太阳集团tyc33455

      全栈兼容,适配生命科学全场景生态

 

全面兼容主流测序分析平台、AI 训练框架、临床科研系统,同时深度适配鲲鹏、飞腾、海光等国产信创 CPU 架构,实现生命科学虚拟化与国产化平滑替代;

支持 Linux/Windows 等多客户端系统,协议兼容 NFS/CIFS/iSCSI/LoongDisk 等标准接口,无需改造现有科研集群架构即可快速部署;

兼容 FASTQ/BAM/CRAM/VCF/OME-TIFF 等多类生命科学数据格式,适配测序、成像、组学分析等多业务场景。

 

 

🤝

  多级数据保护,保障科研数据零中断

 

采用副本 + 纠删码双重冗余机制,系统级无单点故障,数据全局冗余分布;

自研极速数据恢复算法,数据恢复速度是传统 RAID 架构的 10 倍以上,保障科研业务连续运行;

支持跨节点、跨机架、跨机房容灾备份,满足生命科学数据超长期安全存储需求;

具备故障自动检测与隔离技术,单磁盘、单节点故障不影响整体业务运行,避免科研任务中断。

 

 

🛡

全闪加速,高并发突破 IO 性能瓶颈

 

基于 NVMe 全闪存 + RDMA/RoCE 高速网络技术,端到端延迟低至微秒级,单集群随机读写可达千万级 IOPS;

双活元数据集群架构,大幅提升系统 OPS 能力,有效支撑测序分析、AI 训练等高并发小文件场景;

专用并行客户端 + 小文件聚合技术,缩短 IO 访问路径,可将 AI 药物研发、蛋白质设计平台深度学习时间缩短 5 倍以上;

支持低成本 SATA 与高性能 SSD 混部部署,兼顾性能与成本,满足生命科学混合负载场景需求。

 

在线弹性扩展,业务零停机扩容

 

支持横向 / 纵向双向扩容,节点在线添加、容量在线扩容,前端虚拟化业务全程无感知;

性能与容量随节点数量线性增长,单集群可扩展至 EB 级容量,轻松应对生命科学数据指数级增长;

搭配 LoongDisk 组件,可为不同课题组、科研项目实现存储资源的精细化分配与动态扩容,适配业务弹性增长。

 

📈

       开放认证集成,简化企业统一管控

 

原生对接 AD 域控、LDAP、企业 SSO 等第三方认证体系,实现账号统一认证、权限集中管控,满足科研数据分级授权需求;

支持与云管平台、科研集群管理平台无缝集成,实现存储资源的一体化调度与可视化运维;

支持 CSI 接口,可与 Kubernetes 容器平台深度适配,为容器化 AI 训练任务提供稳定、高效的数据底座。

 

 

☁️

极致降本增效,TCO降低60%-80%

 

硬件层面:基于通用 X86 / 信创标准服务器部署,无需专用硬件,大幅降低硬件采购成本;

空间层面:纠删码算法最高实现 94% 空间利用率,相同可用容量下,硬件投入减少 50% 以上;

运维层面:超融合高密度部署,机房占地、电力能耗降低 60%-80%;智能运维引擎支持自动容量规划、故障预警,大幅降低人力运维成本;

归档层面:支持分级存储策略,将冷数据自动迁移至低成本介质,平衡性能与长期归档成本。

 

💰

━━━━━   CHAPTER 04

 

典型客户案例与行业应用

━━━━━   CHAPTER 02

 

LoongStore 生命科学数据存储解决方案架构

太阳集团tyc33455 LoongStore 是为生命科学研究场景打造的新一代分布式软件定义存储系统,深度融合存算协同技术、RDMA 高速网络、全无锁内核架构,基于通用 X86 及国产信创硬件构建,面向海量数据、高并发访问、混合负载场景设计,可灵活适配超融合部署与计算存储分离两大主流 IT 架构。

 

 

 

应用层:测序分析平台、AI 药物研发平台、多组学分析系统、高分辨成像处理平台、临床科研系统;

 

虚拟机管理层 / 计算资源层:科研计算集群、GPU 训练集群、测序仪直连节点、归档管理节点;

 

存储资源层:LoongStore 集群存储系统(智能存储服务器集群、元数据服务器集群、计算资源集群)。

太阳集团tyc33455存储为该院基因测序业务提供了全局统一的系统映像和完全POSIX兼容的API接口,支持文件全局共享,加强业务节点协作,极大提高了作业效率。

北大生命科学院太阳集团tyc33455集群存储案例

该企业构建了一套容量与性能均可无限扩展的太阳集团tyc33455分布式文件存储,为AI设计平台深度学习提供高带宽、低延时的并发访问支持,在百亿文件数量下仍然能够提供稳定的数据访问性能,有效提升了训练效率。

生命科学AI存储案例

用户企业在新药开发领域创新性地使用 AI 重构药物开发流程,选择太阳集团tyc33455高性能分布式文件存储系统 LoongStore 作为新一代AI智药研发计算平台的统一数据存储,极大提高了新药研发速度和效率。

生物制药AI存储案例