4、云端科学数据系统架构：机遇与挑战

云端科学数据系统架构：机遇与挑战

1. 引言

云计算为科学研究带来了新的可能，它承诺提供大量的按需计算和存储能力，并且可以根据设计和商定的服务级别进行扩展。在科学领域，随着能够产生海量数据的仪器不断涌现，可扩展性变得尤为重要。这些仪器能捕捉各种观测数据，无论是对火星的远程观测、测量温室气体的地面传感器，还是油气钻探区域的反馈信息，都需要高度可扩展的数据密集型系统来处理、管理和分发数据。

传统上，科学学科通常会自行搭建计算基础设施，包括大型计算中心，以满足存储和处理数TB到PB级科学数据的需求。而云的出现为科学团队提供了一种新的选择，不过要利用云，数据管理系统需要遵循一系列关键的架构原则，以实现远程存储和计算资源的配置。

我们使用名为Apache OODT的通用软件框架，研究并展示了云计算在多个科学学科中的应用，这些学科包括行星与地球科学、月球科学、天文学和生物医学等。在这些学科中采用云计算会带来许多问题，而研究这些问题的答案所获得的知识，对于决定是否使用云服务至关重要。

2. 新兴科学范式：机遇与挑战

• 数据挑战 ：如今，科学观测仪器技术有了很大发展，许多科学学科的数据量已达到PB级别。当前和未来科学数据的规模和复杂性，改变了大规模科学数据集的处理、管理、共享、分析和存档方式，这成为21世纪的重大挑战之一。
• 云的机遇 ：
  • 高效数据处理 ：科学领域倾向于建立高容量的数据管道，以高效且经济地生产科学数据产品。这些管道使用复杂算法，常产生中间产品，且需保留多个版本