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運籌新數(shù)據(jù),中山大學精準醫(yī)學中心的新存儲之道

2020-11-05 12:18 5998

北京2020年11月5日 /美通社/ -- 什么叫精準醫(yī)學?百科是這樣定義的:精準醫(yī)學(Precision Medicine)是以個體化醫(yī)療為基礎(chǔ)、隨著基因組測序技術(shù)快速進步以及生物信息與大數(shù)據(jù)科學的交叉應(yīng)用而發(fā)展起來的新型醫(yī)學概念與醫(yī)療模式。

定義可能過于學術(shù)化,不易于理解,來看看現(xiàn)實中經(jīng)常遇到的例子:A和B同時患有某種腫瘤疾病,同樣的藥物對于A有效,但對于B卻沒有效果,反而會影響到B的病情;C和D患有不同腫瘤疾病,卻通過同樣的藥物讓病情得到極大緩解。類似情況在癌癥、腫瘤等疾病領(lǐng)域經(jīng)常出現(xiàn),個體因為遺傳基因、所處環(huán)境和生活方式的不同,在治療反應(yīng)性上存在著很大的差異。

精準醫(yī)學的出現(xiàn),改變過去“一刀切”的治療方法,通過整合基因組學、蛋白質(zhì)組學、代謝組學以及相關(guān)環(huán)境與生活方式等大數(shù)據(jù)信息,為患者精準制定最有效治療方案。事實上,從最早的經(jīng)驗醫(yī)學到循證醫(yī)學,再到如今的精準醫(yī)學,醫(yī)療模式走向數(shù)字化、精準化已成必然趨勢。

要實現(xiàn)精準醫(yī)學,先決條件在于構(gòu)建一個巨大的“疾病知識網(wǎng)絡(luò)”,其中關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)平臺:數(shù)據(jù)越豐富、維度越全面,意味著治療方案的決策正確性就越高;大數(shù)據(jù)平臺性能強、穩(wěn)定性高、可靠性出色,則可以支撐起整個精準醫(yī)學的長期研究。

那么,精準醫(yī)學的業(yè)務(wù)需求有哪些特點,數(shù)據(jù)特征情況如何,對于大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)又有哪些核心訴求?作為中國精準醫(yī)學發(fā)展的先行者,中山大學精準醫(yī)學科學中心自籌建伊始就確定了建立醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心,以大數(shù)據(jù)平臺作為核心基礎(chǔ)設(shè)施,來采集、存儲、管理和利用數(shù)據(jù),為精準醫(yī)學發(fā)展打了個樣。

一個影響未來五年的選擇題

從2015年起,中山大學精準醫(yī)學科學中心開始籌建,首先需要面臨三件大事:成立樣本庫、建立醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心和搭建精準醫(yī)學實驗技術(shù)平臺。如果從數(shù)字化的角度來看,成立樣本庫相當于構(gòu)建起一個醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)集合庫;建立醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心則是為了采集、存儲、管理整個數(shù)據(jù);而精準醫(yī)學實驗技術(shù)平臺負責數(shù)據(jù)價值最終的輸出。

在三件事情中,醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)雖然是最底層范疇,卻屬于新基建中典型的創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施,起到支撐起整個科學研究運轉(zhuǎn)的關(guān)鍵作用。中山大學精準醫(yī)學科學中心在建設(shè)醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心時,面臨著架構(gòu)的選擇,“第一個是超融合架構(gòu),另一個則是采用存算分離架構(gòu)。”中山大學精準醫(yī)學科學中心生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺高級工程師肖華鋒如是說,“架構(gòu)的選擇關(guān)系著未來五年醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺能否有效支撐起精準醫(yī)學業(yè)務(wù)研究。”

中山大學精準醫(yī)學科學中心生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺高級工程師肖華鋒
中山大學精準醫(yī)學科學中心生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺高級工程師肖華鋒

彼時的超融合正是基礎(chǔ)架構(gòu)領(lǐng)域冉冉升起的明星,受到了業(yè)界、用戶們的廣泛關(guān)注,憑借簡化的架構(gòu)、強大的并發(fā)性能以及便捷的管理等優(yōu)勢,被認為是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的首選。但是,中山大學精準醫(yī)學科學中心經(jīng)過對精準醫(yī)學數(shù)據(jù)類型、業(yè)務(wù)特征以及未來應(yīng)用規(guī)劃進行仔細和反復的調(diào)研之后,最終選擇了存算分離架構(gòu)來構(gòu)建醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心。

為什么會舍棄超融合,選擇存算分離的架構(gòu)?肖華鋒解釋道:“當時決策原因有兩點:一是成本,當時超融合成本高,每個節(jié)點必須配置SSD,加上License費用,采購成本較高;第二則是從場景適用上考慮,精準醫(yī)學科學中心場景中,存儲需求增長速度遠超過計算,超融合擴展是計算與存儲等比例擴展,存算分離架構(gòu)反而會帶來更加靈活的擴展方式。”

那么,醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心采用存算分離架構(gòu)之后,真實情況會不會出現(xiàn)“理想很豐滿,現(xiàn)實很骨干”的窘境?

讓理想照進現(xiàn)實

從2016年開始,中山大學精準醫(yī)學中心開展生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺工作,核心是建成數(shù)據(jù)匯交、清洗整合、存儲管理、共享交換、隱私保護、開放共享的醫(yī)學大數(shù)據(jù)和生命組學數(shù)據(jù)兩大數(shù)據(jù)庫,并開展醫(yī)學大數(shù)據(jù)互聯(lián)共享工程,建立數(shù)據(jù)標準體系和安全體系,實現(xiàn)患者醫(yī)學數(shù)據(jù)跨系統(tǒng)/區(qū)域互聯(lián)互認、數(shù)據(jù)共享工作。

“中山大學精準醫(yī)學中心生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺真正意義上把附屬醫(yī)院的數(shù)據(jù)和中心實現(xiàn)互聯(lián)互通,并實現(xiàn)了數(shù)據(jù)交互和存儲。”肖華鋒介紹道,“不過,數(shù)據(jù)增長的確是太快啦。”

建設(shè)之初,生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺規(guī)劃了浪潮500TB集中式SAN存儲來承載精準醫(yī)學醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺的檢索、360隨身檔案系統(tǒng)等核心業(yè)務(wù)應(yīng)用,目前使用近半;規(guī)劃1PB 浪潮分布式存儲AS13000來存儲海量影像數(shù)據(jù),隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集量的增加,不到3年時間,中心的影像存儲已經(jīng)擴展到了2PB。

浪潮存儲
浪潮存儲

在有海量存儲為數(shù)據(jù)增長帶來的容量挑戰(zhàn)兜底之后,如何應(yīng)對數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來的挑戰(zhàn)又是一個難題。“中心的數(shù)據(jù)在沒有科研任務(wù)的時候基本都是冷數(shù)據(jù),而當課題介入,研究人員需要檢索和分析數(shù)據(jù)時,往往周期又很長,可能長達半個月。此時,又希望數(shù)據(jù)是熱的。”肖華鋒介紹道。好在浪潮存儲過去四年一直都平穩(wěn)運行,在容量和性能上都滿足了需求。

未來需要新存儲之道

隨著生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺和生物樣本庫逐漸完善,精準醫(yī)學相關(guān)研究與業(yè)務(wù)開始步入快車道,醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心在存儲上未來又面臨著新的訴求與挑戰(zhàn)。

首先是數(shù)據(jù)的增長速度和增長量會比以往還要大,尤其是生物樣本庫建好之后,中山大學精準醫(yī)學科學中心的多組學研究平臺將以此構(gòu)建起來,包括代謝組學、基因組學等,這些應(yīng)用的上線與加碼將進一步帶來數(shù)據(jù)爆炸性的增長。肖華鋒坦言:“中心的三個基礎(chǔ)平臺、兩個研究平臺和一個應(yīng)用平臺整體布局逐漸完善之后,預計存儲一年擴展10P將會成為一種常態(tài)。”

另外,生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺基于人工智能相關(guān)的醫(yī)學研究正在迅速增加,對于存儲容量和性能提出更高挑戰(zhàn)。

“中山大學精準醫(yī)學科學中心是當下用戶對于存儲容量和性能訴求的一個典型代表。”浪潮存儲資深架構(gòu)師葉毓睿如是說:“面對一個數(shù)字化的智慧時代加速到來,浪潮提出了新存儲之道,讓存儲朝著EB級容量、億級IOPS、TB級帶寬等新能力加速演進,來滿足用戶不斷增長的需求。”

雙方專家圍繞精準醫(yī)學大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進行交流和探討
雙方專家圍繞精準醫(yī)學大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進行交流和探討

其次,中山大學精準醫(yī)學科學中心醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心還將面臨著新舊設(shè)備混用、不同廠商設(shè)備混用的情況,加上其數(shù)據(jù)量不斷提升,設(shè)備數(shù)量也會隨之增加,如何發(fā)揮各種設(shè)備的性能以及如何運維管理各種設(shè)備就成為極大的挑戰(zhàn)。肖華鋒直言:“我們中心運維人員很少,醫(yī)學數(shù)據(jù)類三級等保對運維又有著極為嚴格的要求,迫切需要智能運維技術(shù)來減輕壓力。”

事實上,存儲融入AI技術(shù)加速走向智能化正在成為趨勢。存儲根據(jù)業(yè)務(wù)負載、運維管理等數(shù)據(jù)特征,進行不斷的學習與優(yōu)化,從而提供更加精準的預警信息和執(zhí)行動作,讓自身運維與管理走向智能化。葉毓睿介紹:“以浪潮存儲為例,iTurbo智用引擎可以通過智能IO感知、智能多路徑、智能數(shù)據(jù)組織、智能資源調(diào)度四大核心技術(shù)為業(yè)務(wù)應(yīng)用提速;而智能統(tǒng)一存儲管理平臺InView則提供了性能容量預測分析、磁盤故障預測與定位等一系列智能化功能,規(guī)避硬件故障帶來的風險和損失,有效降低運維壓力。”

總體來看,精準醫(yī)學依然處于起步的初期,中山大學精準醫(yī)學科學中心作為先行者,對于醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)有著深刻的認知,并且在架構(gòu)選擇上做出了明智的選擇。未來,隨著精準醫(yī)學研究的不斷深入,中山大學精準醫(yī)學科學中心對于衍生出來的新存儲需求與挑戰(zhàn)也有著清晰的判斷,其精準醫(yī)學研究有望開啟新局面。

消息來源:浪潮
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