2024-10-29-华为-金融数据中心存储方案顶层规划设计白皮书_34页_2mb

摘要：金融数据中心存储顶层架构白皮书分析

背景与趋势

• 金融行业在数字化转型和AI驱动下，正加速从传统IT向智能化转变。
• 主要趋势包括云原生架构、数据存算分离和AI应用，推动存储架构升级至高可靠、高吞吐和弹性伸缩。

架构规划原则

• 高可靠容灾保障：设计多层级容灾方案，保障业务连续性。
• 高吞吐低时延IO：匹配业务需求，确保低延时和高性能。
• 弹性伸缩能力：应对突发流量和业务波动，提升资源利用率。
• 统一运维管理：实现存储平台服务化，简化运维复杂度。

存储目标架构详细规划

生产交易场景

• 采用存算分离资源池架构，分级处理业务：Tier1-Tier4支持不同性能和可靠性级别。
• 核心特点：分层解耦资源池，优化IO性能，减少服务器CPU负载，提升系统可靠性。

大数据分析场景

• 引入存算分离和湖仓融合架构，支持HDFS和S3协议，实现统一数据管理。
• 关键需求：PB级存储、高性能访问、降本增效和AI数据融合。

AI业务场景

• 实施AI数据湖架构，强调数据全局管理和高效流通，支持大模型训练与推理。
• 要求包括: 多模态数据支持、TB级吞吐、长时记忆能力和防勒索保护。

高可用容灾底座

• 推荐两地三中心四副本架构，结合单元化多中心多活设计。
• 满足监管要求，提供本地高可用和跨地域容灾，RPO=0，RTO高可用。

数据保护方案

• 采用32110备份原则，分级备份：热备、温备和冷备实现多副本保护。
• 应对手段包括数据防篡改、勒索病毒检测和自动数据分级，确保数据安全。

结语

• 金融行业存储架构需持续演进，以支持数字化转型、智能化服务和业务连续性保障。