近日，
，由国家卫生健康委医院管理研究所主办、
、、
、《中国数字医学》杂志社承办的2021中华医院信息网络大会（2021CHINC）在杭州召开，，，来自全国各地的医疗信息化管理者、、专家学者齐聚一堂，，，新未来梦想教育应邀出席
，，，，带来了涵盖安全、
、云计算、、、、IT基础设施建设等多方面的医疗信息化解决方案，，，，其中新未来梦想教育EDS分布式存储对医疗PACS系统呈现的性能优势引发关注。
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随着医疗行业信息化建设程度的加深，，以医疗影像文件为代表的非结构化数据量逐年攀升，，这对医院PACS系统的数据容量以及性能提出了挑战，，
，，底层的数据存储愈发受到业内关注，
，PACS需要过硬的存储能力为其提供支持
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数据重压之下PACS性能问题凸显

PACS影像文件的读取速度直接影响医生的阅片效率，，，首要影响因素便是庞大的数据量。。。以单个500KB的影像文件大小来计算，，
，50TB便已经超过了一个亿的文件量，，在没有算法优化的情况下，，，，动辄上亿级别文件量会直接造成文件读取延迟。。。

病人一次检查会产生多张影像，
，
，，放射科医生阅片时，，，，阅片终端需要加载这些影像，，，，医生播放或拉拽病人影像进行阅览时，，，，阅片终端会按照拍摄顺序一张一张地依次读取影像
。。
。如果从存储读取某张影像时延过高，，医生会有卡顿的感觉，，，会影响阅片体验，，
，严重时会极度影响工作效率，，，
，也会造成患者的等待时间变长，，
，而在业务高峰期，，，上百位门诊医生、、
、临床医生同时阅片时，，性能问题会更加严重。
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智能缓存预取功能帮助PACS“预判读取走位”

PACS影像数据的特点是图片数量多
，，
，，文件小、、
、、写入带宽要求高
、、数据冷却快，，，，为了满足这些特性下的性能需求，，，新未来梦想教育分布式存储EDS提供了PhxKV元数据极速引擎、、小文件合并、
、NVMe SSD优化、
、、
、RDMA低时延网络、
、、、数据生命周期管理等一系列的软硬协同优化技术，
，为PACS系统性能提供保障
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在数据访问速度方面，
，，数据缓存预取也是一种有效的提速方式。。
。所谓的数据缓存预取技术
，，
，就是系统根据用户具有历史性和相对集中性的访问规律，，
，，对未来将要访问的资源做出预测
。。。在PACS影像系统中，，医生在某段时间只访问某个病人的影像，，，，同一批影像往往存放在同一个目录下，，
，创建时间又比较接近
。。

基于对这一特性的洞察，，
，新未来梦想教育EDS存储推出智能缓存预取技术，，，，内置一个预测模块
，
，预测模块监控目录，，根据客户端在目录上产生的读取文件操作来生成预读序列，，，预读线程根据预读序列将影像文件读取加载到内存。。
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为了实现更精准的预读
，，，EDS针对不同场景推出基于目录和时间两种不同的预读机制
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基于目录预加载：大部分场景下，
，，一个目录仅存放一个病人的某次检测结果
，，，，若单次检测产生的文件数量不多，，则将整个目录的文件都加载到内存
。。
。不过在某些场景下，，，，由于PACS应用设计不合理，，，一个目录存放了多个病人的检测结果，，文件数量可能达到几十万个，，，无法采用基于目录的预加载机制，
，
，就需要基于时间预加载
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基于时间预加载
：某个病人的检测结果，，其影像创建时间是比较临近，
，通过创建时间将目录内的文件进行分组（比如以5秒为间隔，，，按照创建时间为文件分组）
，，，当某个组中的文件在短时间内被读取超过3个，，，
，则将整个组中的文件加载到内存。。通过这两种不同的预读机制打造更为顺畅的阅片体验。。
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如今
，，，医疗影像数据量愈发庞大，，，影像科室和临床科室的调阅影像、
、影像处理、、、三维重建等应用对数据的响应速度要求进一步提高，，PACS医学影像系统的性能问题也会凸显，，新未来梦想教育EDS存储将基于性能进一步研发探索，
，为PACS提供更强大的数据存储支持。。