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深信服醫藥行業轉型七大方案之業務承載篇 · 云化數據中心

作者: 發布時間:2022-10-01 11:41:58點擊:738

信息摘要:

新藥的誕生可謂道阻且長,歷經藥品發現、臨床前研究、IND申報、三期臨床研究、NDA新藥上市申請、批準上市、批量生產與流通七大階段方能成事。研發階段系統尤為繁復,其中化合物的篩選和實驗QC等環節大量使用LIMS業務系統,與數據采集設備等相連接,對生產軟件與信息系統的深度融合與穩定運行是一大考驗,更逞論供銷一體化大數據分析平臺對系統穩定性和IOPS的高要求。

轉型之業務承載篇 · 云化數據中心

新藥的誕生可謂道阻且長,歷經藥品發現、臨床前研究、IND申報、三期臨床研究、NDA新藥上市申請、批準上市、批量生產與流通七大階段方能成事。研發階段系統尤為繁復,其中化合物的篩選和實驗QC等環節大量使用LIMS業務系統,與數據采集設備等相連接,對生產軟件與信息系統的深度融合與穩定運行是一大考驗,更逞論供銷一體化大數據分析平臺對系統穩定性和IOPS的高要求。

這也讓眾多醫藥企業面臨困擾,傳統數據中心三層架構使得設備層層堆疊,資源浪費同時帶來運維復雜管理困難的弊病。一旦服務器出現宕機或者物理損壞造成數據丟失,帶來的損失不可估量。

云化數據中心解決方案

面向藥企用戶提供:基于超融合架構的云化數據中心解決方案,超融合可承載醫藥企業研發環節 CDS/LIMS、生產環節 MES/QMS、經營環節 ERP/OA 等核心系統。

實現方式:基于軟件定義數據中心的思想,通過虛擬化技術將計算、存儲、網絡和安全等資源融合到標準的X86服務器中。并提供運維管理、容災備份、智能監控等特性。

用戶價值:一是提高服務器資源利用效率,二是數據多備份有容錯機制,三是簡化了數據中心的部署難度降低且易于運維,為醫藥企業的業務運轉提供省心可靠的數字基石。

除核心業務承載外,多數醫藥企業借助AI大數據平臺發現靶點進而進行藥物研發,大數據平臺或深度學習需要高性能計算支撐,深信服可聯合合作伙伴為醫藥用戶提供高性能計算或者計算工作站,解決高性能算力問題。

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