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某医疗健康大数据超算平台项目
业务挑战
某医疗健康大数据组信息超级分析系统及共享服务平台主要用于医疗和生物基因方面的分析和研究，由于生物基因类的数据非常庞大，海量存储系统是生物信息学计算的先决条件。存储系统的性能及安全性要求也非常高，传统的磁盘阵列由于扩展性和性能增长限的问题已经无法满足大规模生物基因集群的需要。数据中心的存储系统既要满足高带宽的读写性能和优秀的扩展性需求，又要保证数据安全和高效的备份功能。同时大规模超算集群需要一个高性能集群作业调度系统，实现前端计算任务自动调度，计算资源的高效利用。
解决方案
整个项目共有3个机房，包括4台Nvidia DGX-1深度学习一体机，结合全球使用率最高的IBM Spectrum Lsf作业调度软件，实现前端计算任务的自动调度，计算资源的高效利用。
每个机房配置IBM ESS存储，读写性能达到20GB。同时本地机房配置IBM 云对象存储，结合ESS存储内置的Spectrum Scale并行文件系统，可以根据客户定制的策略进行数据迁移，这些定制化的策略，能够满足客户所有的迁移场景，从而在终端用户场景下，数据的流动是透明的、无感知的，能够将整个平台上的数据全部拉通，从而实现真正意义上的数据价值和存储介质价值对等的愿景。
用户受益
此方案提供了全球领先的高性能计算作业调度系统、高速高效的在线存储、以及实时在线高性价比的对象存储，最终实现提高运算质量、缩短运算时间、降低平台成本。以及对未来应用模式及业务量需求为前提，强调高性能、高扩展性、高性价比及可运行、合理和低风险。
相比用户现有的存储系统，最多可节省 60% 的总体拥有成本。总体成本节省不仅是指减少采购成本，而且由于硬件足迹较少，还能够节省电源、冷却和空间方面的成本。相对之前的老存储系统，40%ESS配合IBM Cloud Object Storage(COS)保障计算集群超低延时的平稳运作，从根本上解决了生物信息学的数据存储难题。
拓扑图
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