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數字時代，數據共享互通成為剛需

數字經濟時代，云計算、大數據、人工智能等新技術快速發展，非結構化數據爆發式增長，數據類型變得愈發復雜多樣。在自動駕駛、基因測序、氣象預報等云數智應用場景中，一次數據處理可能會涉及到文件、對象、大數據等多種協議，數據間的互通轉換成為數據存儲中至關重要的一環，具備平臺化能力的融合存儲成為數字基礎設施建設的核心。

以基因測序場景為例，一次完整的基因測序涉及到數據采集、格式化、脫敏、壓縮、分析、發布等操作，其過程可以大致分為樣本采集、DNA/RNA測序、數據分析和發布四個步驟。在不同的處理階段，需要使用不同的數據協議進行操作。其中在樣本采集和DNA/RNA測序階段采用NFS文件協議，數據分析階段采用HDFS大數據協議，數據發布階段則是通過公網數據共享采用S3對象協議。整個數據處理過程涉及三種協議格式，這就意味著完成一次基因的測序流程需要在NFS、HDFS和S3之間進行兩次數據拷貝和數據格式的轉換。傳統存儲僅支持單一的訪問協議，這就會造成兩個問題：一是數據格式轉換和數據拷貝會降低整個數據處理流程的效率；二是多套存儲副本增加存儲空間成本。

關鍵詞： 數據處理 數據分析 數據共享 使用多種 之間進行