金融數字化轉型將駛向何處?存儲如何保駕護航?互聯網+

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
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。
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