色控传媒

ビッグデータによって加速されるデジタル変革は、あらゆる种类の业界を再构筑しています。ライフ?サイエンス业界も例外ではありません。

過去には、1 つのヒトゲノムの配列決定に数年、数十億ドルかかることがありました。今日では、同じタスクを 24 時間未満で、1,000 ドル未満で達成できます。

また、これらの分野での作業に不可欠なラボ技術も急速に進化しています。例えば、ライフ?サイエンス研究における最新のツールにより、科学者はタンパク質分子の複雑な 3 次元可視化を実現しました。科学者は、これらの可視化を使用して創薬を支援し、個別化医療のブレークスルーを開拓しています。

これらの革新的な进歩の中核をなすのはビッグデータです。データの量と复雑さは、特にゲノミクス、バイオインフォマティクス、予测生物学、化学などの分野で、惊异的な速度で増加し続けています。

また、実験機器は大量のデータを生成し、時には 1 時間に 1 テラバイトも生成します。

もちろん、データ量が多いほど、データ?ストレージのニーズも大きくなります。ライフ?サイエンス?データベースを支える IT インフラは、データの規模と次元の増大とともに進化する必要があります。

科学者が扱う膨大な情报に対処するためには、ビッグデータを素早く视覚化し、相互作用できるよう、最新のソフトウェア?ツールが必要です。そうでなければ、ライフ?サイエンス组织はデータは豊富になりますが、情报は乏しいということになります。

ライフ?サイエンス业界におけるビッグデータの幅広いメリット

ライフ?サイエンス企業が IT インフラをアップグレードし、ビッグデータをコア?プロセスにうまく統合し続ける限り、次のような大きなメリットが生まれ続けます。

• リスク评価の改善：ビッグデータは、潜在的な健康上の危険を明らかにし、それらに関连するリスクの程度を评価し、问题を解决するための结论に达するのに役立ちます。
• 个别化医疗：科学者や医师は、电子的な个人健康情报をより効果的に処理し、理解することができるため、各患者が必要とする医薬品の种类についてより正确な判断を行うことができます。
• 临床试験におけるより効果的な评価：现在、ほとんどの医疗では标準治疗モデルが使用されており、一般的な集団の反応や临床试験が治疗の提供に影响を与えるために用いられています。しかし、ビッグデータを効果的に活用することで、薬が特定のタイプの患者にどのように影响するかについて、より正确な评価を行うことができます。これにより、创薬における継続的な飞跃的进歩がもたらされます。

従来の IT インフラのボトルネックがブレークスルーの可能性

ビッグデータがライフ?サイエンスにもたらす恩恵は期待できそうですが、組織は増大する需要に対応できる IT インフラとデータ?ストレージ能力を必要としています。

2019 年のデロイトと MIT の調査によると、バイオ製薬およびライフ?サイエンス企業のうち、デジタル技術が十分に成熟しているのはわずか 20％ でした。残念なことに、従来のストレージ?システムが性能のボトルネックとなり、科学者がさらなる飛躍を遂げるために必要なデータをアプリケーションが受け取ることを妨げていました。

新しいライフ?サイエンス機器や技術が登場しています。また、新たな研究機会を生み出し、洞察力を高める可能性も秘めています。しかし、これらのイノベーションを活用するためには、まず IT の課題に取り組む必要があります。

課題 1：データサイロ
多くの组织は、データサイロの解消に苦労しています。サイロ化によって、部门をまたがる研究者が、自分たちの研究が依存しているデータにアクセスするのに时间がかかり、困难になっています。サイロ化が进むのは、データがライフサイエンス?データベースに一元化されるのではなく、复数のツールやソフトウェア?ソリューションに保存されるためでもあります。

データ分离によって生じる障壁を解消するには、データ?システムをユーザーフレンドリーなソフトウェア?ツールにスムーズに移行する方法を见つける必要があります。

課題 2：拡張性
前述のように、最新の科学技术は、膨大な量のデータを生成します。ライフ?サイエンス公司は、このような情报の流入に対応するためにストレージ容量を拡张する必要があります。

适切な拡张が间に合わなければ、これらの机器でキャプチャされたデータに依存するワークフローが中断されます。

課題 3：ビッグデータ分析
ビッグデータは、そこから抽出できる知見と同じくらい有用です。ビッグデータ分析パイプラインを運用して個別化医療を強化している場合でも、AI を活用して創薬を支援している場合でも、高性能コンピューティング（HPC）には高性能データ?ストレージが必要です。回転ディスク?ドライブから低遅延、高 IOPS のオールフラッシュ?ストレージ?アレイへの切り替えは、今や必要不可欠です。

ピュア?ストレージのライフ?サイエンス向けソリューション

技术の进化により、ゲノミクスなどのライフ?サイエンス分野は大きな进歩を遂げています。しかし、これらの进歩は、データ?ストレージ、ライフ?サイエンス分析、高度なメタデータ?タグ付け、インタラクティブなデータ可视化に関连する课题ももたらします。

ピュア?ストレージのデータ?ストレージ?ソリューションは、ビッグデータの进化に対応するために、ライフ?サイエンス业界が必要とする适応性を提供します。ピュア?ストレージがライフ?サイエンス?アプリケーションにパワーを与える方法の例を以下に示します。

• FlashBlade の大規模並列でスケーラブルなオールフラッシュ性能により、AI を活用した創薬とゲノミクスをサポート
• Evergreen//One を使用して、1 つのサブスクリプションと 1 つのストレージ?サービスでオンプレミスとクラウド環境を統合し、ストレージ?サイロをハイブリッド?クラウドに統合
• オールフラッシュ?ストレージ?アレイによる画像処理ワークロードで、高解像度の顕微镜画像、デジタル病理画像、その他の临床画像を安全に保存、処理、取得

従来の IT インフラは、ビッグデータの増大する要求に追いつくことはできません。ピュア?ストレージのオールフラッシュ?ストレージ?ソリューションのシンプルさと性能をご体験ください。