研究机构面临的一大障碍是延迟问题。研究数据通常存储在远离用于分析的计算资源的地方，这会导致性能下降，尤其是对于非常大的数据查询。由于数据集可能非常庞大，因此出于成本、时间和风险的考虑，移动或复制数据集是不可能的。
除了解决成本和延迟驱动的性能问题外，使用人工智能和机器学习的研究机构还发现，每个云提供商的功能略有不同，并且针对不同的目的有不同的功能。能够访问每个云提供商的最佳功能可以增强制 阿尔及利亚电话号码数据 药公司和医疗机构的创新能力。事实上，使用一种称为集成学习的新兴实践，可以同时利用多个云提供商的人工智能算法来实现比任何单个提供商都更好的预测性能。
制药公司和健康研究组织如何使用多云？以下是五种主要方式。
基因组学是研究生物体基因整体的学科，即基因组。基因组学研究人员利用高性能计算和数学技术分析大量 序列数据，以发现影响健康、疾病或药物反应的变异。
使用多云策略，基因组学研究人员能够选择序列数据，传输、存储和编目以供重复使用。它还帮助他们存储一次并同时从任何云访问，从而消除数据移动并实现成本效率。