1月28日，中国首个大容量存储系统性能列表-中国MassStor100排名（以下简称MassStor100列表）正式发布。

MassStor100清单由“存储评估联合工作组”每年定期发布。

由中国仪器仪表学会影像科学与工程分会与天津电子学院共同建立。

第一名单包括在政府，科学研究，教育，能源和医疗等十多个应用领域中的总共35个系统。

其中，来自Sugon的ParaStor和来自海康威视的DS-A视频云存储排名第二，有效容量分别为72.35PB和70.74PB。

生物医学大数据为海量存储提供了机会。

在列表中系统涵盖的15个应用领域中，视频监视，卫星遥感，云计算/云存储，生物信息和气象环境保护是典型的海量数据应用场景。

列表中超过50％的系统。

由苏光提供存储设备的天坛医院，中国科学院上海生物科学研究所和上海瑞金医院都在名单上。

可以看出，诸如生命科学，新药发现，对新王冠流行病传播的研究以及快速检测等应用的迅速发展，加速了存储技术与生物科学数据领域的整合。

特别是在2020年流行病防控工作中，科技防流行病显示出创新实力。

除了病毒形式研究外，精密医学和个性化医学还为生物信息学，医学和健康领域的存储行业发展带来了新的机遇。

。

近年来，随着基因测序技术的飞速发展，生物医学领域正在迅速产生大量数据。

以第二代高通量测序技术为代表的各种组学技术的迅速发展，促进了基因组，转录组和表的快速发展。

生命科学组学数据（如表观遗传学和蛋白质组学）的指数增长已将生物医学数据推向PB时代。

当前正在开发的第三代单分子测序技术更快，成本更低，这进一步促进了生物医学数据进入EB时代。

除了数据规模的快速增长之外，生物医学数据还分散，难以有效地整合和分析，数据价值挖掘也很困难，如何更有效地使用它已成为一个严峻的挑战。

Sugon ParaStor，挖掘生物医学大数据的价值。

在研究海量生物医学数据的应用规律时，苏贡发现生物医学数据具有多样性，高维和复杂的内部结构，丰富的内容，相对分散的数据，并且难以进行高维和多层次的研究。

交叉口和共享。

在实现数据价值挖掘之前，有必要解决海量生物医学数据的收集，共享和使用的三个主要问题。

首先是海量数据的收集。

通过性能和容量的线性增长，Sugon分布式存储系统ParaStor可以以每12-18个月10倍的速度满足生物医学数据的快速增长。

有效存储结构化和非结构化数据；然后共享海量数据。

ParaStor可以为单个全局命名空间中的用户构建EB级容量的虚拟存储池。

所有客户端共享对同一命名空间下所有对象的访问。

数据，有效简化海量数据管理的复杂性；最后，使用海量数据。

Sugon ParaStor拥有一个100Gb / s EDR Infiniband高速存储网络，可以有效地解决该平台，以处理海量医疗数据，大文件存储方案，高聚合带宽和小文件存储方案。

IOPS存储要求。

多年来，Sugon一直深入生物医学领域，为上海瑞金医院，北京天坛医院，北京基因组研究所，上海生物科学研究所，上海市疾病预防控制中心等提供产品和解决方案。

，并有效地支持医学成像和遗传学。

测序，冷冻电子显微镜和药物开发等应用程序的稳定运行。

未来，Sugon将充分发挥其企业优势，加速技术创新，并为生物信息学领域的用户提供更先进的产品和服务。