曙光存儲存算分離架構如何破解數據難題

金融行業普遍采用的“服務器本地盤+分布式數據庫”存算一體架構，在這個AI大行其道的時代下已顯露出明顯疲態。如：計算與存儲緊耦合導致數據暴露面過大，存在安全隱患；多副本數據一致性的復雜算法帶來巨大性能開銷，網絡延遲等痛點在AI高并發場景下被進一步放大；本地盤故障率高、恢復慢，影響業務連續性；多副本策略帶來的低存儲利用率與復雜的水平擴展過程，更在AI數據洪流下加劇了成本與運維壓力。這些瓶頸正嚴重制約著金融數據價值的充分釋放。

同時，當面臨更為復雜的國際形勢時，金融領域的自主可控顯得尤為重要，畢竟安全才是重中之重。

存算分離如何解鎖數據未來

既然AI時代傳統存儲架構捉襟見肘，那么金融領域用戶的關注重點又是什么呢？

當銀行同時面臨信創深化與AI治理的雙重挑戰時，“專業SAN存儲 + 信創分布式數據庫 ”這一架構是否具備戰略必要性？TWT社區的調研數據給出了明確答案：81%的受訪用戶認為該架構具備戰略必要性。

同時，調研數據顯示，在評估新架構落地可行性時，穩定性、性能和高可用性成為金融用戶最為關注的三大核心維度。這些關切直接反映了傳統架構在AI時代面臨的現實挑戰。

面向這一需求，把專業的SAN存儲引入信創分布式數據庫生態的存算分離架構應運而生，并成為了破解當前難題的關鍵路徑。

破解AI數據痛點：構建高效、

可信、敏捷的存儲支撐體系

存算分離架構的原理看似直觀，實則對技術能力有著遠超表面的高要求，不僅需要過硬的企業級存儲性能作為支撐，還需對金融領域數據庫的核心特性有深刻理解，更需具備完善的信創產品陣營以適配行業需求。而曙光推出的金融可信AI存儲，正是對存算分離架構的完美落地，堪稱該架構實踐中的集大成者。

與此同時，金融可信AI存儲針對用戶最為關注的三大核心方面均有應對：提升數據就緒度、保障數據一致性以及強化架構敏捷性，提供了應對AI場景下復雜數據挑戰的全新架構范式。

1. 提升數據就緒度：讓AI所需數據實時到位

AI項目的失敗，大多并非算法乏力，而是栽在了數據上：數據難以及時、一致、完整地到手。要知道，AI的核心競爭力，從根源上就取決于數據就緒度：風控模型要捕捉最新交易動態，差一秒就可能有漏判風險；營銷模型需依托實時客戶畫像，慢一步就會錯失轉化。

可以說，數據同步的延遲，本質上就是業務的“生死線”。而曙光金融可信AI存儲方案，依托于高性能FlashNexus存儲，恰好解決了這一關鍵問題：它自帶契合金融核心業務的高數據安全性與穩定低時延，能讓信創數據庫生成的數據“秒級”同步到數據湖。這不僅大幅拉滿企業“AI數據就緒度”，更為AI應用的高效運行提供了關鍵支撐。

具體來看，面對AI訓練對數據同步的苛刻要求，曙光金融可信AI存儲通過端到端NVMe架構（支持RoCE網絡）和超級隧道（HyperTunnel）技術，構建了更高性能的數據通路，將I/O延遲降至非常低的水平，確保數據從數據庫到數據湖的傳輸高效無阻塞。

同時，憑借曙光FlashNexus專業存儲的高IOPS與帶寬優勢，方案支持多個AI訓練任務并發訪問，實現數據的“即取即用”，有效避免了I/O爭搶。

英雄所見略同，某城商銀行存儲架構師表示：企業級SAN存儲采用成熟的高可用控制器交付，具備當前領先的低時延數據鏈路等能力，在相同可用容量基礎上，能使前端DB計算服務器獲得接近甚至更高的IOPS和數據帶寬。

2. 保障數據一致性：構筑單一可信數據源

為解決數據不一致對業務連續性與模型可靠性的威脅，曙光金融可信AI存儲擁有專業SAN存儲的硬RAID、多控制器冗余等企業級數據保護能力，并從硬件層面確保了數據的物理一致性。其關鍵的一致性組技術，保障了在容災切換時關聯卷的事務一致性，有效避免了數據庫邏輯損壞。

更重要的是，存儲作為唯一權威數據源，被所有計算節點（數據庫與AI算力）共同訪問，從根本上規避了分布式多副本架構中“不一致”的風險。通過集成無網關A-A雙活與數據復制技術，構建了完善的3DC容災體系，為AI應用提供了跨地域的可靠數據支撐。

某大型金融企業系統架構師認為：在“真存算分離”架構下，數據存儲在專業的SAN存儲中，存儲系統提供數據一致性保護機制。存儲系統與分布式數據庫的事務管理機制協同工作，確保數據在入湖時能夠保持與源數據庫一致的狀態，為AI應用提供準確可靠的輸入數據。

3. 賦能架構敏捷性：實現資源的彈性供給

針對系統擴展性對穩定性的影響，“真存算分離”實現了存儲與計算的獨立彈性擴展。數據庫計算資源與AI算力可根據負載橫向擴展，而存儲容量則可像“擰水龍頭”一樣在線縱向擴展，整個過程無需數據遷移與業務停機。

當啟動新的AI項目時，無需采購部署新存儲，只需從現有存儲池中快速分配資源即可，極大降低了創新試錯成本。通過減少服務器與本地盤數量，系統故障點顯著降低，而集中化的運維管理進一步從架構層面提升了系統的長期穩定性和可維護性。

基于此，也在實際應用中得到了驗證與肯定，某金融企業系統架構師表示：隨著數據量的快速增長，存算分離能夠更好應對大規模數據處理需求，靈活擴展存儲和計算資源，保持良好的性能。存算分離允許云計算環境或者數據中心按需進行資源調配，更適合現代企業快速變化的業務需求。

曙光金融可信AI存儲方案，通過數據就緒度、數據一致性與架構敏捷性三大核心支柱的系統性解耦，為金融機構構建了高效、可信、敏捷的數據底座。它不僅是技術的升級，更是架構理念的革新，成功地將面向交易的信創分布式數據庫與面向分析的AI數據智能高效連接，確保了數據在流動過程中的完整、及時與可信。

在AI決定競爭力的未來，一套可信的數據基石，已成為金融機構全面邁向“智能”的戰略性選擇。