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新華三助力金融行業(yè)存儲方案解決

奔騰的AGI時(shí)代,每一顆數據都值得被尊重。


尤其在金融領(lǐng)域,改變已經(jīng)發(fā)生。數據在A(yíng)GI的加持下,正在重構風(fēng)險管理、投資決策、元宇宙營(yíng)銷(xiāo)等場(chǎng)景,也正在重新定義智能投顧、智能投研、客戶(hù)服務(wù)等場(chǎng)景。


但前提是,數據留得住、用得好。這既要能做到“顆粒歸倉”,將金融票據影像所產(chǎn)生的數百億“小文件”數據,一個(gè)不少地顆粒歸倉;又要能響應業(yè)務(wù)需求,1秒鐘內就找到并取出指定的數據。


目前,金融機構在信貸、承保、理賠等各種業(yè)務(wù)中正源源不斷的產(chǎn)生各種數據,其中80%以上是非結構化數據,包括:票據掃描件、憑證掃描件、身份證掃描件、錄音文件、錄像文件、照片、開(kāi)戶(hù)文件等等;而根據金融行業(yè)法規要求,銀行錄音錄像資料,至少保留到產(chǎn)品終止日后的6個(gè)月。銀行、保險的票據掃描件,需保留15年以上。證券期貨行業(yè)的要求更為嚴格,相關(guān)資料的保存期限不得少于20年。


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長(cháng)期以來(lái),金融機構一直采用傳統NAS文件存儲來(lái)保存和管理這些影像數據,然而,當這些影像數據不斷爆炸式增長(cháng)的時(shí)候,海量影像非結構化數據的存儲對傳統NAS文件存儲架構帶來(lái)前所未有的挑戰。


挑戰一:海量小文件并發(fā)讀寫(xiě)響應超時(shí)


金融行業(yè)的海量影像數據絕大部分是幾十KB或幾百KB的小文件。例如客戶(hù)人像(JPEG圖像),大小約15KB,協(xié)議原始文件(PDF文件),每頁(yè)約80KB,15秒的簽字錄像文件(AVI視頻),也就900KB。


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NAS的傳統樹(shù)狀目錄結構在小文件讀寫(xiě)過(guò)程中,存在肉眼可見(jiàn)的天花板,存儲性能隨著(zhù)文件數量和目錄層級的增加逐步下降,文件訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延超過(guò)秒級、甚至查詢(xún)卡死。與此同時(shí),金融行業(yè)對于數據讀寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延極為苛刻,眾多保險公司要求核保的延時(shí)不能超過(guò)1秒,眾多證券公司要求查詢(xún)文件時(shí)間小于3秒。因此,傳統NAS文件存儲架構與金融行業(yè)苛刻的性能要求形成矛盾。


挑戰二:擴展能力受限管理復雜


金融機構海量影像數據總量往往增長(cháng)迅猛,一個(gè)國有銀行較大的分行,每天要產(chǎn)生30萬(wàn)張以上的各類(lèi)型交易票據,保險公司每天可能生成200萬(wàn)個(gè)以上的電子化文檔,這就涉及數以?xún)|計,甚至百億計的海量非結構化數據存儲。


傳統NAS系統擴展能力有限,無(wú)法支撐億級海量文件數據的存儲與訪(fǎng)問(wèn)。只能支撐豎井式的單一業(yè)務(wù)系統,這樣就在系統中產(chǎn)生了不同的數據孤島,相互之間數據難以流動(dòng),導致后臺數據管理極其復雜。


挑戰三:合規與業(yè)務(wù)連續性挑戰


金融行業(yè)的合規性要求影像文件存儲系統提供較高的系統可靠性和數據可用性,保障前端業(yè)務(wù)系統連續運營(yíng)。根據《商業(yè)銀行業(yè)務(wù)連續性監管指引》,金融機構重要業(yè)務(wù)RTO不得大于4小時(shí),重要業(yè)務(wù)RPO不得大于半小時(shí)。


對象存儲應對海量數據挑戰


老問(wèn)題打開(kāi)新思路


對象存儲完美解決了傳統NAS文件存儲在應對海量文件數據存儲遇到的難題。對象存儲以對象(Object)的方式來(lái)管理數據,每個(gè)對象包括數據本身、元數據和一個(gè)全局唯一的標識符,對象存儲通過(guò)扁平化的結構設計,替代傳統的文件系統層次,大大提升了海量非結構化數據的存儲和管理效率。


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基于對象存儲的金融影像數據存儲方案,構建了一個(gè)可無(wú)縫擴展至海量數據規模的海量影像數據存儲池,性能穩定可無(wú)縫擴展,還可實(shí)現方便的統一管理。通過(guò)對象存儲對接金融影像數據平臺,輕松應對影像數據的存檔、搜索、分類(lèi)、處理、安全保密和歸檔保存等一系列工作。


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但是,當文件數量極速增長(cháng),對象存儲單桶對象數往往會(huì )超過(guò)千億規模,對象存儲元數據的管理就會(huì )變得極其復雜,這時(shí)對象存儲同樣會(huì )面臨性能下降的問(wèn)題。新華三又是怎樣解決對象存儲的性能瓶頸問(wèn)題呢?


                                                                                                              系統優(yōu)化提升性能


                                                                                                              新華三的獨門(mén)秘籍


基于行業(yè)領(lǐng)先的分布式對象存儲技術(shù),新華三金融行業(yè)票據影像場(chǎng)景化方案,可滿(mǎn)足金融用戶(hù)海量小文件存取、海量文件查詢(xún)、備份以及管理需求。其優(yōu)勢如下:

海量小文件毫秒級讀?。?/p>


X10000可通過(guò)高速緩存池大幅提升元數據訪(fǎng)問(wèn)性能,從而提升整體系統性能。同時(shí),在小文件數據寫(xiě)入的時(shí)候,可將4K、8K、64K小文件IO聚合成為大IO,一次性順序寫(xiě)入到SSD,減少了糾刪碼場(chǎng)景下的寫(xiě)懲罰和數據落盤(pán)次數,從而大幅提升小文件讀寫(xiě)性能。此外,全局順序寫(xiě)將每一個(gè)新數據都追加寫(xiě)到硬盤(pán)的空閑空間,最大程度避免了SSD數據改寫(xiě)時(shí)造成的寫(xiě)放大,實(shí)現全局SSD盤(pán)的磨損均衡提升使用壽命。


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經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的X10000對象存儲,64k小對象上傳和下載性能,均提升300%以上;且單桶對象存儲規模達到百億級別,性能波動(dòng)小于10%。


SOM管理芯片提升系統穩定性:


傳統分布式存儲集群一般采用心跳報文的機制進(jìn)行故障檢測,一個(gè)節點(diǎn)出現故障,需要多數節點(diǎn)都有所感知,并“舉手表決”,才能將其剔除隔離,存在較嚴重的延時(shí)和不確定的情況。


新華三最新X10000 G6系統上集成了一塊SOM嵌入式設備管理芯片,通過(guò)SOM與其他節點(diǎn)進(jìn)行通訊,以中斷的方式快速感知節點(diǎn)故障,將被動(dòng)的超時(shí)隔離機制調整為主動(dòng)的中斷上報機制,從而快速完成節點(diǎn)故障隔離,節點(diǎn)故障隔離的時(shí)間可以縮短到5s以?xún)?,?shí)現極致穩定。


多站點(diǎn)方案保障業(yè)務(wù)連續性:


除此之外,新華三多站點(diǎn)方案還可滿(mǎn)足業(yè)務(wù)連續性要求——支持異地多活;支持以桶為粒度控制對象存儲數據的同步策略。而且生產(chǎn)存儲故障,業(yè)務(wù)可自動(dòng)切換至容災站點(diǎn),RPO縮短至分鐘級(RPO最低1min,容災等級達到level 4級別)。


                                                                                                              助力AGI時(shí)代


                                                                                                           智慧金融高速發(fā)展


新華三金融行業(yè)票據影像場(chǎng)景化方案,正憑借高擴展性、高性能、高可用、操作簡(jiǎn)單、成本低廉等優(yōu)勢,幫助用戶(hù)擺脫“拼湊”式的傳統技術(shù)架構,徹底解決非結構化數據的存儲問(wèn)題。其正在為金融科技的場(chǎng)景創(chuàng )新奠定數據基礎,也正為金融服務(wù)的高速發(fā)展注入AGI基因。


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