1｜Introduce

1.1 🧬 Linux · RStudio · HPC · Monitoring

生物信息数据分析（Bioinformatics）是一个高度跨学科的领域。实际上，许多需要处理大规模数据的工作，也会涉及类似的技术。

日常工作中，我们通常需要接触：

• 🖥️ 服务器管理

• 🐧 Linux系统操作

• 💻 Python / R等编程语言

• 🚀 高性能计算（HPC）

• 📊 服务器与任务监控

这篇笔记记录了我使用这些技术时积累的一些实战经验，希望能为同行的朋友提供参考，也方便自己随时查阅～

1.2 🐧 Ubuntu Tutorial

▸ Ubuntu

Ubuntu（国际音标：/ʊˈbʊntuː/，uu-BUUN-too）是一个基于 Debian的 Linux发行版。

Ubuntu主要包括三个版本：

• 🖥️ 桌面版（Desktop）

• 🗄️ 服务器版（Server）

• 🤖 面向物联网设备和机器人的 Core 版

以上版本既可以安装在实体电脑上，也可以运行在虚拟机中。从 17.10版本开始，Ubuntu使用 GNOME作为默认桌面环境。

Ubuntu由英国 Canonical Ltd发布并提供商业支持。它的名称来自非洲南部祖鲁语或科萨语中的“Ubuntu”一词，通常被解释为“人性”或“我的存在是因为大家的存在”，代表了非洲传统文化中的一种价值观。

📖 相关笔记：Ubuntu Tutorial

▸ Multipass

Multipass是一款适用于 Linux、Windows和 macOS的轻量级虚拟机（VM）管理工具。

它主要面向希望通过简单命令，快速创建一个全新 Ubuntu环境的开发者。

📖 相关笔记：Multipass

1.3 🌐 FRP

FRP是一种常用的内网穿透工具，可以将内网中的服务映射到公网，方便我们从外部访问服务器上的应用。

📖 相关笔记：FRP

1.4 🚀 HPC · Distributed Computing · Container

这一部分主要整理以下内容：

• 🚀 高性能计算（HPC）

• 🌐 分布式计算（Distributed Computing）

• 📦 容器技术（Container）

1.4.1 🚀 HPC

高性能计算（High-Performance Computing，HPC）是指使用超级计算机或计算机集群，解决计算量较大的问题。

HPC可以快速完成高度并行的计算任务，并通过集群作业调度系统统一分配和管理计算资源。

常见的集群作业调度系统包括：

• PBS

• LSF

• SGE

• Slurm

📖 相关笔记：Slurm · SGE · Kubernetes（Docker）

1.4.2 🌐 Distributed Computing

分布式计算（Distributed Computing，又称分散式运算）主要研究分布式系统如何完成计算任务。

分布式系统由多台通过网络连接的计算机组成。不同计算机之间可以传递消息、交换数据并协调各自的行为，从而共同完成一个目标。

简单来说，就是把一个计算量很大的任务拆分成多个小任务，由多台计算机分别处理，最后再对结果进行汇总。

分布式系统常见于：

• 面向服务的架构

• 大型多人在线游戏

• 对等网络应用

• 大规模数据处理

• 分布式任务队列

📖 相关笔记：Distributed Computing · Task Queue

1.4.3 📦 Container

Docker、Singularity等容器技术，可以将分析软件及其运行环境封装起来。

容器内部的环境不会轻易影响外部系统，同时具有良好的可移植性，可以较方便地迁移到不同的分析环境中：

• 💻 个人电脑（PC）

• 🖥️ 计算集群（Cluster）

• ☁️ 云平台（Cloud）

在搭建分析流程时，还可以将容器（Container）与分析流程（Pipeline）结合，提高运行环境的一致性和分析流程的可复现性。

📖 相关笔记：Container

1.5 ✍️ Code Editor

安装和配置服务器后，我们经常需要修改脚本及相关配置文件。

Vim等命令行编辑器可以直接在终端中使用，但它的操作方式对新手来说相对复杂。相比之下，VS Code等现代编辑器拥有更加直观的图形界面（GUI），更适合初学者编写和修改代码。

如果喜欢直接在终端中编程，也可以尝试 Neovim🪤

1.5.1 ⌨️ Vim & Neovim

▸ Vim

Vim是从 vi发展而来的一款文本编辑器。

它拥有代码补全、编译和错误跳转等功能，在程序员中被广泛使用，并与 Emacs并列为类 Unix系统中最受欢迎的编辑器之一。

Vim的第一个版本由 Bram Moolenaar 于 1991 年发布。它最初的名称是 Vi IMitation，随着功能不断增加，后来正式改为 Vi IMproved。

📖 相关笔记：Vim

▸ Neovim

Neovim是在 Vim基础上继续发展和扩展的编辑器。

它继承了 Vim的主要特点，同时增加了更现代的插件系统和扩展能力，适合喜欢 Vim操作方式、但又希望获得更多功能的用户。

📖 相关笔记：Neovim · LazyVim

1.5.2 🧩 VS Code

Visual Studio Code，简称 VS Code，是微软开发的一款免费、跨平台代码编辑器。

它支持：

• 语法高亮

• 代码自动补全（IntelliSense）

• 代码重构

• 命令行工具

• Git版本控制

• 主题与快捷键设置

• 扩展插件安装

VS Code使用 Monaco Editor作为底层代码编辑器。其源代码以 MIT许可证在 GitHub上发布，而官方可执行文件使用专门的产品许可证。

📖 相关笔记：VS Code

🧩 插件整理：VS Code Plug-in

1.5.3 🌍 VS Code Server

code-server提供了可以在网页端使用的 VS Code。

简单来说，它就是部署在本地服务器或云服务器上的在线版 VS Code，通过浏览器即可访问和编辑服务器中的代码。

📖 相关笔记：VS Code（Web）

1.6 🛠️ IDE

1.6.1 📊 RStudio

R是一种广泛应用于统计计算、数据分析和生物信息学领域的编程语言。

RStudio是基于 R的集成开发环境（IDE）。凭借高效的交互式操作和丰富的生态支持，它已经成为使用 R进行数据分析时最主流的工具之一。

📖 相关笔记：RStudio

1.6.2 📒 Jupyter

Jupyter是一个开源的交互式计算环境，主要用于科学计算、数据分析和机器学习。

它的核心工具是 Jupyter Notebook。这是一种基于 Web的应用程序，可以在同一个文档中展示：

• 实时代码

• 数学公式

• 说明文字

• 数据可视化

• 程序运行结果

Jupyter支持超过 40 种编程语言，包括 Python、R、Julia和 Scala等。

📖 相关笔记：Jupyter

1.7 🔧 Environment · Git · CI/CD

这一部分主要整理以下内容：

• 📦 环境与软件包管理

• 🗂️ 版本控制

• 🔄 开发与交付流程

1.7.1 📦 Environment & Package Management

软件包（Package）是编程语言中用于封装特定功能的代码集合。

环境（Environment）是软件运行所需要的上下文，包括依赖项及其对应的版本等。

不同的分析任务可能需要不同的软件包，甚至需要同一个软件包的不同版本，而这些软件包的运行通常还依赖特定的环境配置。

在单机环境中，我们只需要部署指定版本的软件及其依赖。但是，当分析任务扩展到大型计算集群时，环境配置和管理的复杂程度会明显增加。

📖 相关笔记：Environment · Package Management

1.7.2 🗂️ Version Control

Git是一个分布式版本控制系统，主要用于记录和管理计算机文件的修改过程，也常用于程序员之间的代码协作。

它的主要特点包括：

• 运行速度快

• 保证数据完整性

• 记录文件修改历史

• 支持多人协作

• 支持分布式、非线性的开发流程

📖 相关笔记：Git

1.7.3 🔄 Developer Approaches

CI/CD通常代表：

• CI：持续集成（Continuous Integration）

• CD：持续交付（Continuous Delivery）

• CD：持续部署（Continuous Deployment）

  

它是一套围绕代码集成、测试和交付建立的开发流程，可以帮助开发人员及时发现新代码带来的问题。

📖 相关笔记：CI/CD

1.8 📟 Terminal · Server Manager · Monitoring

这一部分主要记录：

• ✨ 终端（Terminal）美化

• 🖥️ 服务器管理

• 📊 系统资源监控

• 🔍 任务运行状态查看

• 🧯 常见问题排查

📖 相关笔记：Terminal · Server Manager · Monitoring

Linux工具快速教程

https://linuxtools-rst.readthedocs.io/zh-cn/latest/