大咖介紹：（從左往右）
宋家雨，Dostor存儲在線總編輯
謝長生，華中科技大學武漢光電國家研究中心教授
曾文君，深圳國家基因庫生物信息資料庫主任
孫斌，浪潮存儲產品線副總經理
近日，在DOIT存儲峰會上，浪潮存儲產品線副總經理孫斌、華中科技大學武漢光電國家研究中心教授謝長生、深圳國家基因庫生物信息資料庫主任曾文君，共同就基因研究帶來的數據存儲挑戰接受了媒體採訪。
基因庫建設對於社會發展具有重要意義，而基因庫的背後承載的是海量的數據存儲。2019年是國家基因庫建成的第3周年，現已具備88PB數據存儲能力、691萬億次/秒計算能力。截至目前，國家基因庫支持著國內外600多個項目，那麼在技術上如何同時滿足這些業務的需要？基因庫數據有哪些不同的特徵？基因數據在數據存儲、數據保護和數據遷移上面臨著哪些技術挑戰？讓我們聽聽大咖的解答。
宋家雨：基因是一個特別熱的話題，它使人類在消病延年的路上不斷向前推進，在生命科學基因研究領域，有什麼樣的應用？對存儲提出怎樣的需求和挑戰？
曾文君：BT（生物技術）的發展拉著IT在走，在生命科學領域，有個詞叫「超存」，因為對存儲的要求非常巨大，遠超對算力的要求。
一個人的基因組，它的原始大小大概是3個GB左右，包含了30億個鹼基，由A、T、C、G四個鹼基對組成的。在全基因測序過程中，為了保證基因數據的完整性，需要平行測序30次，當最終測序完成後，全基因組數據將達到大概100GB左右，只僅僅是一個單體，可想而知在廣泛的人口中，這是一個非常龐大的數據量。
整個基因分析研究，分為基因測序、基因數據分析和基因數據歸檔三個階段。其一，基因測序的整個過程是不允許被中斷的，這就要求支撐測序應用的存儲系統，具備極致的穩定性和可靠性；另外，基因測序25微秒採集一幅高清晰圖像，對性能要求也超過了現有快閃記憶體固態盤的最高帶寬，必須採用更快的傲騰固態盤；其二，基因數據分析工作中，對存儲系統的性能、小文件處理能力提出很高要求；其三，在數據歸檔階段，需要將海量基因數據長期、完整、安全的保存起來，存儲系統的採購成本、能耗，是一個很大的挑戰。
總的來說，BT（生物技術）的發展拉著IT在走，數據怎麼存、怎麼算、怎麼長期保存，對IT來說，尤其存儲來說，是個非常巨大的挑戰。我們知道「超算」，它是對算力的要求，但是在生命科學領域，有個詞叫「超存」，因為對存儲的要求非常巨大，遠超對算力的要求。
宋家雨：生命科學基因研究背後，面臨著海量數據存儲和應用的挑戰，學術界有哪些新的存儲技術趨勢？
謝長生：「數據如何存儲100年，是個具有挑戰性的問題，特別是基因分析研究這種需要長期存儲的應用。全息存儲、玻璃存儲、突破光學的超衍……這些技術，非常值得我們加快速度去研究。」
計算機和數據專家提出如何避免數字黑暗時代的命題，是指隨著IT硬體的失效和軟體的過時，很多數字信息在未來可能因為機器和軟體程序無法讀取而丟失。「數據如何存儲100年」，是個具有挑戰性的問題。正如現在的基因數據，理論上說應該是永遠保存下去的。
針對這一命題，有三種主流的未來技術。
首先，最接近產品化的是全息存儲技術。用這種技術可以保存50年。全息存儲解決了光碟介質容量小、密度低的問題，目前全息存儲技術已經可以做到單張光碟存儲1.5TB容量，再往後發展，目標是8TB，這樣就解決了存儲容量的問題。
其次，玻璃盤技術。5微米可以記一層，2毫米可以記幾百層，所以理論上它的容量可以做到很大，一張盤可以存300TB，而且玻璃是很穩定的介質，可以永久保存。
再次，突破光學衍射極限的超分辨光存儲技術。該技術用雙光束的方法突破了光學衍射物理極限，將光點縮小到現在的1%。這個技術上已經實現了，比現在光碟面密度提高了100倍，它還可以多層，實現幾個數量級的提高。
這些技術，非常值得我們加快速度去研究，因為存儲的需求在那裡，特別是基因分析研究這種需要長期存儲的應用，在測序時要求存儲高性能、高可靠，長期保存時，要求存儲大容量、高性價比，所以面對這些挑戰，我們有技術正在應對，但是這需要時間的等待。
宋家雨：面對生命科學領域的海量數據存儲和應用需求，浪潮擁有完善的存儲產品線，既有分布式存儲也有集中式存儲，客戶到底該如何選擇？
孫斌：到底是使用分布式架構還是集中式架構，往往是由客戶的應用類型、應用環境和所需要的存儲性能、容量、成本、功耗等等這些因素決定的，我們會根據種種需求給出最適合業務應用的解決方案。
我們稱2019年是新數據時代元年，在新數據時代，需要有與之對應的新存儲之道，浪潮會針對不同行業、不同領域和不同客戶應用梳理我們的存儲解決方案。而生命科學領域，是浪潮非常看重的領域，目前我們的客戶包括生命科學研究系統、晶片研究企業、高校等等。
我們發現生命科學領域所使用的存儲的架構，多數是分布式存儲，但還有一部分是集中式存儲架構。到底是使用分布式架構還是集中式架構，往往是由客戶的應用類型、應用環境和所需要的存儲性能、容量、成本、功耗等等這些因素決定的，我們會根據種種需求給出最適合業務應用的解決方案。
在新數據時代下，商業、技術、應用、需求等等都在發展和演變，是Scale-up還是Scale-out，沒有一個標準答案存在，關鍵是在於我們要時刻地關注最新的存儲技術發展，然後結合最新應用需要，把存儲能力運用到最好，這就是新存儲之道。