医院,医学影像科。
堪称“火眼金睛”的现代医疗影像设备正在运行——光不可见,声不可闻,人体内部世界便“跃然纸上”,透过医疗影像资料,医生们扮演着人体内部世界的福尔摩斯。从暗室中的手动冲洗胶片到PACS系统的广泛应用,一张张医学影像记录着医学影像技术的变迁。
随着医学技术的进化,影像设备的激增,医学影像的数据量也迎来了滚雪球式增长,对医院的数据存储及处理都提出了挑战。更进一步来说,PACS能否高效运转,医院能否为患者提供更好的服务,很大程度上取决于是否选择了较好的存储方案和优化的存储工作流。
片子铺天盖地,PACS面临存储“疑难杂症”
目前,医院存储的数据80%-85%来自于影像数据,据统计一家三甲医院每天需要几十个G的空间用于存储海量的PACS数据,而对于这些数字化影像,既要实现短时间内的迅速调取,同时也要保障长时间的妥善存储(按相关规定,医学影像保存时间必须大于15年)。简而言之便是,空间要可扩,读写要顺畅,在此基础之上成本也要可控。
影像数据持续增长下的扩容难题:由于大量医疗设备的引入,PACS系统所收集的B超、X射线、CT、核磁等影像数据飙升,对于磁盘阵列的存储空间提出挑战,这就需要存储具备按需扩容的能力,并保障数据的自动迁移。
影像数据对设备性能的高要求:在医院业务快速增长的环境下,存储设备同样面临运行压力,只有持续正常运转不宕机才能保障业务连续性。同时要能够适应PACS场景下数据的高速写入以及低时延访问,保障影像医生和临床医生有好的阅片体验以便提高医生的工作效率。
采购、管理等成本的持续上升:在扩容过程中,医院往往会购入多套不同型号存储,会造成管理成本的增加;而为了保持高性能运转并保障及时的故障修复,同样会耗费大量的时间和人力,日积月累的各种成本问题亟待解决。持续扩大存储空间以及提升存储性能,医院必然面临采购成本的飙升。
医疗影像存储需求繁杂,EDS“对症下药”
面对医疗PACS的诸多存储诉求,深信服企业级分布式存储EDS,基于分布式存储按需线性扩容的特性满足医疗PACS对存储空间的需求,以激发硬件潜能的方式最大化提升存储性能,同时实现对成本的有效控制。
按需扩容,高效迁移:以天津市某三甲医院为例,通过深信服EDS,扩容变得极为简单。只需要通过加入新的硬盘或者服务器即可实现扩容,并支持设备内增加任意数量的硬盘,数据的迁移通过集群内部高效率的完成,用最少的操作步骤将业务影响程度降到了最低。
激发潜能,性能拔高:影响数据时延的两个关键因素便是硬件和网络。深信服EDS将最新的NVMe SSD和RDMA网络这两项核心高性能技术进行深度融合,使得单次通信时延降低至50us之内。这一高性能保障会直接提升医生的工作效率。目前从某医院存储系统整体性能表现来看,在应用了EDS后系统的数据时延已至少降低3倍以上,医生的阅片效率至少提高2倍。
在数据处理上,医疗影像热数据要求迅速读取,当热数据冷却后虽然极少访问却需要长期保存。深信服EDS利用自主开发的分层存储技术满足了对热数据和冷数据的处理需求。就好比我们的个人衣柜,衣服虽多,但是不同时段需要经常穿的就那么几件。日常的穿着衣物我们会挂在最便于拿取的位置,相当于存储的SSD层,为热数据提供低时延访问,据统计应用EDS后单张影像的读取速率不超过1ms;而不合时令的衣物则往往被存放在收纳箱,相当于HDD区用于冷数据的长期存储。深信服EDS实现了基于现有硬件条件下的高性能需求。
高效运维,成本可控:其实以目前分布式存储技术,单纯实现扩容或通过硬件堆积提升性能并非难事,但是满足扩容需求和高性能前提下还能保证成本可控,对于研发团队来说就有了更高的挑战,那便是要在现有的条件下激发硬件潜能,实现高性能与低成本的兼得。在深信服EDS按需扩容的特性下,医院只需要加入新的硬盘或者服务器即可实现扩容,降低采购以及机房空间成本;高性能NVMe SSD和RDMA网络极大的释放了存储系统对CPU的负担和消耗,发挥硬件协同综合性能,使得整机硬件具备更高性价比;并通过AI深度学习形成精准模型,对硬盘故障进行实时预测,能够提前15天预测故障同准确率达到98.5%,有效控制了管理维护成本。
北京市海淀区远大路一号B区写字楼
010-88864628
微信公众号