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

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*注：以上图片来源自网络

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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