袋鼠云×智慧医疗,300TB医学影像数据迁云实例

2024-03-08 19:59

本文主要是介绍袋鼠云×智慧医疗,300TB医学影像数据迁云实例,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言:
某公立三甲医院网络医院存储了医院成立以来十几年、多达300TB的历史数据,根据相关规定,医院必须保存至少15年,但是这些历史数据使用次数很少,『冷数据』占据大量存储资源。该公立三甲医院网络医院的快速发展使得每年新增影像数据接近80TB,存储资源日益紧张。而且随着医学影像数据量的持续增大,该公立三甲医院网络医院PACS系统的数据存取性能也在逐渐下降。
高性价比、高度弹性、快速部署,云计算的这些性能就是该公立三甲医院网络医院,解决当下数据存储迫切需求的最佳方案。

image

全球领先的云计算及人工智能科技公司 阿里云全面、安全、稳定、高性价比的产品体系外和完善的生态合作伙伴和服务体系,是该公立三甲医院网络医院选择将数据资产迁移到阿里云的原因。
作为首家尝试完成数据迁移上云任务的公立三甲医院网络医院,为避免迁云过程出现任何数据丢失、数据不可用、数据安全泄露等问题,该公立三甲医院与 阿里云生态合作伙伴——袋鼠云一起完成迁云整体方案设计,并一一攻克其中过程难点。

1. 整体方案设计
经过前期的充分调研,最终,袋鼠云和客户设计整体云上业务架构方案如下:

image

历史影像数据将全部迁移至阿里云OSS,在本地IDC存储中只保留近5年内的热数据,为IDC存储腾出了大量空间,解决存储空间紧张的问题;OSS即开即用,拥有无限大空间存储,并按实际使用量付费,用户无需提前购置空间,在成本上相比于传统存储有明显的优势,且数据可靠性和安全性更有保障。
同时,在云端使用ECS,OSS,SLB等云产品构建以一套云端PACS系统,病人在该医院就诊的影像文件定时同步到云端,如果病人转院治疗需要原来的影像资料时,可以使用移动APP直接查看,再也无需重新拍片。
  • 难点一:将300TB的全量数据在安全、快速、不影响业务正常使用的情况下迁移至云端
    如此海量的数据如果要直接迁移到云端很难实现,袋鼠云根据该公立三甲医院特点,采用了离线迁移的方式来完成这项复杂的工作。

阿里云提供有离线迁移数据的产品-闪电立方。它是阿里云为TB乃至PB级数据迁移提供的服务。闪电立方使用定制设备,能够安全、高效、低成本地帮助用户把海量数据从本地机房迁移到云端。

image

使用闪电立方进行全量数据迁移

如上图,客户向阿里云申请闪电立方设备,到货后,将该设备安装在本地IDC中,使用1G/10G网络互联在存储所在的网络,提供一台或者多台服务器(虚机即可)安装闪电立方agent,将存储上对应的目录和闪电立方存储的目录都挂载到agent服务器上。通过agent将数据快速复制到闪电立方上,在拷贝的过程中也会对数据的一致性做校验。
  • 难点二:在不影响IDC存储日常使用的前提下,将每日200+GB增量数据快速同步到云端
    全量数据迁移完成后怎么迁移每天产生的200+GB增量数据呢?用户要求当天新增的PACS影像数据最迟能够在第二天看到,所以需要定时将增量数据同步至云端。

阿里云的另外一个产品-云存储网关(混合云存储阵列,Cloud Storage Gateway)帮助解决了这个难题,将IDC存储上产生的新数据实时同步到云端OSS,完成增量数据的传输。
客户需要提前购买阿里云的存储网关硬件,并部署在本地存储所在的网络环境中,同时客户IDC与阿里云机房通过专线打通。在IDC本地准备1台或多台服务器(虚机即可)安装rsync agent,并配置同步任务即可。

image


使用阿里云存储网关进行增量数据迁移

在同步服务器上挂载EMC存储对应的目录和存储网关上缓存的目录。通过rsync 将新增数据先同步到存储网关中,存储网关会实时将数据同步到云端OSS并同时缓存一份在本地磁盘。客户要求在不影响医院网络和存储的正常使用,希望当天产生的数据尽量能快速同步到云端OSS,最迟第二天能看到。我们对当前的网络带宽,每天的数据量等因素进行了测试,最终确定了每4小时同步一次增量数据,这样在上午产生的数据下午便能看到,且保证了医院业务正常运行。
据了解,该公立三甲医院网络医院,是所在公立三甲医院为贯彻落实国务院办公厅《关于促进"互联网+医疗健康"发展的意见》,落实深化省委省政府医疗卫生领域"最多跑一次"、"互联网+医疗健康"重点项目建设等通知精神所建立实施,这是全国迄今唯一一家实体医院+媒体联合模式打造的"互联网+医疗健康"项目。 将依托强大的三甲实体医院和优质医师资源,并借助云平台技术,可实现医联体之间数据互联互通,基层医院可以快速与浙医二院的双向转诊、远程会诊等;并依法依规向患者提供预约挂号、查看报告、支付结算、健康咨询、在线复诊、药事服务等便捷、高效的互联网医疗服务。

编后:4月28日,国务院办公厅正式发布的《关于促进"互联网+医疗健康"发展的意见》中指出:发展"互联网+"医疗服务,鼓励医疗机构应用互联网等信息技术拓展医疗服务空间和内容,构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式。此次该公立三甲医院300TB医学影像数据成功迁云案例,具有"互联网+医疗健康"程碑式意义。

目前袋鼠云旗下产品均入驻阿里云企业服务第一平台——云市场,帮助更多的企业完成转型云上迁移第一步!目前袋鼠云已经服云市场近万人用户群体,云市场也为广大用户提供了"不满意退款"、"全程担保交易"、"软件交付全程监管"、"6道关卡筛选优质商家与商品"等四个100%承诺,让用户消费无忧,也是我们给予客户的承诺。

**

进入袋鼠云官方店铺,寻找您所需要的商品!


**

这篇关于袋鼠云×智慧医疗,300TB医学影像数据迁云实例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/788234

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

《纳瓦尔宝典》是纳瓦尔·拉维坎特(Naval Ravikant)的智慧箴言

《纳瓦尔宝典》是一本由埃里克·乔根森(Erik Jorgensen)编著的书籍,该书于2022年5月10日由中信出版社出版。这本书的核心内容围绕硅谷知名天使投资人纳瓦尔·拉维坎特(Naval Ravikant)的智慧箴言,特别是关于财富积累和幸福人生的原则与方法。 晓北斗推荐 《纳瓦尔宝典》 基本信息 书名:《纳瓦尔宝典》作者:[美] 埃里克·乔根森译者:赵灿出版时间:2022

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X