大数据推动的数字化转型正在重塑各行各业。生命科学领域也不例外。
在过去,对一个人类基因组进行测序可能需要数年时间和数十亿美元。今天,同样的任务可以在24小时内完成,花费不到1000美元。
对这些领域的工作至关重要的实验室技术也在快速发展。例如,生命科学研究的最新工具使科学家能够创建蛋白质分子复杂的三维可视化。科学家们利用这些可视化技术来帮助药物的发现,并在个性化医疗领域取得突破性进展。
这些改变游戏规则的进步的核心驱动因素是大数据。数据的数量和复杂性继续以惊人的速度增长,特别是在基因组学、生物信息学、预测生物学和化学等领域。
实验室仪器也会产生大量的数据——有时高达每小时1tb。
当然,数据越大,存储需求也越大。生命科学数据库背后的IT基础设施将需要随着数据规模和维度的增长而发展。
由于科学家要处理海量的信息,他们还需要现代的软件工具,这样他们就可以快速可视化大数据并与之交互。否则,生命科学组织将数据丰富而信息贫乏。
只要生命科学组织继续升级他们的IT基础设施,以更好地将大数据集成到他们的核心流程中,他们的工作将继续产生难以置信的好处,包括:
虽然大数据给生命科学带来的好处听起来很有前景,但企业将需要IT基础设施和数据存储能力,以满足不断增长的需求。
根据2019德勤/麻省理工学院研究在美国,只有20%的生物制药和生命科学组织在数字化方面成熟得足够快。不幸的是,遗留的存储系统是性能瓶颈,阻止应用程序接收到科学家需要取得更多突破的数据。
新的生命科学仪器和技术正在出现。他们有潜力创造新的研究机会,从而带来更大的见解。但是,要想利用这些创新,企业首先需要应对一些IT挑战。
挑战#1:数据竖井
许多组织都在努力打破数据孤岛。竖井使得跨部门的研究人员很难获取他们工作所依赖的数据,这既耗时又困难。竖井的发展,部分是因为数据被存储在多种工具和软件解决方案中,而不是集中的生命科学数据库中。
为了打破数据隔离造成的障碍,组织需要找到一种方法,将数据系统顺利过渡到用户友好的软件工具。
挑战2:规模
如前所述,最新的科学技术产生了大量的数据。生命科学组织将需要扩大其存储能力,以容纳这些涌入的信息。
如果不能及时达到适当的规模,依赖于这些仪器捕获的数据的工作流程将被打乱。
挑战#3:大数据分析
大数据的有用程度取决于你能从中提取的洞见。无论您是在运行大数据分析管道来支持个性化医疗,还是利用人工智能来协助药物发现,高性能计算(HPC)都需要高性能的数据存储。从旋转磁盘驱动器到低延迟和高IOPS全闪存存储阵列的转换现在是必要的。
实验uma instância de autoatendimentodo Pure1®para gerenciar o FlashBlade™da Pure,一个solução mais avançada do setor que oferece expansão水平de armazenamento de arquivos e objetos native。
由于技术的不断发展,生命科学领域,如基因组学,已经经历了重大的进步。但这些进步也会带来与数据存储、生命科学分析、高级元数据标记和交互式数据可视化相关的挑战。
爱游戏ayx双赢彩票Pure Storage®数据存储解决方案提供了生命科学组织需要的适应性,以跟上大数据的发展。以下是Pure如何推动生命科学应用的一些例子:
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