目前醫院對醫療PACS數據普遍采用傳統陣列存儲FC SAN或NAS，并采用在線、近線、離線的三級存儲架構。這種PACS存儲架構普遍面臨以下問題：

性能/容量擴展困難

• PACS影像的典型特征是大部分文件都是小文件，其中MR文件平均大小為60KB左右；CT文件平均大小為300KB左右,也是小文件。長期以來，小文件存儲都是存儲系統面臨的挑戰：小文件讀寫性能低；當存儲的文件數量增多時性能會不斷下降。
• 目前在線存儲使用傳統陣列存儲時，PACS圖像調閱的速度最快僅為每秒80幅左右。典型的MR檢查，平均每次檢查產生約3000~5000張小圖片，調閱圖片需要數十秒以上；
• 在大型醫院的業務高峰期，數百位門診、臨床醫生同時閱片時，對存儲系統產生高并發訪問，閱片等待時間更長。

系統架構復雜、數據訪問不便

三級存儲架構下，PACS影像數據分散保存在三套不同的存儲系統中。這會導致以下問題：

1. 在患者進行復查時，醫生需要調閱半年前或一年前的檢查影像，這些影像位于近線存儲中，需要將這些影像先遷移到在線存儲中再調閱，不僅操作繁瑣，難以讓醫生立即調閱；
2. 三級架構導致的數據隔離，難以將積累的大量PACS數據用于如AI輔助診療、影像數據分析與影像智能診斷等科研活動，使數據價值難以充分發揮；
3. 不同存儲系統之間的數據難以統一管理，數據遷移工作繁重。

總體擁有成本較高

傳統中高端陣列存儲設備的購置成本較高，尤其是后期擴容成本難以控制。此外，分級存儲帶來的數據遷移工作量巨大；三套存儲的運維也增加了醫院信息中心的運維成本。

碧海分布式存儲在醫療PACS上的應用優勢

碧海分布式存儲相對于傳統陣列存儲,在大規模在線擴展、百億級小文件管理、高性能數據吞吐、敏捷化運維管理、TCO成本優化等方面具有明顯的技術優勢，可以有效解決醫療PACS目前在存儲上遇到的性能、數據孤島、運維困難、成本較高等問題，在醫聯體或大型醫療機構PACS系統這樣超大數據量且高并發調取、運維管理要求敏捷化的領域，成為存儲架構的最佳選擇。

性能提升

碧海分布式存儲進一步對PACS影像存儲進行了針對性優化，如采用小文件合并技術和高并發FTP網關，使得其性能要顯著高于傳統存儲和同類分布式存儲。在醫院門診高峰期的高并發環境下（ftp峰值連接數達到10000），PACS系統依然能穩定保持較高的調閱速度。

架構精簡

碧海分布式存儲采用基于NoSQL技術的分布式元數據管理，可管理文件數量達到100億規模，性能隨存儲節點數線性提升，完全可存儲大型醫療機構6年以上的PACS影像文件。

使用碧海分布式存儲后，原來在線、近線、離線三層架構簡化為一套存儲，所有PACS影像都可在線調閱，并且調閱性能無差異，消除了PACS數據孤島，有效支撐影像大數據分析、AI輔助診療等科研和新興業務需求。

運維簡化

碧海分布式存儲的平滑在線擴容能力，使隨需擴容成為可能。存儲硬件的升級換代，只需要將新節點上線、舊節點下線、數據自動遷移就能實現，再也無需人工數據遷移。

成本節省

由于PACS影像年數據量在快速增長，并且PACS影像按合規要求保存時間更長，PACS影像數據的存儲成本問題逐漸顯現出來。采用性能和擴展性更高，TCO成本更經濟的分布式存儲成為越來越多醫聯體或大型醫療機構的考慮方案。

客戶案例

在上海市某三甲醫院的大力支持下，碧海分布 式存儲經過長達一年的驗證和試運行后，成功上線。通過對比醫院現有中高端陣列存儲的影像調閱速度，驗證了碧海分布式存儲在PACS影像調閱速度上有了2倍以上的提升。業務高峰時500多臺工作站并發調閱，調閱性能依然相當穩定，顯著提升患者就醫體驗，提高醫生診斷效率，一直困擾醫院的PACS影像存儲性能瓶頸由此迎刃而解。

隨著時間的推移，一套碧海分布式存儲就能將在線、近線、離線PACS影像文件全部接管，繁瑣而耗時的數據遷移工作將成為歷史。

在海量數據的時代，碧海分布式存儲帶給醫院的，不僅是下一代的醫療PACS影像存儲解決方案，還將為海量非結構化電子化病歷提供更高效、更靈活、更便捷的存儲解決方案。