教育科研RDM数据湖解决方案
满足科研数据FAIR原则，高效管理海量科研数据
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满足科研数据FAIR原则，高效管理海量科研数据
科研数据管理FAIR原则与目标
FAIR原则是目前国际上公认的科学数据管理指导原则，FAIR原则包括四个主要原则：可发现(Findable)、可访问(Accessible)、可互操作(Interoperable)和可重用(Reusable)。通过FAIR原则可以保障科研数据存储的完整性（Integrity）、易用性（Usability）与安全性（Safety）。
RDM研究数据管理是现代科学的核心主题，远远超出了传统数据收集和存储的范畴。RDM涵盖了数据流相关的所有必要过程，以确保数据能够安全的收集、存储和分析，并在相当长的时间周期内保持其可用性。
存不下
• 数据爆发增长，数据量PB到EB级
共享难
• 多校间数据共享难，要求实现跨学科和跨国界合作，推动开放科学和数据共享
管理难
• 不同学校、机构建设的存储设备不统一，导致访问方式多种多样，管理复杂
方案架构
面向教育科研场景，华为推出基于DME存储数据管理平台和OceanStor Pacific 全闪分布式存储构建的教育科研RDM数据湖解决方案，实现科研数据高效管理。 通过基于对象S3协议的独家3站点同步多活与12站点异步多活技术，实现科研数据的可靠容灾与自由共享，并支持数据在HPC平台和RDM数据湖间按需流动。DME(Omni-Dataverse)提供跨数据中心、跨集群数据的统一调度能力，实现百亿文件秒级检索。
方案价值
高密绿色
• 高容量密度：性能池61.44TB全闪大盘，2U 36盘；容量池5U 120盘
• 极致容量利用率：单集群内大比例EC，91.6%利用率；多集群间HyperGeoEC仅存放EC切片
跨域共享
• 多高校/机构间：最大跨12站点EC，任意站点可访问数据
• RDM与HPC平台间：SmartSync实现跨业务池数据同步与流动
• 多业务间数据共享：数据单副本多协议无损互通，减少数据多副本浪费
统一管理
• 数据高安全：WORM和数据加密保障数据不可随意修改和恶意访问
• 使用更便捷：丰富的API支持多样化应用集成；租户自主管理界面满足不同组织按需管理
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