北京2019年12月2日 /美通社/ -- 生命科学是通过分子遗传学为主，研究生命活动规律，从而达到治疗诊断遗传病、提高农作物产量、保护环境等目的。生命科学的数据来源和形式多样，包括基因测序、分子通道、不同的人群等。技术的提升引领了IT到DT（数据时代）的变革，基于基因组数据量越来越多的情况下，生命科学大数据的发展前景将更加广阔。利用信息技术将数据转换成更好理解的基础生命科学机制，其分析结果将给人类带来更多福音。
计算和存储是大数据研究中不可或缺的重要技术和支撑，生命科学大数据的研究也不例外。中国科学院上海生命科学研究院（以下简称：生科院），是国家级生命科学研究平台，整体实力和技术水平处于国内领先。它的领先除了生物技术之外，信息技术也扮演者重要的角色。在本次项目中，由曙光为生科院建设生物医学大数据信息系统基础平台（以下简称：生物医学大数据平台）。平台建成后将面向生命科学研究、生物医药研发、临床医学研究与应用，推动生物医药技术企业创新发展，支撑数据密集型科学研究和生物信息共享。
安全稳定存储系统，满足生物医学用户需求
生物医学数据的主要类型为文本文件、图像文件、二进制文件等非结构化数据，对存储的要求主要在存储容量的大小和大文件读写通量的高低，此外少量的关键数据库、索引等结构化数据，则对存储的IOPS和稳定读写能力要求较高。
未来，生物医学大数据平台将成为面向生物医学大数据开放研究平台，面向世界的国际数据交流接口和合作研究基地，海量生物医学大数据资源的汇聚、管理和共享，数据的安全性至关重要。
两地三中心架构，打造高可用生物医学大数据平台
生物医学大数据平台基础设施由三个中心组成，分别为张江中心、岳阳路中心和贵州中心，每个中心都需要承载相关的业务系统。三个中心通过科技网链路相互连通，通过同城双活、异地容灾的两地三中心架构，满足生物医学大数据平台业务高可用和高稳定性。
存储系统作为本项目的重要建设内容，分别构建了业务系统存储、高性能存储和大容量存储三类资源，满足业务、计算和海量文件对存储空间和性能的需求。
业务系统存储采用高性能磁盘阵列，以满足业务应用的需求；其中配备缓存加速技术满足生物数据库、云平台等高I/O读写需求。系统配置一套ParaStor分布式存储系统满足海量非结构化生物基因数据的计算需求；其大容量存储采用性价比高的分布式存储，配置Infiniband接口，满足基础海量实验数据的共享和离线备份的需求。
存储系统在保障数据安全的同时还充分考虑的业务系统的稳定运行。在备份系统建设上，采用曙光DBStor备份存储系统和LTO5高速磁带库套件，支持异地容灾和备份系统审计，通过磁带异地存储的方式实现了系统远程容灾。
通过多层次的存储系统设计，方案满足上海生科院生物医学大数据平台海量生物数据存储、计算与共享需求，更具备远程容灾功能，实现生物医学实验数据的集中存储、高效共享和安全保障。为生科院建立具有国际先进水平的科学研究综合数据库，提供了强有力的计算分析能力和信息安全保障。
