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深信服医药行业转型七大方案之业务承载篇 · 云化数据中心

作者: 发布时间:2022-10-01 11:41:58点击:694

信息摘要:

新药的诞生可谓道阻且长,历经药品发现、临床前研究、IND申报、三期临床研究、NDA新药上市申请、批准上市、批量生产与流通七大阶段方能成事。研发阶段系统尤为繁复,其中化合物的筛选和实验QC等环节大量使用LIMS业务系统,与数据采集设备等相连接,对生产软件与信息系统的深度融合与稳定运行是一大考验,更逞论供销一体化大数据分析平台对系统稳定性和IOPS的高要求。

转型之业务承载篇 · 云化数据中心

新药的诞生可谓道阻且长,历经药品发现、临床前研究、IND申报、三期临床研究、NDA新药上市申请、批准上市、批量生产与流通七大阶段方能成事。研发阶段系统尤为繁复,其中化合物的筛选和实验QC等环节大量使用LIMS业务系统,与数据采集设备等相连接,对生产软件与信息系统的深度融合与稳定运行是一大考验,更逞论供销一体化大数据分析平台对系统稳定性和IOPS的高要求。

这也让众多医药企业面临困扰,传统数据中心三层架构使得设备层层堆叠,资源浪费同时带来运维复杂管理困难的弊病。一旦服务器出现宕机或者物理损坏造成数据丢失,带来的损失不可估量。

云化数据中心解决方案

面向药企用户提供:基于超融合架构的云化数据中心解决方案,超融合可承载医药企业研发环节 CDS/LIMS、生产环节 MES/QMS、经营环节 ERP/OA 等核心系统。

实现方式:基于软件定义数据中心的思想,通过虚拟化技术将计算、存储、网络和安全等资源融合到标准的X86服务器中。并提供运维管理、容灾备份、智能监控等特性。

用户价值:一是提高服务器资源利用效率,二是数据多备份有容错机制,三是简化了数据中心的部署难度降低且易于运维,为医药企业的业务运转提供省心可靠的数字基石。

除核心业务承载外,多数医药企业借助AI大数据平台发现靶点进而进行药物研发,大数据平台或深度学习需要高性能计算支撑,深信服可联合合作伙伴为医药用户提供高性能计算或者计算工作站,解决高性能算力问题。

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