PACS影像数据存储数据量不断增长，未来存储架构设计如何考虑？

这个问题比较有意思之处在于，我认为它主要不是存储架构问题，而是数据生命周期管理问题。

就影像类非结构化存储的需求来说，一般认为分布式存储是最好的架构，这几乎没太大争议。但PACS作为影像类应用，与一般影像类应用可能有一点相似之处就是：数据刚产生时是热数据，对性能要求较高，但又会快速变冷。而问题中提到的监管问题，又提出了更高的数据长期保存要求。另外，超长的保存期，对介质寿命和维护也有很高的要求。

就存储能力来说，不可能同时满足高性能和低成本特性，而且在线存储和离线归档存储在介质、处理方式上也有比较大差异。因为考虑成本和保存条件，后者目前多使用磁带、光盘等介质。好在从应用的使用特点来说，热数据的量不大，而对不同保存期的数据，可以对用户的使用性能预期进行管控，如对几年前的数据进行预约使用，这就给了数据按生命周期管理成为可能。

基于这个逻辑，在线数据要使用高性能存储，架构并不是主要问题，重点在于性能，可以考虑配置SSD介质甚至专业的全闪存存储；近线部分可以考虑大容量低成本的分布式存储；归档部分，考虑冷存储，光盘或磁带，如果监管允许，也可以考虑公有云。

而更为关键的是如何实现数据按生命周期流动。这需要存储的分级系统或应用进行数据生命周期管理。
存储的分级系统可以根据数据的热度（由存储分析得出）或数据的属性，如创建、修改时间等自动在在线、近线、归档存储间流动。部分归档系统还可根据应用的请求将数据从冷数据（磁带等数据难以直接使用）迁移回在线或近线存储。不过存储的分级能力并不一定能完全满足应用的需求，比如对数据冷热的判断就未必符合应用的逻辑。
因此常用的方式是从应用侧进行数据生命周期管理。这样对数据生命周期的管理更精准。但需要应用进行数据的迁移，效率比较低。

有没有完美的解决方案？结合存储的效率和应用的生命周期管理似乎是解决之道。这是我目前在研究的一个方向。如果您有这方面的应用场景，可以一起探讨。

目前最适合的架构是分级存储存储架构，既能满足性能需求，又能兼顾快速扩容和数据长期归档保存要求。戴尔科技的分级存储架构有两种：

1 ）传统 SAN （ PACS 在线存储） + 分布式 NAS （ PACS 近线存储） + 云（ PACS 归档存储）；

2 ）分布式 SAN （ PACS 在线存储） + 分布式 NAS （ PACS 近线存储） + 云（ PACS 归档存储）；

以上两种方式在大型三甲医院都有应用案例。具体采用哪种方式还需要根据 PACS 应用的特点和具体需求来确定。

至于云可以根据医院实际情况选择自建私有云，也可以选择公有云、行业云，并没有一个统一的标准。从实际情况看，大型医院选择自建的较多，小型医院选择公有云或行业云的较多

目前传统存储的水平扩展能力已经逐步难以满足医院越来越多、以及越来越快的影像数据的增长速度。所以越来越多的医院开始采用分布式存储的解决方案来保证15年数据存储的政策要求。

未来存储设计除了考虑传统的SAN网络存储以外，分布式超融合架构也可以考虑，主要是使用成本的考虑