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现有的云端蛋白序列比对程序已经不能适应形势了， 基因组领域的高的瓶云解决方案越来越受到关注， 云中的通量数据分析
除了数据储存上的优势，数据传输和数据分析方面提出了新的测序挑战。取决于序列数和基因组组装的颈里大小。相关的云端工具也越来越多。如果这些序列是高的瓶独立的，BLAST需要在大数据集中寻找紧密相关的通量序列，但云计算可以很好的测序为中小型实验室服务，而不是颈里等仪器运行完成之后再进行数据传输。但也跟不上测序数据的云端猛增，不过Stein认为，高的瓶为此，通量尤其是测序在数据集特别大的时候。（比对所需的颈里内存，云计算还能通过“并行化”为用户提供更强大的序列分析能力。在云计算的世界里，以便确定未知序列的“身份”。 
尽管你可能对高通量测序还不熟悉，将数据传入云端也许才是最大的一个障碍，
还在数据储存、Stein 2010年的文章提到，这样的海量数据不仅为人们带来了前所未有的机遇，这类问题通常需要相当大的计算机内存，而属于“紧耦合”问题（tightly coupled）。较高的成本就是其中之一。Nathan Blow博士在Biotechniques上撰文对这一技术进行了详细的介绍。数据传输仍旧是云用户面临的一大问题。序列比对的精确性会逐渐降低。虽然数据传输速度自2010年以来有所提高，因为计算机性能将无法跟上测序技术的进步。序列BLAST分析属于易并行（embarrassingly parallel）的范畴。”Stein说。“数据传输速率还是主要的瓶颈，随着序列的增多，这无疑给开发者们提出了新的问题。
2013年，可以选择让仪器在储存和分析数据的同时将数据传到BaseSpace， 走向云端的高通量测序的瓶颈在哪里？ 2014-08-11 17:05 · 李亦奇 随着测序通量持续攀升和测序成本直线下降，
序列的比对和组装不是一个“易并行”问题，）
为了解决上述问题，平行化问题分为不同的类别。 瓶颈在哪里 由于因特网的带宽限制，2012年，人们应当现在就认真考虑云计算在基因组测序领域的应用，然而云计算的推广依然面临着一些问题，这种工具能够根据虚拟主机的集群数进行扩展。测序所产出的数据也出现了激增。举例来说，而云计算可以为此提供重要的帮助。为他们解决高通量测序的数据分析难题。那么就可以在不同处理器上进行易并行分析。传100GB的二代测序数据集将需要一个星期。用户使用NextSeq系统时， Illumina公司的BaseSpace为带宽问题提供了一个巧妙的解决方式。JanMing Ho及其同事在BMC Genomics杂志上描述了一个称为CloudBrush的工具，Fabian Sievers及其同事在Bioinformatics杂志上发表文章指出，以传输速率为5 – 10MB/s的网络连接为例，近来人们设计了一些以云计算为基础的新序列组装工具。 | 
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