文 | 螳螂觀察

　　作者 | 李永華

　　“XX行業數字化進入深水區”，經常被談及。

　　在金融行業，“深水區”說法卻很少出現——這里的數字化始終在“深水區”。

　　作為數字經濟的重要組成部分，金融行業一直走在數字化轉型的前沿，總是有新的建設要求，總是在尋求技術創新，又總是面臨新的挑戰。

　　正因為如此，“金融行業數據基礎設施如何構建”的問題一直備受關注。

　　究竟如何去做?

　　不久前，華為全球智慧金融峰會2023召開，華為數據存儲產品線總裁周躍峰發表“新應用、新數據、新安全，持續構筑可靠金融數據基礎設施”的主題演講，對當下金融行業數字化面臨的新情況以及如何應對進行了系統闡述。

　　從內部需求到外部推動，金融數字化存在敏態穩態長期共存、多云多地域部署、生成式AI爆發的難題，如何直面問題，快速轉型?從數據基礎設施的角度，有一份答案擺了上來。

　　存儲技術、產品與方案創新成為金融行業數字化轉型的發力點。

　　數字化架構基本盤：既要保障傳統的“穩”，又要帶來創新的“敏”

　　對金融數字化面臨的挑戰以及如何解決，這里先從內部最基本的數字化IT基礎架構談起。

　　任何一個金融企業的數字化，都離不開兩大部分：核心系統與非核心系統。

　　前者，支撐所有與錢直接相關的內容，包括存款、貸款、轉賬……一向是金融企業最核心、最敏感的區域，側重安全性與穩定性;

　　后者，面向市場開拓，包括手機銀行上的各種服務，高效而準確的風險評估，精準的客戶營銷……這些新數字化業務系統是一個金融企業能否符合時代趨勢、獲取競爭優勢的主戰場所在，側重對市場的敏捷應對。

　　這類新應用不斷出現，倒逼IT基礎設置進行適配。

　　一個求“穩”，一個求“敏”，在數字化建設的浪潮中，穩態與敏態很多時候本就是矛盾的，企業往往只能取其一。

　　但銀行等金融企業的特殊身份決定了，差異巨大的應用必須長期共存于一個數字化系統當中，必須既要“穩態”、又要“敏態”，哪邊都不能偏廢。

　　金融企業必須建立一套能同時支撐這兩種應用的數字化架構基本盤。

　　這實際上在倒逼IT基礎設施創新。

　　因為，無論是傳統核心業務系統還是新數字化業務系統，都被底層存儲所支撐，與數據存儲強關聯。

　　穩態，在應用性能的訴求層面，要求金融數據基礎設施能夠做到微秒級時延和數據強一致性;在安全層面，要求金融數據基礎設施擁有高韌性、高可靠性，一方面出現事故的幾率必須無限低，另一方面要杜絕任何的數據丟失問題。

　　作為對比，在很多行業，雖然穩態要求同樣高，但一些時候出于成本等考量也允許細微的事故或數據丟失出現，而金融行業必須做到數據零丟失。

　　敏態，在應用性能層面因為需要快速匹配客戶需求、支持對客戶體驗的改善，金融數據基礎設施就必須做到可擴展性好、彈性強，且有很高的軟件版本微服務化技術支持。

　　直白地說，上頭變化很快，底下的數據基礎設施必須要能快速跟上，要做強力支撐，而不是“拖后腿”。

　　好在，以華為全閃存系列產品與解決方案為代表，市面上已有相對應的產品與方案來同時滿足這兩方面的需求。

　　首先，華為全閃存配置的主存儲架構十分契合金融業“穩態”要求。

　　目前，華為全閃存在性能上能做到微秒級穩定的時延;在可靠性上做到了RTO(服務中斷時間)無限接近0，RPO(數據丟失量)等于0，能完全勝任核心系統對穩態架構的追求。

　　另外，華為存儲能夠推動建設一套主存儲+分布式存儲有效配合的數據基礎設施架構，幫助業務敏捷上線、彈性應對來自業務線與客戶的需求。

　　其技術方案已經支持10萬級TPS的高并發，以及10PB級的高擴展，在當下市場環境下，足以應對各種“新應用”對數據基礎設施的“索求”。

　　只要有益于金融企業開拓市場、打破發展天花板的新應用，都可以在這個數據基礎設施上“自由生長”，不用擔心IT“后勤”跟不上。

　　敏態業務帶來新變化“多云”成為新常態

　　在金融行業，隨著數字化進程的推進，新型數字應用蓬勃發展，不同類型的應用往往采用不同的云部署。

　　全球89%的企業，都選擇了多云架構，國內金融企業也在加速相關轉型升級。

　　為了充分發揮公有云、私有云的差異化優勢，滿足數據安全、避免云廠商鎖定等多樣性要求，多云已經是金融業大勢所趨。

　　然而，多云往往面臨整體上數據管理的困難。

　　這是因為，不同“職能”設定下，不同的云需要有自己的業務獨立性，來保證效率與安全(這是合理的訴求，在金融業更嚴苛)，因此其數據也必須自成一體，客觀上造成了不同云之間形成了一個個的“數據孤島”。

　　其結果，是數據相互之間比較難以溝通，典型如，按需調度數據實現跨云流動可能是一件十分麻煩的事。

　　來自數據基礎設施的創新正在解決這個難題，華為全局文件系統GFS就是如此。

　　通過統一的視圖，金融企業相關管理者可以讓數據實現跨域、跨集群、跨廠商、跨云共享。其中，跨地域、跨云的數據共享還支持即時性和便捷性更強的統一數據調度，數據訪問效率可以實現3倍的提升。

　　如此，多云與“一朵云”的差距被無限縮小。

　　容器作為云原生的技術，是企業實現多云戰略的最佳途徑。在金融機構中，大量的云原生的應用需要遷移到線下匹配不同的業務場景的需要，必須對數據基礎設施進行改造匹配，企業IT架構中的存儲、服務器、網絡需要適配容器平臺，更平滑地支持云原生技術應用，對于存儲來說，就需要提供高效、可靠的容器存儲解決方案。

　　在這個過程中，數字化變革不是整個“推倒重來”，而是一定范圍的優化調整，這就需要容器云與企業原本的數字化系統進行各種“接駁”，如果方式不佳，部署過程會帶來巨大的變革成本。

　　基于OceanStor Dorado NAS全閃存的華為容器存儲解決方案，與廣泛的容器生態伙伴進行合作，通過CSI和存儲端到端優化，如此容器云的資源發放效率大大提升，可實現容器云的快速部署和穩定運行，容器云的變革成本被大大縮小。

　　隨著互聯網金融的興起，為了應對業務浪涌，傳統數據庫正逐步被分布式數據庫替代。在金融分布式新核心場景下，存算一體的分布式數據庫面臨諸多問題。

　　由于存算一體往往采用服務器本地盤存儲數據、一主多備的策略，存儲與計算高度“綁定”，存和算很容易出現“一邊資源浪費、一邊業務飽和”的狀況(實際中往往是計算側的資源浪費情況較多)。在資源利用率低的同時，隨著業務發展，擴展IT基礎設施時變得很麻煩，系統總體可用性不足。

　　在一些金融企業的實踐中，近萬臺服務器CPU資源利用率還不到10%，而巨量服務器里更龐大數量的硬盤，其健康度和故障的運維也是一件很麻煩的事。

　　而華為分布式數據庫存儲解決方案可實現100%的性能提升、秒級切換以及50%的TCO降低，存算分離的分布式數據庫能幫助金融企業打造真正高性能、高可靠的存儲底座。

　　總之，面對金融行業IT系統在多云部署的現狀，企業可以通過布局全局文件系統、容器存儲及分布式數據庫，構建創新數據基礎設施，滿足數字化轉型要求。

　　敏態業務的新場景探索：不斷追趕AI時代的價值

　　當前，AIGC爆火，個性化理財、智能客服、產品設計……AIGC在金融行業大有可為，值得企業深入布局，很多企業也在試圖通過創新應用落地搶占市場先機。

　　但是，一個適合金融垂直場景的AIGC產品要落地，金融機構面臨大模型訓練并行化及參數、數據集倍數級增長的要求，IT基礎設施架構需要隨機而變。

　　華為存儲將提供專門針對生成式AI的數據存儲解決方案，支持萬億參數大模型訓練的同時，通過訓練數據隨路處理、向量化索引，能夠將預訓練處理從天/周級降低到小時級，保質保量完成任務的同時降低成本。

　　結語

　　金融行業始終在數字化轉型的前沿，數據基礎設施的創新正在滿足金融企業急速變化的多樣性需求。存儲作為數據基礎設施的關鍵要素，正在做出自己的貢獻，展現出護航金融數字化蓬勃發展的深度價值。