• Биологические науки

    После расшифровки генома человека будущее многих проектов биологических наук требует доступа к мощным вычислительным кластерам и петабайтномасштабируемым пулам хранения клинических данных и данных исследований.

Текущие задачи, требующие масштабных хранилищ данных, такие как упорядочивание ДНК и анализ изображений по МРТ способны проложить дорогу для следующего поколения применений, требующего еще больших объемов хранения, наряду с повышением эффективности для осуществления новых прорывов.

И для исследовательского, и для клинического сообществ хранение данных должно обеспечивать возможность адаптации к широкому спектру схем доступа с гибкостью простого назначения различным командам и отделам. С ограниченными ресурсами ИТ хранение должно обеспечивать полную надежность и простоту управления, что позволит масштабировать проекты в сторону увеличения и сокращения с минимальным человеческим вмешательством.

Репутация в отрасли

Несколько крупных исследовательских проектов используют хранение на основе технологии AoE для поддержки научных прорывов. Способность создавать гибкие пулы хранения, пригодные для различного использования, от высокоэффективных до дешевых хранилищ коллективных данных, наряду с совместимостью с платформами анализа данных, такими как Hadoop, помогает организациям обеспечивать экономически более эффективные среды хранения. Полная информация и подтверждения по проектам и прочие примеры по биологическим наукам доступны по запросу.

Подробнее

Почему «АргоТех» идеально подходит для Биологических наук?

  • Унифицированная архитектура хранилища с гибкостью для обеспечения высокой эффективности чтения и записи для широкого спектра исследовательских рабочих нагрузок.
  • Использует стандартное для отрасли аппаратное обеспечение, протоколы и интерфейсы для обеспечения полной совместимости с клиническими системами, такими как МРТ и проекта анализа больших данных с использованием таких инструментов как Hadoop
  • Масштабируется от 10 Гбит/с до 40 Гбит/с и в планах поддержка 100 Гбит/с подключения с более чем 1 миллионом IOPS для поддержки проектов с многопоточной обработкой
  • Поддерживает гибкие рабочие нагрузки, включая выгрузку в AWS, S3 и прочие облачные машины анализа больших данных