对大数据的分析处、处理，是将数据从低价值密度体中炼到高价值密度体的过程，被现代商业誉为“炼金术”。这也是数据资源转化为数据资产的过程，然而由于数据规模庞大、数据类型众多，使得数据价值的实现仍然存在很高的技术门槛，企业用户也日益被大数据生态的复杂性所困。
企业“海量数据”之困
企业在拥有了海量非结构化数据之后，要将这些数据同实际业务、商业目的和运营目标相结合，对多样性数据进行融合分析处理成为必然，这使得数据分析和加工部门需投入大量的人力物力进行数据分析、处理、加工和学习，以得到有价值的结果输出。
虽然数据分析本身是与行业和业务相关，但非结构化数据的分析计算模式是共通的。随着技术发展，传统批量计算、高性能计算、大数据分析、人工智能（分布式机器学习/深度学习）等数据并行处理、分析方法相继诞生，以满足各行业数据分析需求。
在实际应用中，企业各部门将以不同的计算模式，来构建所需的系统和计算集群，但这种割裂的计算集群却造成了重复建设和资源浪费。而随着业务的推进，同一批数据在不同处理阶段所需的分析方法不同，计算分析基础架构还需要掌握复杂的技术栈，以及数据分析前期的服务部署能力。
另外，由于计算模式多样化带来的资源壁垒，企业还需要投入巨大的成本；数据计算系统建立后，数据分析人员如果没有能力设计高度并行和健壮的数据分析流程，需要经过漫长等待才能够获得结果。
降低海量非结构化数据使用门槛 助力企业数据“加速跑”
为了帮助企业用户解决数据分析门槛高、效率低的问题，极道潜心打造了Achelous统一计算系统。这是一款融合多种计算于同一套物理集群、支持EB级海量数据分析、处理、训练的系统，并且Achelous有能力跟不同特征的存储系统配合，做到计算与存储应用感知，轻松构建复杂数据流的智能融合计算平台，降低企业IT建设投入
Achelous统一计算系统以统一的数据处理引擎更高效地挖掘数据价值，以智能化的方式驱动整个数据处理闭环，计算效率与资源利用的大幅提升，为开发者、企业、以及政府的数字化、智能化升级打下坚实基础。
降低构建业务数据分析流程难度
Achelous 是极道提供的调度复杂工作流或数据流的调度器和执行引擎。为了降低业务专家利用现有的算法和模型进行并行编程的难度，Achelous统一计算系统提供执行引擎以及多种表达方式，进行数据流业务的组合编程。
业务专家只需描述所要分析业务的分析阶段，以及数据依赖关系，系统将自动构建负载的批量处理有向图，并生成机器代码调度执行。例如，应用领域专用语言（BSL、WDL）编写工作流（Pipeline），业务专家可以动态构建自己的大数据或者人工智能应用，按照数据依赖进行计算。实现完整的数据采集、数据清洗、数据挖掘和机器学习建模等业务流程，极大地简化了业务专家的数据处理流程，并大幅提高工作效率。
自动构建跨应用计算框架工作流
基于Achelous统一计算系统，用户面对设计复杂跨框架的数据流，需要高并发或高通量计算时，只需要制定计算框架和预计分配的资源，计算框架会在计算过程中自动构建，计算完成后，计算框架会自动销毁，资源重新释放并共享给其他计算和数据处理应用。创建集群的过程对用户完全透明，无需人工干预和配置，高效完成。
另外，极道提供的可视化界面，方便用户以拖拽的方式生成数据流和工作流，这一设计可以免去WDL或BSL程序编写，帮助研究人员摆脱IT技术的束缚，将更多精力投入业务研发。
用事实见证数据流构建能力
在某肿瘤检测机构，通过部署极道Achelous统一计算系统，其计算资源扩充近2倍，样本交付能力提升了6倍，满足其对海量生物数据处理、分析和建模的多样化需求，助力打通肿瘤临床检测全流程。
在BioFlow计算引擎的协助下，该机构一个作业的特殊阶段，被轻松分解为数千路并行，每天有超过几万个任务运行在高度并行的计算集群里。
在零专业IT人员情况下，该机构运行维护着一个复杂的数十节点HPC/Spark混杂计算集群，以及一个大规模分布式存储系统。
利用强大的BioFlow WDL/BSL语言引擎和BioFlow执行引擎， 几名生物信息分析工程师在短短的4个月内，用近千个工具开发出了数百个复杂的分析流程。
高效的执行引擎简化了分析流程开发，让业务流程变得更敏捷、更灵活、更可控和自动化。
在未来数字经济浪潮中，降低计算成本、缩短任务周期、提高分析效率，是企业大数据点石成金的基础。极道作为数据系统领域的生力军，始终以用户需求为导向，以技术创新为驱动，实现提高计算并行程度和提高资源利用率这一目标，进一步降低用户的整体拥有成本，助力企业释放更多数据价值。