影像数据激增，医院应如何搭建存储架构来保证业务连续性？（附视频）

来源：HIT专家网      作者：姜浩

近年来，在公立医院绩效考核、高质量发展，以及医保支付改革等政策背景下，医疗数据、运营数据的应用需求激增。与此同时，影像数据在医院的占比越来越高，拉动了医院数据量的快速上升，对计算资源和存储资源容量提出了更高的要求。作为医院信息基础设施的重要组成部分，医院数据管理系统及数据存储策略，关乎业务生产系统的连续性、安全性，已成为医院信息化建设的重中之重。

2022年9月15日，由HIT专家网主办、日立数据（Hitachi Vantara）协办的《业务连续性+影像数据湖：医疗数据管理热点》在线研讨会成功召开，多位医院CIO与日立数据的技术专家共同交流、分享了与医院业务连续性及影像数据湖建设相关的实践经验。

要点一：确保关键业务连续性

“传统数据中心容灾、备份建设面临诸多问题。”台州恩泽医疗中心（集团）（以下简称台州恩泽医疗集团）信息中心主任马宗庆将问题归纳为五类：

（1）ROI低，备份容灾分批建设、重复投资，灾备利用率低；（2）缺日常合规演练，灾备可用性难验证；（3）切换难，灾难切换复杂，手工切换风险大，RTO不可控；（4）管控复杂，灾备资产散杂多乱，缺少统一的监管平台；（5）第二生产中心数据与主数据具备同等价值，但灾备数据安全容易被忽视。

马宗庆介绍说，台州恩泽医疗集团是一家区域综合性公立医疗集团，目前拥有五个院区。集团在关键业务连续性方面进行了多项实践与探索，包括：规划建设了“两地三中心”，以下属的台州医院东院区为生产中心，以台州医院本部为容灾中心，以路桥恩泽医院为备份中心；利用SDN（软件定义网络）技术实现了医院多数据中心网络扩展；搭建DNS服务架构，为医院业务系统提供IT基础架构高可用；采用双活的硬件底层架构，部署了高可用的数据库集群；采用多层级、多副本的集中备份体系，对于核心业务数据采用秒级保护，对于副本数据采用分钟级保护，对于定时备份数据次采用小时级保护；部署了数据可容灾系统全局监控，对数据库容灾预案进行了灵活编排，实现了对所有故障场景的全面覆盖监测与及时应对。

与台州恩泽医疗集团不同的是，复旦大学附属肿瘤医院是一家单体、专科医院，两家医院在业务连续性实践方面的着眼点也有所不同。

“医院数字化转型加深了医院业务对ICT的依赖，业务连续性已成为医疗业务的生命线。”复旦大学附属肿瘤医院信息中心主任王奕介绍说，与许多医院一样，复旦大学附属肿瘤医院在十多年前采用的是双机热备的灾备方案，解决核心业务应用系统的高可用。然而，该方案仅解决了服务器和存储的容灾，并未真正实现应用级容灾，当应用与数据库出现故障时，业务仍存在停滞风险。另外，这一方案较为依赖底层存储复制或集群软件，成本较高且不太稳定。

2019年，复旦大学附属肿瘤医院构建了基于超融合的私有云平台，结合应用容灾、数据库容灾等技术实现真正意义上的应用级实时容灾。同时采用两地多中心的数据中心建设方案，新老院区间互联光纤采用三路由环路，每路4×10G通道业务，形成主备保护模式，发生故障可自动切换，保证99.9%的链路可用性。在虚拟化容灾方面，复旦大学附属肿瘤医院采用了vSAN延伸集群技术，无缝打通新、老院区业务应用，实现了跨院区提供医疗服务。

“未来，医院的数据量增长会越来越快，医疗业务对业务连续性的要求也会越来越高。”王奕建议，医院可以考虑利用混合云的方式或引入分布式架构等手段，提升业务系统的高可用性和容灾能力。

要点二：建立“冷-热”两级的影像数据存储体系

“在医院的全部数据中，影像数据占比一般都超过90%。”解放军总医院医学大数据研究中心原主任薛万国说，因此，如何有针对性地开展影像数据存储管理是医院完善医疗数据管理策略的关键。医院可通过建设影像数据中心的方式，实现影像数据的存储和全生命周期管理，为分散的影像数据建立统一的存储、访问和备份机制。

与20年前相比较，医院的数据存储空间可能增长了50倍，但影像体量的增长可能也超过了50倍。影像体量快速增长与有限的存储容量的矛盾一直是影像管理的难点，医院亟待解决影像存储体系容量的可持续扩展问题。

对此，薛万国提出建议：医院可建立“冷-热”两级的影像数据存储体系。对于热数据，医院可采用横向可扩展的分布式存储技术，结合使用SSD与磁盘；对于冷数据，医院可考虑采用蓝光静态存储技术，实现绿色可持续发展。另外，对于历史数据，医院也可考虑在无感知差异或诊断差异情况下采用有损压缩存储方式（如1：10压缩）。

“如果医院采用了上述分级存储体系，那么势必要面对数据迁移管理问题，即如何将冷数据从高级别存储向低级别存储转移。”薛万国认为，这一过程涉及数据迁移策略的制定、影像物理位置转移、数据索引修改等问题，是一项较为复杂的任务。

薛万国进一步讲解，医院影像数据迁移可通过三种方法实现：第一，依靠存储硬件实现数据迁移，影像中心系统对迁移过程无感知，但无法获取数据存储位置，不建议采用此方案；第二，通过影像中心管理软件实现迁移，影像中心系统可感知数据存储位置，但迁移时机和管理较为复杂；第三，影像中心同时在冷、热存储上保存两个副本，当热存储数据满时自动删除热数据，此方案实现机制较简单。

“影像数据中心是PACS数据的聚合，本质上也是一套PACS系统。但由于应用定位的不同，其软硬件配置、功能的侧重点有所不同。”薛万国认为，影像数据中心更加注重影像数据容量大导致的相关问题，更加注重影像数据的全生命周期管理，更加注重系统的开放性，这些也是影像数据中心建设的要点。

要点三：以OBS应对海量的非结构化数据

存储架构通常可分为集中式存储架构和分布式存储架构，那么哪种架构更能确保业务连续？日立数据( Hitachi Vantara）资深技术顾问姜凡认为，对于结构化数据，从保障业务连续性的角度出发，医院应选择集中式存储架构构建核心数据库。集中式存储架构的可靠性更高，响应速度更快。对于虚机群而言，如果考虑业务连续性、可靠性及响应时延，医院同样可以选择集中式存储架构；如果考虑管理及运维要求，医院可以尝试使用超融合架构（分布式架构的一种实现方式）。

“存储架构同样是制约影像数据中心的关键要素之一。医院在搭建影像数据中心时往往纠结于如何选择存储方式。”姜凡认为，OBS（Object Storage Service，对象存储服务）在管理海量的非结构化数据及跨互联网访问数据等方面均存在优势。

姜凡分别从三方面进行说明：首先，在应对海量文件存储挑战方面，大多数OBS都是采用键值对的方式，也即通过唯一的键找到值。OBS可通过扁平化数据结构，直接通过ID获取对象，针对海量文件的查询效率更高。

其次，在应对勒索病毒的挑战方面，OBS可通过自身的多版本、自校验等功能，无需搭配任何软件即可防御勒索病毒。

最后，在B/S架构下，与NAS相比，OBS在满足云影像、影像后处理等需求方面更胜一筹。后者无需搭建Web服务器，医院影像相关应用可直接从OBS中调阅影像数据。

另外，在兼容性方面，OBS的要求相对较高，医院需要将OBS与PACS进行对接。目前，日立数据( Hitachi Vantara）的OBS HCP已兼容业界绝大部分PACS和影像AI应用。姜凡说：“面对持续增长的海量影像文件，医院在规划建设影像数据中心的过程中，可以根据自身需求多做比较，选择适合医院实际的存储方式。”

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【责任编辑：秦勉】