曙光ParaStor为国家大型生物样本库构建存储底座

　　十余年前，复旦大学教授在泰州启动“泰州队列”项目，旨在建立一个国际领先的高质量、高标准的人群资源库。利用大规模队列人群的生物学样本和流行病学数据，可阐明疾病的发病机制和患病风险，提高疾病防控水平，实现精准医疗。

　　该项目以泰州市全体居民为框架人群建设大型自然人群队列，持续跟踪多年，建成了人类遗传资源平台和健康大数据平台，成为我国最大的单一地区生物样本库，并累积了PB级的健康医疗大数据资源。

　　挖掘"泰州队列"数据价值，曙光ParaStor构建存储底座

　　随着“泰州队列”被纳入国家精准医学计划，“泰州市医疗健康大数据平台”建设刻不容缓。近日，曙光自研分布式存储系统ParaStor为该项目大数据平台构建了超过3PB的存储底座，高效支持医疗数据的分析挖掘与应用。

　　“泰州市医疗健康大数据平台”由泰州市政府、医药高新区、复旦大学合作启动，主要服务对象为高校研究部门，泰州本地等相关医药机构。平台建成后旨在让共享平台具备更强的扩展能力，稳定支持医疗数据的交换与共享，便于外部单位利用本院数据进行深入研究，加速泰州医疗数据价值的转化应用。因此，新建的大数据平台除了实现数据统一存储与共享，更要高效支持医疗数据的分析、深度挖掘与应用。

　　高效稳定，智能运维，支撑海量医疗数据分析

　　曙光ParaStor拥有100Gb/s EDR Infiniband高速存储网络，高效解决平台对海量医疗数据大文件存储场景高聚合带宽、小文件存储场景高IOPS的存储需求。大数据平台产生的数据速度增长极快，曙光ParaStor具备EB级的扩展能力，性能与容量的线性增长，满足其对存储系统数据处理能力和扩展性的要求。

　　同时，ParaStor分布式存储系统通过多种技术手段，从物理底层到逻辑层全方位保证存储系统高可靠性和高可用性，为医疗数据的存储、管理、应用和共享保驾护航。ParaStor可进行多维度的资源管理，多重故障预警机制，数十种亚健康状态自动探测与处理，更好地保障系统稳定运行。通过可视化的运维和多套集群统一管理，降低运维压力，减少运维成本。

　　由曙光ParaStor作为存储底座的泰州市医疗健康大数据平台，对研究遗传因素、环境因素及其交互作用与重大慢性疾病的关系研究，起到了积极推动作用。曙光自研分布式存储系统ParaStor因其高效稳定等特点受到众多医疗、生命科学领域用户青睐，未来，曙光也将不断提供创新的技术与产品，为生物基因技术的快速发展提供动力。