一、计算性能指标
生物信息学分析需要处理基因组测序、蛋白质结构预测等计算密集型任务，建议选择Intel Xeon或AMD EPYC系列多核处理器，核心数建议32核以上以支持并行计算。内存容量直接影响数据缓存能力，推荐配置256GB以上DDR4内存，单细胞分析等场景建议升级至512GB。
- 基因组组装：CPU 32核/64线程 + 内存512GB
- RNA-seq分析：CPU 28核/56线程 + 内存256GB
二、存储架构设计
推荐采用SSD+HDD混合存储方案，系统盘使用NVMe SSD（1TB以上）提升IO性能，数据盘配置10TB以上机械硬盘组RAID阵列。对于需要频繁读写的二级分析流程，建议采用全闪存阵列实现10万+ IOPS的吞吐能力。
三、网络传输与扩展性
建议选择25Gbps以上网络带宽保障数据传输效率，对于需要对接测序仪的场景需配置专用数据传输通道。云服务器应支持弹性扩展，可按需升级至64核CPU/2TB内存配置满足阶段性需求。
四、安全与运维管理
需配置RAID10磁盘冗余和每日增量备份机制，敏感数据建议启用AES-256加密存储。选择支持SELinux安全模块的Linux发行版（如CentOS Stream），并建立定期漏洞扫描机制。
生信云服务器选型需平衡计算密度、存储扩展和网络性能，优先选择支持GPU加速、提供生物信息学工具链预装的服务商。建议通过基准测试验证实际性能表现，采用分阶段扩容策略控制成本。
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