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从存款折到无现金支付的背后,未来的存储如何演变?

四十年前,一张存款折寄托了全家奔小康的希望

二十年前,“刷卡”成为一种时髦

今天,无现金支付,各种APP大行其道

...

*注:以上图片来源自网络

01

未来已来

从过去的存款折到如今的无现金支付,金融业变迁的背后折射的是从GB到TB再到PB级的数据增长。今天,中国的一家标准股份制银行内部数据甚至已经超过PB级,城商行的各种数据也接近PB级。

波士顿咨询公司(BCG)在《2018年BCG全球挑战者-数字化驱动:一日千里》报告中也指出,银行业每创收100万美元,平均会产生820GB的数据。银行业产生的有价值数据量,排在全部行业的第一名。

为了存储这些有价值的数据,金融业在存储设施构建上经历了长期的技术迭代。打一个不太恰当的类比,这些数据的存储跟我们日常存钱有着类似的发展阶段。

随着存钱数量(数据规模)和对所需要的服务层级(访问协议,双活,副本等)的递增,从钱包到保险柜,再到互联网手机银行和各种金融APP,数据存储从集中式到分布式再到软件定义,不断保持演进。

首先,从数据规模来看,平均数据存量比十年前放大1000倍;数据存储形态也逐渐呈现多样化,不仅有传统的块和文件存储,还有新兴的对象存储以及大数据需求;

其次,日益流行的AI和BI的应用需求,极大激活了温冷数据的价值;

再者,在IT基础设施方面,计算和存储载体不断朝标准化演进,SDDC基础架构成为趋势。

02

创新求变

面对金融业数据存储的变化趋势,如何在PB甚至EB这样的规模和当量下,管理以及重新定义数据的存储能力?如何在法规遵从的基础上,提高业务敏捷度和加速交付节奏,进行高效的业务创新…

9月6日,金科创新社联合中国金融集中采购网在河北怀来举办“2019金融业新一代数据中心发展论坛”

XSKY与中国信息通信研究院,农信银资金清算中心,人民银行清算中心,中国建设银行,人保财险,泰康保险,国泰君安,阳光保险等多家银行、证券、基金、保险从业单位受邀出席了本次会议,并就如何打造弹性、敏捷、快速迭代的现代化数据中心,让数据赋能金融业务发展进行了研讨。

03

存储演进

金融业数据通常来源于以下三种途径:

1、自身运营积累的数据:金融机构内部各种直接或者间接业务产生的结构化、非结构化数据;

2、外部采集数据:企业舆情数据(政府公开数据,企业经营数据),个人社会属性数据(基本属性数据,个人喜好数据,联系信息,学历,电讯行为信息,社区信息,水电煤缴费等);

3、第三方购买的数据:企业非公开数据(政府,运营商等渠道购买,资产以及负债),个人非公开数据(消费渠道,投资理财,消费频次,线上交易,BAT等渠道也可获取)。

以银行为例,从银行存取贷业务的五类终端产生的结构化数据,到围绕直接业务而服务的间接业务,包括双录,OCR,影像,无纸化办公,呼叫中心产生的非结构化或者半结构化数据,到基于这些数据的BI分析,最终生成AI决策,以及后端数据的备份和归档,围绕每一笔业务都将产生大量需要存储的数据。

为了满足金融业不断增长的数据存储需求,未来的存储场景开始朝两个方向演进:

一是,在高并发、高IO、低延时的核心交易场景,AFA成为主要需求;

二是,在多业务、多并发、多数据需求环境下,超过90%的业务场景都会转移到软件定义存储(SDS)场景下存储。

SDS为金融业用户带来了显著收益:

计算、存储资源池化,灵活应对突发需求,快速应对业务变化;

系统架构易于扩展,增加服务器就可以增加整个数据中心的计算或存储能力;

虚拟化集群提供原生高可用环境,为应用提供高可用保护。完善的数据中心运维、数据备份和灾备解决方案,提升数据中心运维水平;

软硬解耦,解除厂家和品牌锁定,可根据业务需求自由选择硬件平台设施。计算存储解耦,可以独立的升级和扩展底层硬件而不影响数据业务;

基于通用基础设施处理从热数据、温数据到冷数据的全生命周期管理,数据在本地和任意云端灵活迁移,实现数据长时间甚至永久保存,反复应用,最大化数据价值;

系统架构围绕业务而设计,可灵活满足金融业应对层出不穷的新业务新技术需求、如大数据、容器、微服务、机器学习、人工智能等。

04

典型场景

目前XSKY在国内的金融用户已经多达60多家,涵盖了银行,保险,证券,基金等不同类型的金融用户,典型客户包括太平洋保险,江苏农信,兴业证券,新华保险,飞贷金融,成都银行,光大证券,东吴证券,合众人寿等。

主要的应用场景包括多云多虚拟化,非结构化海量数据,大数据/AI,备份归档等,在双活或者两地三中心的通用场景需求下,可以通过延展集群提供必要的数据高可用保障。

1、私有云/多云

满足用户基于VMware、OpenStack、Hyper-V、Citrix,容器等构建私有云或多云解决方案,XSKY均能满足业务系统对软件定义存储资源层的需求。

同时还可以兼容原有的传统非云化系统,如AIX及x86物理机应用,并能实现原有传统存储向SDS的平滑过渡和迁移。

2、双录/票据影像系统

票据影像数据具有文件小、数量多、容量大,调阅频率与生成时间有关等特点,属于典型的“海量小文件”场景。

XSKY对象存储具备针对海量小文件而优化处理机制,内置多版本、WORM等功能满足金融业数据合规需求。

另外,基于对象属性查询,可以实现关键信息提取、证件照片的OCR识别、语音识别,并根据识别的内容给文件自动打上标签。相比传统的NAS解决方案,用户可以利用标签检索功能更加高效地实现信息的管理和检索。

3、大数据

提供计算和存储分离部署方案,同时支持生产业务、Hadoop、MPP、AI等计算业务,解决数据孤岛问题;实现一套存储系统,承载多个异构平台的数据整合,加速数据流动。

4、混合云

XSKY SDS内置云分层、云灾备等数据混合云解决方案。可以实现将本地存储的数据经压缩和加密,备份、归档至具备四级等保资格、支持标准S3协议的云端。

05

客户实践

1、开发测试云

太平洋保险是我国第二大财产保险公司和第三大人寿保险公司。XSKY为客户基于SDS系统打造了数百个节点集群规模的超大型开发测试云,项目一、二期已部署165个节点,空间容量6PB,项目三期、四期正在部署中。

基于SDS为客户构建了开放的云生态,与VMware,CloudStack无缝对接;帮助客户从专有架构走向开放架构,实现软硬解耦自主可控,大幅降低TCO。

2、海量非结构化数据存储

新华保险是国内一家大型寿险企业,2011年在中国香港联合交易所和上海证券交易所同步上市。在其业务发展过程中,积累了海量的非结构化数据,主要包括办公文档、图片、图像、音频、视频等,覆盖了公司电子保单,双录,Call Center,文档共享等多个重要业务应用系统。

XSKY为该客户提供对象存储解决方案,通过将分散在各个系统中的非结构化数据进行集中存储和有效整合,逐步消除数据孤岛,促进业务流程规范融合、运营管理高效协同。并且提供多站点远程容灾,保证数据的整体安全性以及业务的连续性。

3、OpenStack&VMware

东吴证券前身为苏州证券公司,成立于1993年,系全国第18家上市券商。基于XSKY SDS构建了两个分布式云存储集群,分别对接OpenStack和VMware。

与原有存储系统在相同硬件上进行测试,性能提升20倍,硬件故障恢复都对前端应用无影响。同时,相比于传统存储,满足相同应用需求的情况下,为客户至少节约30%的建设成本。

END

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190906A0J2I800?refer=cp_1026
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