数据是实验室的命脉，随着互联网技术的发展，现代实验室对数据管理领域的要求也在不断改变。传统的以人工干涉为主的实验室数据管理模式受到不断的冲击，人们对实验室中产生大量科学数据的采集、存储、报表、查询，甚至数据的准确性和高可用性等各方面都提出了更高的标准，而原来的以人工管理为主的管理模式在这种形式下已显得不太适应；另外随着科研的进步，实验室数据规模越来越大，高性能计算与海量数据存储已经变得不可或缺，但流行的分布式文件系统大多是面向数据密集型服务的，他们强调的是大文件系统的高I/O，在应对小文件存储时他们有时候显得无能为力。　　 为此，本文针对实验室数据管理的自动化以及高效存储等若干关键技术进行了深入的分析和研究。本文的主要工作和贡献是：　　 1.研究了开源工作流技术，提出了基于JBPM的实验室数据自动化管理的技术方案，并实现了一个原型系统，使得实验流程发生变化时，无须开发人员二次开发，而只需要系统用户的重新配置。同时，针对JBPM在应对典型业务模型时的不足，如缺乏对“回退”，“撤消”等典型场景的支持，本文也提出了相应的解决方案。　　 2.针对实验室海量数据存储的不同需求，系统研究了分布式文件系统核心技术与发展趋势，分析了各种现存的分布式文件系统在海量小文件存储时的优点与不足，并设计了一个同时满足实验室海量大文件与海量小文件存储的新型文件系统MixDFS。