存储挑战
大规模数据量
生物信息行业的数据量非常庞大，包括基因组数据、蛋白质数据、代谢数据等。这些数据通常以高通量的方式产生，容量需求迅速增长。
数据复杂性
生物信息数据通常具有复杂的数据结构，如序列数据、网络数据等。这些数据结构需要进行复杂的操作和处理，如序列比对等，对存储系统的要求也相应提高。
数据长期保存
生物信息数据具有长期价值，对于科学研究、医学应用、生物多样性保护等领域具有重要意义。长期保存需要考虑数据的稳定性、可访问性和可持续性等问题。
数据共享和协作
作为跨学科的领域，生信分析需要不同研究机构和团队之间进行数据共享和协作。
数据存储成本
随着数据量的增长，存储成本也在不断增加。如何降低存储成本，同时保持数据的可访问性和可用性是一个重要的挑战。
解决方案
焱融科技在生物信息分析场景拥有成熟的项目经验。基于 YRCloudFile 分布式存储架构，数据及元数据节点可按需扩展，满足基因测序等核心业务发展带来的数据扩展问题；提供标准的文件接口和访问协议及私有客户端，私有客户端采用独特的 IO 流程优化和并发 IO 处理；在大规模高并发业务场景下，能提供海量数据并发访问的存储读写能力；采用的 EC 容错技术，在保证可靠性的同时，最大化提升存储有效容量，控制建设成本；在业务数据全生命周期规划方案中，预留了归档接口，满足行业法律法规对基因数据归档的要求；DataLoad 智能数据加载以及冷热数据分层等功能，可以实现冷热数据的有效的隔离。
方案优势
大容量、高并发
满足测序仪下机数据高带宽高并发的需求，提供百 GBps 带宽，建设容量达 PB 级，支持百亿级规模文件数量。
大小混合文件处理
数据拆分和生信数据分析，实现海量的大小混合文件快速读写要求，满足生信分析中密集 IO 应用阶段对海量小文件和高并发的需求。
横向扩展无容量瓶颈
采用分布式架构，支持横向扩展能力，数据容量及元数据容量均可横向扩展，无容量瓶颈。
轻松管控、运维简单
提供完善权限控制及资源控制功能，满足各业务阶段、不同业务组之间的资源管控；提供文件接口，无需改造成本，同时提供图形运维界面，功能策略设定丰富。
冷热分层降低存储成本
提供智能分层管理功能，能够根据数据的访问频率和重要性进行自动分层。热数据层提供高性能的访问特性，满足实时业务需求；冷数据层则可以将不常用的数据迁移到低成本存储中，降低存储成本。