安德医智医疗AI数据中心:群晖HD6500在4U空间实现2PB+存储,运维成本直降80%

安德医智借助群晖HD6500,搭建了稳定、可靠、可扩展的存储方案,加速医疗AI技术的研发与落地

一、项目背景:医疗AI企业的数据存储困局

北京安德医智科技有限公司作为专注医疗人工智能研发的国家级高新技术企业,面临着医疗影像数据存储的独特挑战。公司信息技术部寇总监坦言:“我们的困境很特殊——数据量巨大但机房空间有限。”

数据增长的“指数级压力”:
“医疗影像数据是我们AI算法的‘粮食’,”深度学习部负责人解释,“每个患者的CT/MRI影像集就达2-5GB,我们合作的300多家医院每年产生超过1PB的新数据。”这些DICOM和NIfTI格式的医学影像,经过脱敏处理后需要长期保存以供模型迭代训练。

物理空间的“寸土寸金”:
“机房只剩6U空间,但我们需要至少1PB可靠存储,”寇总监描述当时的困境,“很多品牌设备要么体积过大装不下,要么容量不足不够用。”这种空间与容量的矛盾严重制约了研发进度。

性能要求的“多重标准”:
医疗AI训练需要高并发数据读取,“模型训练时几十个GPU节点要同时读取数据,”研发工程师表示,“存储系统必须提供稳定的高带宽,否则GPU就会‘饿死’,计算资源白白浪费。”

二、解决方案:4U空间实现2PB+的高密度智能存储

2.1 硬件架构:空间极简主义的存储艺术

核心设备配置:

  • 主存储:群晖HD6500高密度存储服务器,4U机身

  • 硬盘配置:60块18TB企业级SAS硬盘,裸容量1.08PB

  • 扩展设备:RX6025sas扩展柜,4U/60盘位

  • 总占用:8U机柜空间,总容量达2.16PB

空间效率对比:

方案类型 所需空间 实现容量 空间效率
传统服务器+JBOD 24U+ 1PB 41.7TB/U
中端存储阵列 12U 1PB 83.3TB/U
群晖HD6500 4U 1.08PB 270TB/U

性能基准测试:

  • 连续读取:6,688 MB/s(实测)

  • 连续写入:6,662 MB/s(实测)

  • 随机IOPS:4K随机读取达450,000 IOPS

  • 延迟表现:平均读写延迟<2ms

2.2 数据架构:医疗影像的智能管理流水线

数据处理流程:

数据采集层(医院端)
    ↓ 加密传输
数据脱敏层(3台Linux服务器)
    ↓ NFS直存
HD6500主存储池(热数据区)
    ↓ 自动分级
HD6500+扩展柜(温数据区)
    ↓ 定期归档
对象存储/磁带(冷数据区)

存储策略优化:

  • 热数据层:近期6个月数据,SSD缓存加速,RAID 6保护

  • 温数据层:6-24个月数据,机械硬盘,RAID 6保护

  • 冷数据层:24个月以上数据,压缩归档,多副本存储

2.3 高可用设计:医疗数据零丢失保障

双活架构设计:

  • 双控制器:Active-Active模式,负载均衡

  • 多路径连接:SAS多路径,单路径故障自动切换

  • 双电源冗余:1+1冗余电源,支持热插拔更换

快速恢复机制:
“我们采用多组RAID 6阵列,”寇总监介绍,“单块硬盘故障时,数据重建速度比传统方案快40%,20TB硬盘重建时间从36小时缩短至22小时。”

2.4 智能管理:DSM系统降低80%运维工作量

统一管理平台:

  • 硬件监控:实时监测60块硬盘健康状态,提前预警

  • 性能分析:自动识别性能瓶颈,智能优化建议

  • 容量预测:基于历史数据预测存储需求,提前规划扩容

自动化运维:

  • 智能巡检:每日自动健康检查,异常自动告警

  • 批量操作:60块硬盘固件一键升级

  • 策略下发:存储策略批量配置,分钟级完成

三、实施成效:医疗AI研发效率的飞跃提升

3.1 存储成本大幅优化

3年TCO(总拥有成本)分析:

  • 硬件采购成本:相比传统方案节省52%

  • 机房租赁成本:空间减少67%,年节省电费约8万元

  • 运维人力成本:从3人团队减至0.6人当量,节省80%

  • 总成本降低:3年综合成本降低45%

3.2 研发效率显著提升

模型训练性能对比:

训练任务 传统存储 HD6500方案 提升幅度
肺结节检测模型 72小时 42小时 42%
脑卒中识别模型 120小时 68小时 43%
病理图像分类 96小时 55小时 43%

数据科学家反馈:
“最明显的变化是数据加载不再成为瓶颈,”首席算法工程师表示,“现在模型训练时间主要取决于算法本身,而不是等待数据。”

3.3 运维效率革命性改进

IT部门工作日志分析:

  • 日常巡检时间:从每天4小时降至0.5小时

  • 故障处理时效:存储相关故障平均解决时间从6小时降至1.5小时

  • 扩容操作复杂度:从需要停机1天到在线扩容零停机

四、典型应用:脑肿瘤AI诊断模型全周期支撑

以“多模态脑肿瘤AI诊断系统”研发为例:

  1. 数据准备阶段:汇集3000例脑肿瘤患者DICOM影像(约200TB)

  2. 标注处理阶段:3台Linux服务器并行处理,数据直存HD6500

  3. 模型训练阶段:16台GPU服务器并发读取,训练速度提升40%

  4. 验证测试阶段:快速调取测试集,支持A/B测试对比

  5. 产品部署阶段:模型与数据打包,安全交付医院端

“这个项目以前需要9个月,现在6个月就能完成,”项目负责人表示,“而且数据管理规范,便于论文发表和监管申报。”

五、未来扩展:医疗AI数据湖架构演进

基于HD6500的成功实践,安德医智正在规划下一代数据架构:

近期扩展(2024年):

  • 新增2台RX6025sas扩展柜,总容量达到4PB

  • 部署全闪存阵列作为高性能缓存层

  • 构建医疗影像数据治理平台

中期升级(2025年):

  • 建设跨区域医疗数据协作平台

  • 部署AI数据质量自动检测系统

  • 实现数据血缘追踪和版本管理

长期愿景(2026年后):

  • 打造国家级医疗AI训练数据平台

  • 构建医疗大模型专用数据基础设施

  • 成为医疗数据存储与管理标准制定者

六、华芯时代专家点评:医疗AI数据基础设施最佳实践

安德医智的案例为医疗AI企业数据存储提供了完美范本。四川华芯时代科技作为群晖在西南地区的核心合作伙伴,认为该方案对川内医疗AI企业、医疗机构具有重要借鉴价值。

四川地区实施建议:

  1. 电力环境适配:针对四川夏季用电紧张,设计双路UPS+发电机备份

  2. 网络优化方案:利用群晖Hybrid Share优化跨院区数据传输

  3. 合规性增强:按照四川省医疗数据安全要求增加加密模块

成本控制策略:
该方案通过高密度设计实现:

  • 空间成本节约:同等容量空间占用减少75%

  • 电力成本降低:能效比提升,年节电30%

  • 运维成本锐减:自动化管理减少80%人力投入

我们的本地化服务:
已为川内多家医疗机构和AI企业提供类似方案,具备:

  • 医疗行业经验:熟悉医疗影像数据特点和合规要求

  • 快速部署能力:标准方案20天完成部署调优

  • 专业服务团队:拥有医疗影像存储专业认证工程师


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安德医智的成功证明,科学的存储架构能直接加速医疗AI研发进程。四川华芯时代科技深耕医疗信息化领域,为川内医疗AI企业、医疗机构提供专业数据存储解决方案。

我们为四川医疗AI企业提供的核心价值:

🏥 医疗行业专精:深谙DICOM/NIfTI等医疗影像数据管理
🧠 AI研发理解:了解机器学习训练的数据访问特点
💰 成本优化专家:提供最优性价比的高密度存储方案
🔬 合规性保障:满足医疗数据安全与隐私保护要求

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方式一:医疗科技专线
📞 医疗AI存储方案热线:18190991954
(工作日9:00-18:00,医疗行业架构师值守)

方式二:微信技术咨询
💬 微信同号:18190991954
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方式三:预约方案设计
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【方案核心优势】

  • 空间极致利用:4U空间实现1PB+存储,270TB/U空间效率

  • 性能行业领先:6.6GB/s吞吐,满足多GPU并发训练

  • 成本大幅优化:3年TCO降低45%,运维工作量减少80%

  • 医疗数据就绪:原生支持DICOM/NIfTI等医疗格式

  • 无缝在线扩容:支持不停机扩容,保障业务连续性

【适用场景】

  • 医疗AI企业医学影像数据存储

  • 医疗机构影像数据中心建设

  • 医学研究机构大数据平台

  • 基因测序数据分析存储

  • 任何需要高密度PB级存储的场景

*本文由四川华芯时代科技有限公司整理发布,公司专注服务西南地区医疗、科研、人工智能等领域,提供专业的高性能数据存储解决方案,助力科技创新与产业升级。