1疫情高峰期，对疾病分析、预测、诊断的业务量增加，数据呈爆发式增长，并由此带来大规模突发性访问需求，这对IT架构的灵活扩展能力和计算力提出挑战；

2无论是药物研制、基因测序、精准检测还是临床检验，都需要对海量数据进行分析后获得精准的决策判断，尤其是在疫情期间，临床检验更是对数据分析的实时性和准确性提出挑战；

3疫情时期，隔离区和疾病监测站点往往都是临时设立的分散站点，随着远程问诊和远程诊断需求的增加，对数据中心资源的访问频率和多位置数据交互频率也大幅增加，如何提高问诊的灵活性和响应速度，对数据的边缘计算能力提出挑战；

4面对几十万疑似病例，和大量病情不断变化的患者，准确根据影像进行诊断、排查、确诊非常重要，这对文本和图像的高清晰度，海量大数据分析性能提出新的要求。涉及个人隐私的数据，不仅要保障存储或传输时的安全，还需要支持多人随时调用，这对数据的安全存储与低延迟传输提出挑战。
时间就是生命，打赢疫情防控阻击战，信息畅通、高效协同、统一指挥都是不可缺少的因素，这也依赖于融合大数据、人工智能、区块链、5G等创新技术于一体的现代化数据平台，其通过提供高效稳定、安全可靠的数据管理和服务，成为抗击疫情的“先行军”。

在这场“抗疫大战”中，虽然我们还没有取得胜利，但也不得不从中快速吸取经验教训。未来，无论是哪个行业，在面对像医疗行业如今面临的突发疫情时，持续、稳定、不掉链子的数据管理系统，才是保障IT基础架构灵活应对突发事件的坚实后盾。

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