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京都大学医学研究所基因组医学中心长崎教授及川口教授

高性能 TS-2483XU-RP 加速并简化基因组数据分析。

  • 背景

    京都大学医学研究所基因组医学研究中心长崎教授及川口教授主要研究基因组、代谢产物、健康信息，搜寻人类疾病的相关因素。他们针对成千上万人进行大规模数据分析。

  • 面临挑战

    每个人的基因组由 30 亿个碱基对 (3GB) 组成，而在分析基因组时，必须处理大量数据。因此，需要高性能的存储空间。他们之前采用 RAID 存储空间来直接连接每台运算服务器，当作内部部署近线存储空间来容纳所有数据。但这种方法使 I/O 的速度成为瓶颈，因为数据实际上是分散在多个存储单元中，让研究人员难以利用。

解决方案

他们安装了三台 QNAP TS-2483XU-RP，实现高 I/O 性能，并享有过保后的零件易获得性、高成本效益及 NAS 迁移的便利性。TS-2483XU-RP 是一款高性能的 24-bay NAS，采用 Intel ® Xeon® E 处理器，配备最高达 128 GB DDR4 ECC 内存，同时提供两个 10GbE SFP+ 端口。他们还安装了其他高速分布式存储空间，并与由 QNAP NAS 组成的近线存储整合，根据数据用途分别存储数据。分析数据存储于速度最快的存储空间中，基础数据 (较不常用但不可或缺的数据) 则存储为冷数据。

结果

他们拥有完善的 QNAP 存储方案，可通过中央管理界面和 GUI设置，大幅降低学习及管理成本。QNAP NAS 易于安装，是与外部机构交换数据时不可或缺的媒介。他们能够通过集中化数据存取，增加用户便利性，建构符合 I/O 要求、具有经济效益的存储空间系统。他们正在建构混合式云端环境，结合三个基础架构：本地服务器、公有云，以及位于 SINET* 学术信息网络的跨学科高性能运算基础设施（又称超级计算机）。不仅仅打造了初期所设想的近线存储空间，他们还将 QNAP NAS 作为计算机丛集的直接 I/O 环境。未来，这两位教授的目标是创造更加流畅的环境，集中化每个平台的数据，让用户能够使用所需的数据，而不必在意数据存储的位置。

* SINET 是日本大学和研究机构的学术 IT 网络基础设施。

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