데이터 출력, 저장 및 검색
소프트웨어 설계는 단순히 수집 파라미터를 설정하는 수단이 아니라 수년에 걸쳐 별도의 전문 분야가 되었습니다. 오늘날에는 운영 및 데이터 시스템을 통해 작업자가 기기를 정교하게 제어할 수 있습니다.
이러한 특수 소프트웨어 패키지는 다음과 같이 크게 발전했습니다.
- 개방형 액세스('Walk-Up 시스템'이라고도 함)와 같은 워크플로우 제어를 통해 완전히 숙달도가 높은 작업자는 LC를 완전하게 활용할 수 있고, 광범위한 교육 없이도 고급 기술에 액세스할 수 있도록 하는 GC/MS 분석법은 전문가가 아닌 많은 사용자도 사용할 수 있습니다. 전문가가 아닌 많은 사용자는 화합물 식별 또는 순도 측정을 위해 드물지만 기기를 사용해야 할 수 있습니다. 이 시스템을 사용하면 작업자가 기기에 능숙하지 않아도 사용할 수 있습니다.
- 데이터 축소 애플리케이션 - 이러한 패키지는 예를 들어 대사 산물을 식별하거나 수천 개의 고유한 화학 물질로부터 복잡한 혼합물의 바이오마커를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 주로 광범위한 출력에서 볼 수 없는 트렌드를 조사하는 PCA(주성분 분석 소프트웨어)와 같은 "전문" 시스템이 보완합니다.
데이터 관리에 대한 요구가 빠르게 커지고 있지만 이러한 요구가 제대로 충족되지 못하고 있습니다. 고분리능의 mass-accurate 데이터는 1GB/h로 엄청나게 생성될 수 있습니다. 이러한 엄청난 양의 데이터는 생명과학 분야의 연구자뿐 아니라 대사 산물의 존재와 그 생체 변형 특성의 분석과 같이 대량의 프로세스에 의존하는 산업 분야에 종사하는 작업자들도 마주하고 있습니다. 5대의 질량분석기가 매일 24GB의 데이터를 생성하고 180일이 경과한다면 21.6Tb(테라바이트)의 데이터를 저장 및 검색하고 분류해야 합니다.
모든 데이터 시나리오에서 첫 번째 질문은 ‘수집하는 데이터로 무엇을 하고자 하는가’ 입니다. 메시지를 전달하고 나면 거의 목적을 상실하게 되는 이메일과 달리 온라인 데이터는 생물학, 제약 및 물리화학적 측정이 데이터 파일에 계속 축적되면서 시간이 지남에 따라 그 가치가 증가합니다. 그러나 이러한 가치 증가와 함께 데이터의 접근성을 보장하기 위한 비용이 수반됩니다. 데이터 파일의 크기가 증가하고 해당 파일에 액세스하는 시간이 늘어남에 따라 솔루션에는 일종의 계층적 스토리지 관리가 포함될 수 있습니다. 따라서 데이터의 일부는 즉시 액세스할 수 있거나 "활성" 상태로 유지하고 나머지 부분은 연속적 단계에 따라 처리 중이거나 장기 보관 대상으로 지정됩니다.
