对于医院各种类型的数据，分别用什么方式、什么设备存储最适合？

从理论上说上层应用架构决定下层基础设施架构，
医院通常有三大类应用：
1 ） HIS 、 EMR 等运行在物理环境的传统核心应用；
2 ）运行在虚拟机中的非核心应用；
3 ）需要运行 Hadoop ， HPC 等的大数据类应用；

表明上看，存储架构选型需要根据应用特点和存储特点来确定，但这容易导致医疗行业的存储架构选项走入重视集中式还是分布式，重视 IOPS 、时延、节点扩展规模的误区。

从医疗行业的应用特点和应用规模来看，无论是传统应用（ HIS ），还是新兴应用（集成平台、 CDR ），在集中式存储和分布式存储上都运行得非常好。这是因为医院的数据库应用几乎没有跑到 10 万 IOPS 以上，也很少有 10TB 以上的数据库。即使是数十 TB 的数据库，和互联网、金融、运营商等行业的应用比较起来，也是非常小的。
简单来说，医疗行业的应用不管是传统应用（ HIS ， PACS ），还是新兴应用（ CDR 、数据中台）的规模都太小，十万以下的 IOPS 、 5 毫秒以下的时延要求、 20-30 个左右的节点规模，无论是集中存储还是分布式存储都能很好支撑上层应用。

存储除了支撑业务运行外，其上保存的是数据，是医院最重要的资产之一。因此“医疗行业”存储选型考虑的指标有以下几点：

1. 存储的稳定性和可靠性；
2. 存储配套的数据保护解决方案，如由同一个厂家提供的同存储紧密结合双活 + 连续数据保护 + 备份解决方案；
3. 运维的响应时间、专业程度和便捷性。如果存储是 A 厂家，连续数据保护是 B 厂家，备份是 C 厂家。这肯定会大大影响故障排查效率，增加运维负担。同时售后服务是原厂还是合作伙伴提供，也对运维带来明显的影响。

从医院实践看。很多医院选择的是集中存储 + 分布式存储的架构，有时也成为双模 IT 架构或者稳态 + 敏态架构。这样既能确保传统应用获得高可靠、高性能，又能确保高弹性，高灵活性。

再补充一点，医疗行业的数据库类应用无论是集中存储还是分布式存储都能很好满足需求。反而是影像类应用（ PACS ，影像 AI 等），才需要认真考虑是选择集中存储还是分布式存储，或者集中 + 分布存储；