科学大数据管理技术与系统

中国网/中国发展门户网讯  Jim Gray提出了科学研究的第四范式——数据密集型科学发现的观点，他认为海量数据是未来驱动科学发现的主要动力之一。2012 年 7 月 4 日，欧洲粒子物理中心（CERN）通过分析过去两年大型强子对撞机（LHC）的实验数据，宣布发现“上帝粒子”；次年，“上帝粒子”预言者获得了诺贝尔物理学奖。激光干涉仪引力波天文台（LIGO）科学合作组织在积累 500 PB 数据、历时 14 年模型和系统改进以后，2016 年 2月11日宣布第一次探测到了引力波的存在，证实了相对论的最后预言；2017 年LIGO 的 3 位重要贡献者获得了诺贝尔物理学奖。环顾当今的重大科学研究装置和项目，如天文领域的大型巡天望远镜（LSST）、高能物理领域的大型强子对撞机（LHC）、生命科学领域的人类基因组计划（HGP）、地球科学领域的灾害风险综合研究计划（IRDR）等，无一不是从大科学装置或观测设备中持续不断采集数据，然后通过数据分析进行科学发现。毫无疑问，如今的科学发现模式已经进入科学大数据驱动的时代。到 2020 年左右，LSST 将全面完工运行，届时 LSST 每 3 天完成 1 次巡天，每天产生 15 TB 数据以用于新星发现、暗物质探测等科研目标；阵列射电望远镜（SKA）每秒将产生 200 GB 原始数据、每秒千万亿次计算、10 倍于现有因特网传输速度，正等待科研人员去突破和挑战。这些大科学项目对于宇宙起源认识、自然规律发现、科技创新具有重大意义，能否有效管理、处理、利用这些数据，将成为我国在新时代下能否取得国际科技领先地位的关键因素之一。

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