比。
当然作为Novartis这样体量的客户，一定会有一家首选的战略合作云供应商，也可能会因此获得更好的价格和支持。而对于小一些的客户，preferred vendor bias就未必是必要的了。
Two centers .
将自有的HPC资源环境分成两个集群：一个在美国，一个在欧洲。
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Novartis家大业大，自家的IT环境可以轻松的做到多站点。但对于一般用户而言，这一点实现起来不易。
但其思路值得借鉴，那就是高可用性和冗余，同时计算资源更加贴近最终使用者。正在兴起的“边缘计算（Edge Computing）”也许是可以利用的工具。
Lease .
将软硬件采购模式调整为以租赁为核心，从而能更有效的跟踪和适应计算需求以及IT技术的快速变化。
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“租”在很多时候会比“买”要好，这一论断对于企业IT环境而言，越来越不言而喻。
在中国，个人和公司对“资产”的追求有着一种偏执，而这其实会大大降低自身的效率和灵活度，也是对社会资源的一种浪费。大家可以再仔细想想这条策略的本质。
Environment isolation .
HPC基础架构应该独立于一般的IT环境，并且应该为科研需求单独优化。
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国内绝大部分客户，研发使用的HPC环境是和企业其他IT应用在同一基础架构下运行的，这本身可以提高资源利用率，但也使得HPC环境的隔离和调优变得很困难。一个切实可行的解决方法是对HPC的应用和功能进行封装，实现软件定义的HPC架构。
Stage data .
HPC环境应该只处理中间数据（Staged Data）。所有数据应该被复制进HPC系统，计算完成，再复制出去。数据复制传输的工具应该尽可能的好用。
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这一策略，没有多年的HPC运营经验，是提不出来的。为了让HPC环境变得高效而易于管理，数据生命周期管理的工作应该由其它独立的平台来完成。
Shared cost model.
HPC基础架构的成本应该由HPC团队来承担，而最终用户有权根据自身的业务需要来负担动态成本。
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好羡慕Novartis，能提出这样“乌托邦”的思路。不过进一步细想，这个策略在一般公司落地也不无可能。
针对国内的商业环境和公司组织架构特点，我们建议在HPC项目上，使用部门应该承担更多的角色。因为HPC和业务及研发的关联是如此紧密，完全可以被视为研发的生产资料，而非IT平台。使用部门提出具体需求，负责HPC整个项目的执行，并承担预算，IT部门协助提供技术支持，应该是一个更现实且更高效的实现路径。
Enable and empower users .
建立支持服务，以更好的服务于最终用户，使不同技能级别的用户都可以高效地以自服务方式使用HPC服务。
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自服务Self-Service是HPC在功能方面演进的思路，一套好的HPC平台，在用户体验层面，应该切实降低业务用户的使用门槛和学习曲线，应该尽量的不改变业务用户日常操作的方式。
Planned recurring reviews .
定期回顾这些策略的关键元素，以决定是否需要调整。
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不得不佩服老外的思维方式，永远是具备了严密的逻辑性，任何的方法论，都能形成一个自我迭代更新的闭环。当然，业务需求和技术供给，永远是动态变化的，不排除未来出现新的技术或应用模式（比如，边缘计算），因此定期回顾是应有之义。
看得出，在过去的5年里，Novartis在HPC on HybridCloud这方面有了更多的经历和经验，能给出这样精辟的总结，实属行业之幸。
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