PACS影像数据存储的挑战及解决方案的介绍

1、PACS影像数据存储的挑战

PACS影像数据占医院信息化数据总量的80%以上。随着CT/MR等检查设备分辨率的不断提高，如CT检查设备从早期的64排已经发展到256排，使用人工智能图像分析术后将扫描切层从5mm减小到1mm， 这些因素使得医院的PACS影像数据量急速增加。

急速增长的PACS影像数据量使得医院信息化面临如下严峻挑战：

（1）PACS调图时间长达1~2分钟

十年前，患者检查产生的图像大约几百张，医生调阅患者PACS图像只需要10秒左右。

目前患者一次检查产生的图像数量达到2000幅以上，调图时间普遍长达1到2分钟。调图卡顿是常态，严重影响了医生的工作效率。

（2）存储架构复杂，扩容运维困难

目前医院普遍采用在线/近线/离线三层架构，在线使用SAN存储，近线/离线使用SAN/NAS或对象存储。

SAN存储设备扩容困难，需要划分很多逻辑卷。使用小的逻辑卷，数据风险小，但盘符数量多，而Windows 服务器对盘符数量又有限制；使用大的逻辑卷，盘符数量少，但是数据安全风险大，一旦发生文件系统损坏，检查修复时间会长达几周。

传统存储设备的扩展能力有限，医院需要不断购买新的存储设备，需要不断做数据迁移，存储架构复杂，运维负担繁重。

2、性能瓶颈分析

PACS系统调图涉及到多个环节，包括PACS客户端软件、医生端电脑、网络、存储设备，它们都对性能有重要影响。

（1）PACS软件

本文不关注PACS软件的核心功能，只从PACS软件调图性能角度分析。PACS软件的并发度对调图性能有很大影响。比如，用4个线程同时调取4个图像文件，其性能就是1线程方式的4倍！

有一些厂商的旧版本PACS软件是单线程模式，这时PACS软件就是系统的主要性能瓶颈。对于这种场景，升级PACS软件就成为必须要做的工作。

（2）医生端电脑

医生端电脑硬件配置对PACS调图性能也有一定影响。如果启用了AI辅助分析，则CPU/GPU的配置对性能就很关键。

由于每位患者的PACS影像数据量都比较大，无法全部存储在内存，因此PACS软件都会把下载的PACS文件先写入本地硬盘，再从本地硬盘读取，本地盘的读写性能往往会成为瓶颈。

医生端电脑使用SSD固态盘会显著提升性能。

（3）网络带宽

从网络角度看，只要做到千兆到桌面，万兆到核心，网络就不会成为性能瓶颈。

PACS服务器到网络存储设备之间数据流量比较大，应使用万兆以太网，而不是千兆以太网，否则网络也会成为性能瓶颈。

（4）存储设备

在大多数场景下，PACS系统的调图性能瓶颈主要在于存储设备，而不在于PACS软件。目前普遍30~50幅/秒的调图速度就是传统存储设备的正常性能。

使用SAN存储设备时，承担数据管理功能的文件系统运行在Windows 服务器上，该服务器往往会成为性能瓶颈，大幅增加该服务器的内存会改善性能。

3、新一代PACS影像存储解决方案

上海霄云信息科技是国内软件定义分布式存储的引领者，为医疗PACS影像带来了创新的数据存储解决方案。

碧海分布式存储通过万兆以太网接入数据中心，现有网络架构无需调整。碧海分布式存储所有功能都采用冗余设计，避免单点故障，保证高可用。具有独有的智能自适应修复技术，在磁盘发生故障进行数据修复时可以保障业务性能不受影响。

新的方案具有如下优势：

（1）性能优异，PACS影像调图速度提升3倍以上

碧海分布式存储的性能显著优于传统集中式SAN和NAS存储，也高于某国际高端集群存储Ixxxxx。PACS影像调图速度可达到300幅/秒。

（2）一套存储，数据全部在线

经过实际测试，碧海分布式存储系统能够做到百亿级文件性能衰减小于5%（传统存储可管理文件数在亿级，Hadoop大数据平台可管理文件数在10亿级）。

对于PACS影像数据，100TB对应的文件数量约为2亿。目前国内大型三甲医院的历史PACS影像数据一般在500TB左右，文件数约为10亿。

因此，使用碧海存储可以将几十年的PACS影像数据全部存储到一套存储，PACS系统的存储架构得以极大简化，扩容与运维负担大幅减轻。

（3）国产自主研发，非开源存储软件，技术先进

碧海分布式存储是如何实现高性能的呢？

分布式元数据管理

碧海分布式存储使用创新的技术，基于NoSQL分布式数据库技术管理分布式文件系统的元数据，消除了传统集中式存储的单点性能瓶颈。经过实际测试验证，能够存储百亿级以上的文件。

针对PACS海量小文件的定制优化

碧海分布式存储针对PACS小文件进行了深度定制优化，减少了小文件元数据规模，对于PACS影像等小文件场景，文件数可压缩到1/100；将小文件的读写合并后写盘，大幅提高了小文件读写性能。

高效SSD缓存设计

传统的SAN/NAS的SSD缓存方式在块设备底层实现，无法获得文件层的信息，比如哪些内容是目录，哪些是文件元数据inode等，只有当数据被反复多次访问时才会保持在SSD中，因此SSD缓存的命中率比较低。

碧海分布式存储系统在系统架构设计中融入了SSD缓存设计，将目录数据、文件元数据、热点数据全部保持在SSD中，大幅提高了SSD缓存的命中率，从而能够在节省成本的前提下大幅提高读写性能。

对象和文件互通访问，性能无衰减

碧海分布式存储的底层使用统一方式管理数据，文件和对象无需转换网关就能够互通访问，对象的读写性能和文件一样优异，突破了对象存储性能低的局限。

4、实践案例

上海市胸科医院是国内最大的胸外科三甲医院，所有的检查与诊断都需要拍片，对PACS系统的调阅要求高于很多综合性大型三甲医院，每年新增PACS数据量压缩后达到80TB。

之前使用高端存储HP 3Par，PACS影像调图速度为50幅/秒，影像科复核医生在阅片时会发生卡顿。

为了更好地支持一线医生的工作，上海市胸科医院信息科不断探索引进新的先进技术，组织PACS厂商卫宁健康与霄云科技一起分析攻关，PACS软件也进行了深度优化，增加了多种调图模式，并针对分布式存储的特点提高了并发调图线程数。

新的方案获得显著的提升效果。调图速度达到300幅/秒，1000幅的CT图像可在4秒内调阅完毕。影像科复核医生每天审核的报告数提升了50%。

碧海分布式存储上线2年之后，将历史影像数据全部迁移到碧海分布式存储，实现了一套存储数据全部在线。截至2022年3月，在线数据量达到400TB，文件数达到9.4亿。

权威第三方测评机构在医院现场对PACS影像调图性能进行了评测，结果如下：

审核编辑：符乾江