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2025-12-29 18:09:12
在中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（CEBSIT），一场围绕 “脑图谱大科学计划” 的科研攻坚正持续推进。这里汇聚 54 个研究组、120 名在站博士后，依托 Bruker 9.4T 磁共振成像系统、Neuropixels 2.0 高密度神经记录电极等 100 + 台国际顶尖设备，在非人灵长类脑联接图谱绘制、海马神经元投射规律解析等前沿领域不断突破。
伴随科研深入的是数据的爆炸式增长 —— 单只猕猴全脑介观成像数据已接近 PB 量级，单次神经记录实验每小时可生成 2TB 数据，这些 “数据洪流” 正遭遇存储管理的多重梗阻。
科研存储困局：从无序到数据梗阻
CEBSIT 曾长期面临存储体系与科研需求的严重错配，具体表现为三大核心痛点：
分散采购导致的管理乱象
早期因缺乏统一规划，各课题组自行采购存储设备 “各自为战”，形成了碎片化的存储格局。
此图为AI生成
这种模式不仅造成硬件资源重复浪费，更让跨组协作陷入困境 —— 不同设备间的数据格式不兼容，脑电信号与影像数据难以整合分析，严重制约了多模态研究的推进。同时，分散存储缺乏标准化备份策略，核心科研数据存在丢失风险，成为科研创新的隐患。
海量数据的存储与处理瓶颈
脑科学研究的数据规模正呈指数级增长：小鼠全脑成像数据达 TB 量级，非人灵长类数据更是逼近 PB 级别。传统存储架构难以支撑如此庞大的数据体量，更无法满足高分辨率图像的快速读写需求。
此图为AI生成
科研人员常因数据加载缓慢中断分析流程，而仅 5%-7% 的原始数据能被有效利用的现状，进一步加剧了研究效率的损耗。
集中管控与协作需求的矛盾
创新中心亟需将各课题组的实验数据集中收集备份，构建统一的脑科学数据资产库，但集中存储必须兼顾课题组间的数据隔离与跨学科协作。
此图为AI生成
传统存储的权限管理体系要么过于僵化阻碍协作，要么权限松散存在数据泄露风险，无法实现 “安全与效率” 的平衡，既需保障海马神经元投射谱、突触组学等核心数据的安全，又要满足多团队联合分析的需求。
深信服存储：数据驱动科研创新加速
针对 CEBSIT 的核心痛点，深信服部署了1.5PB 可用空间的 EDS 分布式存储集群，采用 SSD+HDD 混合架构，以 “统一管控、高效存储、安全协作” 三大核心能力破解困局，为 CEBSIT 带来了从 “数据困局” 到 “科研加速” 的质变：
从“信息孤岛” 到 “资产化管理”
针对课题组存储分散、数据难整合的痛点，深信服 EDS 存储整合 1.5PB 统一资源池，实现科研数据集中收集、标准化备份与全生命周期管理，各类科研数据均可精准分配容量、实时监控状态，终结 “各自为战” 困境。实现数据管理成本降低 40%，运维难度下降，标准化体系筑牢数据安全与全球科研协作基础。
让 “数据梗阻” 变 “秒级响应”
贴合脑科学数据体量大、读写要求高的特点，EDS 存储以混闪架构 + SSD 加速层，实现 GB 级图像秒级读写；分布式集群线性扩展，适配未来 PB 级增长，兼容 NFS/SMB 协议，无缝对接多系统及各类进口科研设备，数据 “即采即存” ，避免格式转换带来的效率损耗。实现TB 级全脑成像数据加载时间减少 80%，预处理流程压缩至 3 天内，助力体细胞克隆猴、神经元投射研究等产出突破性成果。
平衡 “数据安全” 与 “高效协作”
破解集中管控与跨组协作矛盾，构建 “多租户隔离 + 细粒度权限” 防线：为 54 个课题组设独立租户空间物理隔离核心数据，权限配置支持灵活协作与访问管控。保障海马神经元投射谱等核心数据安全，打破课题组壁垒，多源数据汇聚为 AI 辅助分析提供样本，推动研究向 “数据驱动” 转型。
让科研人员聚焦 “核心创新”
贴合科研人员非 IT 背景需求，图形化界面搭配 “一键上传 / 下载” 等功能，零门槛操作无需培训；无缝对接科研分析软件，数据可直接用于 AI 辅助分析，解放科研精力。实现非技术背景人员可轻松管理数据，无需耗费精力在格式转换与存储操作，专注数据解读与科学发现。
从分散到集中，从梗阻到高效，深信服 EDS 存储既是 PB 级数据 “智慧中枢”，更是科研创新 “加速引擎”。以定制化方案破解核心痛点，用实打实成效助力中科院脑科学卓越创新中心探索大脑奥秘，为脑疾病诊疗与类脑智能发展开辟新路径！
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