曙光助力北京大学挖掘数据价值-中科曙光

曙光助力北京大学挖掘数据价值

6.1 项目背景

在精准医学和大数据时代的今天，大型人群队列研究成为流行病学研究的主旋律之一，它采用计算机科学和统计学方法与特定专业领域相结合，发现数据背后的规律和知识，为疾病防治策略和措施的制定提供新的证据。北京大学需要建设分布式文件系统，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。

6.2 项目需求

大型人群队列的特点不仅仅是大样本量，它的数据质量更高，涵盖内容更全，支持文档丰富，便于传递和共享，对数据标准化程度要求更高。大型人群队列研究因具有大样本量、多时间点等特点，使得其在病因学研究领域具有独特优势，同时也带来了数据管理与质量控制方面的难度。北京大学新建的分布式文件系统，存储大型队列研究数据库，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。

6.3 解决方案

曙光为北京大学建立分布式文件系统，采用曙光ParaStor系列产品。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。

6.4 客户收益

在曙光ParaStor的支撑下，北大通过高效的队列数据研究，可有效揭示疾病的病因、评价预防效果、揭示疾病的自然史、掌握人口健康状况、引导实验设计，同时将知识转化为临床和人群早期诊断和干预策略，从而提高疾病的防治水平，降低社会卫生负担。

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