金融数字化转型将驶向何处？存储如何保驾护航？

　　文螳螂观察
　　作者李永华
　　“XX行业数字化进入深水区”，经常被谈及。
　　在金融行业，“深水区”说法却很少出现这里的数字化始终在“深水区”。
　　作为数字经济的重要组成部分，金融行业一直走在数字化转型的前沿，总是有新的建设要求，总是在寻求技术创新，又总是面临新的挑战。
　　正因为如此，“金融行业数据基础设施如何构建”的问题一直备受关注。
　　究竟如何去做？
　　不久前，华为全球智慧金融峰会2023召开，华为数据存储产品线总裁周跃峰发表“新应用、新数据、新安全，持续构筑可靠金融数据基础设施”的主题演讲，对当下金融行业数字化面临的新情况以及如何应对进行了系统阐述。
　　从内部需求到外部推动，金融数字化存在敏态稳态长期共存、多云多地域部署、生成式AI爆发的难题，如何直面问题，快速转型？从数据基础设施的角度，有一份答案摆了上来。
　　存储技术、产品与方案创新成为金融行业数字化转型的发力点。
　　数字化架构基本盘：既要保障传统的“稳”，又要带来创新的“敏”
　　对金融数字化面临的挑战以及如何解决，这里先从内部最基本的数字化IT基础架构谈起。
　　任何一个金融企业的数字化，都离不开两大部分：核心系统与非核心系统。
　　前者，支撑所有与钱直接相关的内容，包括存款、贷款、转账一向是金融企业最核心、最敏感的区域，侧重安全性与稳定性；
　　后者，面向市场开拓，包括手机银行上的各种服务，高效而准确的风险评估，精准的客户营销这些新数字化业务系统是一个金融企业能否符合时代趋势、获取竞争优势的主战场所在，侧重对市场的敏捷应对。
　　这类新应用不断出现，倒逼IT基础设置进行适配。
　　一个求“稳”，一个求“敏”，在数字化建设的浪潮中，稳态与敏态很多时候本就是矛盾的，企业往往只能取其一。
　　但银行等金融企业的特殊身份决定了，差异巨大的应用必须长期共存于一个数字化系统当中，必须既要“稳态”、又要“敏态”，哪边都不能偏废。
　　金融企业必须建立一套能同时支撑这两种应用的数字化架构基本盘。
　　这实际上在倒逼IT基础设施创新。
　　因为，无论是传统核心业务系统还是新数字化业务系统，都被底层存储所支撑，与数据存储强关联。
　　稳态，在应用性能的诉求层面，要求金融数据基础设施能够做到微秒级时延和数据强一致性；在安全层面，要求金融数据基础设施拥有高韧性、高可靠性，一方面出现事故的几率必须无限低，另一方面要杜绝任何的数据丢失问题。
　　作为对比，在很多行业，虽然稳态要求同样高，但一些时候出于成本等考量也允许细微的事故或数据丢失出现，而金融行业必须做到数据零丢失。
　　敏态，在应用性能层面因为需要快速匹配客户需求、支持对客户体验的改善，金融数据基础设施就必须做到可扩展性好、弹性强，且有很高的软件版本微服务化技术支持。
　　直白地说，上头变化很快，底下的数据基础设施必须要能快速跟上，要做强力支撑，而不是“拖后腿”。
　　好在，以华为全闪存系列产品与解决方案为代表，市面上已有相对应的产品与方案来同时满足这两方面的需求。
　　首先，华为全闪存配置的主存储架构十分契合金融业“稳态”要求。
　　目前，华为全闪存在性能上能做到微秒级稳定的时延；在可靠性上做到了RTO（服务中断时间）无限接近0，RPO（数据丢失量）等于0，能完全胜任核心系统对稳态架构的追求。
　　另外，华为存储能够推动建设一套主存储分布式存储有效配合的数据基础设施架构，帮助业务敏捷上线、弹性应对来自业务线与客户的需求。
　　其技术方案已经支持10万级TPS的高并发，以及10PB级的高扩展，在当下市场环境下，足以应对各种“新应用”对数据基础设施的“索求”。
　　只要有益于金融企业开拓市场、打破发展天花板的新应用，都可以在这个数据基础设施上“自由生长”，不用担心IT“后勤”跟不上。
　　敏态业务带来新变化“多云”成为新常态
　　在金融行业，随着数字化进程的推进，新型数字应用蓬勃发展，不同类型的应用往往采用不同的云部署。
　　全球89的企业，都选择了多云架构，国内金融企业也在加速相关转型升级。
　　为了充分发挥公有云、私有云的差异化优势，满足数据安全、避免云厂商锁定等多样性要求，多云已经是金融业大势所趋。
　　然而，多云往往面临整体上数据管理的困难。
　　这是因为，不同“职能”设定下，不同的云需要有自己的业务独立性，来保证效率与安全（这是合理的诉求，在金融业更严苛），因此其数据也必须自成一体，客观上造成了不同云之间形成了一个个的“数据孤岛”。
　　其结果，是数据相互之间比较难以沟通，典型如，按需调度数据实现跨云流动可能是一件十分麻烦的事。
　　来自数据基础设施的创新正在解决这个难题，华为全局文件系统GFS就是如此。
　　通过统一的视图，金融企业相关管理者可以让数据实现跨域、跨集群、跨厂商、跨云共享。其中，跨地域、跨云的数据共享还支持即时性和便捷性更强的统一数据调度，数据访问效率可以实现3倍的提升。
　　如此，多云与“一朵云”的差距被无限缩小。
　　容器作为云原生的技术，是企业实现多云战略的最佳途径。在金融机构中，大量的云原生的应用需要迁移到线下匹配不同的业务场景的需要，必须对数据基础设施进行改造匹配，企业IT架构中的存储、服务器、网络需要适配容器平台，更平滑地支持云原生技术应用，对于存储来说，就需要提供高效、可靠的容器存储解决方案。
　　在这个过程中，数字化变革不是整个“推倒重来”，而是一定范围的优化调整，这就需要容器云与企业原本的数字化系统进行各种“接驳”，如果方式不佳，部署过程会带来巨大的变革成本。
　　基于OceanStorDoradoNAS全闪存的华为容器存储解决方案，与广泛的容器生态伙伴进行合作，通过CSI和存储端到端优化，如此容器云的资源发放效率大大提升，可实现容器云的快速部署和稳定运行，容器云的变革成本被大大缩小。
　　随着互联网金融的兴起，为了应对业务浪涌，传统数据库正逐步被分布式数据库替代。在金融分布式新核心场景下，存算一体的分布式数据库面临诸多问题。
　　由于存算一体往往采用服务器本地盘存储数据、一主多备的策略，存储与计算高度“绑定”，存和算很容易出现“一边资源浪费、一边业务饱和”的状况（实际中往往是计算侧的资源浪费情况较多）。在资源利用率低的同时，随着业务发展，扩展IT基础设施时变得很麻烦，系统总体可用性不足。
　　在一些金融企业的实践中，近万台服务器CPU资源利用率还不到10，而巨量服务器里更庞大数量的硬盘，其健康度和故障的运维也是一件很麻烦的事。
　　而华为分布式数据库存储解决方案可实现100的性能提升、秒级切换以及50的TCO降低，存算分离的分布式数据库能帮助金融企业打造真正高性能、高可靠的存储底座。
　　总之，面对金融行业IT系统在多云部署的现状，企业可以通过布局全局文件系统、容器存储及分布式数据库，构建创新数据基础设施，满足数字化转型要求。
　　敏态业务的新场景探索：不断追赶AI时代的价值
　　当前，AIGC爆火，个性化理财、智能客服、产品设计AIGC在金融行业大有可为，值得企业深入布局，很多企业也在试图通过创新应用落地抢占市场先机。
　　但是，一个适合金融垂直场景的AIGC产品要落地，金融机构面临大模型训练并行化及参数、数据集倍数级增长的要求，IT基础设施架构需要随机而变。
　　华为存储将提供专门针对生成式AI的数据存储解决方案，支持万亿参数大模型训练的同时，通过训练数据随路处理、向量化索引，能够将预训练处理从天周级降低到小时级，保质保量完成任务的同时降低成本。
　　结语
　　金融行业始终在数字化转型的前沿，数据基础设施的创新正在满足金融企业急速变化的多样性需求。存储作为数据基础设施的关键要素，正在做出自己的贡献，展现出护航金融数字化蓬勃发展的深度价值。
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