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通信技术|中国团队首次将人类全基因组分析缩短至分钟级 此前需要24小时( 四 )


于是，为了这方面的提高效率，就需要新的“协议互通”技术 。
而这种新技术并不是指“共池”，在本质上是有着很大的区别 。
“共池”主要共享硬件资源池，是在一套硬件上划分出多个独立的逻辑资源池，并根据不同的数据类型做部署 。
但问题在于每个逻辑资源池只支持一种协议访问，也就是说跨协议的时候，还是需要经过“数据拷贝”的过程：
通信技术|中国团队首次将人类全基因组分析缩短至分钟级 此前需要24小时
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华为存储提出的“协议互通”技术则不然，实现的是多个协议共用一个硬件资源池 。
而且还是同时支持文件、对象、大数据等多种协议访问的那种：
通信技术|中国团队首次将人类全基因组分析缩短至分钟级 此前需要24小时
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换言之，现在当一份数据“走进”存储系统后，不再需要做任何的转换了，可以直接被其它协议直接访问 。
这便是打通协议“任督二脉”的奥义所在了 。
而也正是因为刚才讲到的这些独有“功夫”，华为存储，这个世界级选手所涉足的领域早已不仅限于基因测序 。
还有众多诸如此类的海量数据场景，例如能源勘探、气象海洋、智能制造、超算中心等等 。
……
不难看出，华为在数据存储这一块，可谓是内修功法、外用其力 。
那么最后一个问题便是：
数据存储，为什么这么重要？
因为一个非常明显的趋势是：
在智能时代之下，数据存储已经成为数据密集型应用的瓶颈 。
或许你会说，数据量大，哪怕是PB级别，把算力堆上去不就可以了吗？
确实，在过去一段时间里，在处理像基因测序、生物制药等数据密集型应用时，大家似乎都会关注其背后的高性能计算（HPC）的效果如何 。
每年的HPC Top 500 高性能计算机排行榜，也成为公众备受关注的“保留节目” 。
但随着数据爆发式的增长，以及AI技术的不断推陈出新，数据密集型应用的发展不再仅仅聚焦在算力方向 。
正如IDC所统计的那般：
全球67%的高性能计算中心已经在使用AI、大数据相关技术 。
换言之，HPC、AI和大数据，它们三个融合的速度正在加快 。
也正因如此，数据密集型应用正在步入一个新的时代—— 高性能数据分析 （HPDA） 。
在这个时代之下，类似自动驾驶、基因测序等任务，对于数据分析的实时性要求越来越高 。
而要实现这一点，也正如刚才我们所阐述的，离不开“数据存储系统”这一夯实的底座 。
唯有这根“定海神针”足够稳固、扎实，且需得具备技术上的创新，才能保证其上层的工作以及上层与之的交互畅通无阻 。

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