构筑金融可信AI基石：曙光存储存算分离架构如何破解数据难题

凌晨三点，一个针对信用卡实时反欺诈的AI模型，因为无法获取刚刚发生的交易数据，错过了一次精准的拦截。不是算法不够聪明，而是数据“赶不上趟”。

AI时代下的系统架构，正在经历一场静默的“拆墙”运动。回顾过去，在性能与合规的压力下，我们将核心交易系统周围筑起了高墙：服务器本地盘。如今，为了AI应用与创新，我们必须亲手拆掉它。这不是倒退，而是一次关键的进化：从存算一体的封闭王国，走向存算分离的开放之城。而打通这座未来开放之城的钥匙，便是可信AI存储。

当传统架构“遭遇”金融AI时代

正如前文所述，金融行业普遍采用的“服务器本地盘+分布式数据库”存算一体架构，在这个AI大行其道的时代下已显露出明显疲态。如：计算与存储紧耦合导致数据暴露面过大，存在安全隐患；多副本数据一致性的复杂算法带来巨大性能开销，网络延迟等痛点在AI高并发场景下被进一步放大；本地盘故障率高、恢复慢，影响业务连续性；多副本策略带来的低存储利用率与复杂的水平扩展过程，更在AI数据洪流下加剧了成本与运维压力。这些瓶颈正严重制约着金融数据价值的充分释放。

同时，当面临更为复杂的国际形势时，金融领域的自主可控显得尤为重要，毕竟安全才是重中之重。

存算分离如何解锁数据未来

既然AI时代传统存储架构捉襟见肘，那么金融领域用户的关注重点又是什么呢？

当银行同时面临信创深化与AI治理的双重挑战时，“专业SAN存储 + 信创分布式数据库 ”这一架构是否具备战略必要性？TWT社区的调研数据给出了明确答案：81%的受访用户认为该架构具备战略必要性。

同时，调研数据显示，在评估新架构落地可行性时，稳定性、性能和高可用性成为金融用户最为关注的三大核心维度。这些关切直接反映了传统架构在AI时代面临的现实挑战。

面向这一需求，把专业的SAN存储引入信创分布式数据库生态的存算分离架构应运而生，并成为了破解当前难题的关键路径。

破解AI数据痛点：构建高效、

可信、敏捷的存储支撑体系

存算分离架构的原理看似直观，实则对技术能力有着远超表面的高要求，不仅需要过硬的企业级存储性能作为支撑，还需对金融领域数据库的核心特性有深刻理解，更需具备完善的信创产品阵营以适配行业需求。而曙光推出的金融可信AI存储，正是对存算分离架构的完美落地，堪称该架构实践中的集大成者。

与此同时，金融可信AI存储针对用户最为关注的三大核心方面均有应对：提升数据就绪度、保障数据一致性以及强化架构敏捷性，提供了应对AI场景下复杂数据挑战的全新架构范式。

1. 提升数据就绪度：让AI所需数据实时到位

AI项目的失败，大多并非算法乏力，而是栽在了数据上：数据难以及时、一致、完整地到手。要知道，AI的核心竞争力，从根源上就取决于数据就绪度：风控模型要捕捉最新交易动态，差一秒就可能有漏判风险；营销模型需依托实时客户画像，慢一步就会错失转化。

可以说，数据同步的延迟，本质上就是业务的“生死线”。而曙光金融可信AI存储方案，依托于高性能FlashNexus存储，恰好解决了这一关键问题：它自带契合金融核心业务的高数据安全性与稳定低时延，能让信创数据库生成的数据“秒级”同步到数据湖。这不仅大幅拉满企业“AI数据就绪度”，更为AI应用的高效运行提供了关键支撑。

具体来看，面对AI训练对数据同步的苛刻要求，曙光金融可信AI存储通过端到端NVMe架构（支持RoCE网络）和超级隧道（HyperTunnel）技术，构建了更高性能的数据通路，将I/O延迟降至非常低的水平，确保数据从数据库到数据湖的传输高效无阻塞。

同时，凭借曙光FlashNexus专业存储的高IOPS与带宽优势，方案支持多个AI训练任务并发访问，实现数据的“即取即用”，有效避免了I/O争抢。

英雄所见略同，某城商银行存储架构师表示：企业级SAN存储采用成熟的高可用控制器交付，具备当前领先的低时延数据链路等能力，在相同可用容量基础上，能使前端DB计算服务器获得接近甚至更高的IOPS和数据带宽。

2. 保障数据一致性：构筑单一可信数据源

为解决数据不一致对业务连续性与模型可靠性的威胁，曙光金融可信AI存储拥有专业SAN存储的硬RAID、多控制器冗余等企业级数据保护能力，并从硬件层面确保了数据的物理一致性。其关键的一致性组技术，保障了在容灾切换时关联卷的事务一致性，有效避免了数据库逻辑损坏。

更重要的是，存储作为唯一权威数据源，被所有计算节点（数据库与AI算力）共同访问，从根本上规避了分布式多副本架构中“不一致”的风险。通过集成无网关A-A双活与数据复制技术，构建了完善的3DC容灾体系，为AI应用提供了跨地域的可靠数据支撑。

某大型金融企业系统架构师认为：在“真存算分离”架构下，数据存储在专业的SAN存储中，存储系统提供数据一致性保护机制。存储系统与分布式数据库的事务管理机制协同工作，确保数据在入湖时能够保持与源数据库一致的状态，为AI应用提供准确可靠的输入数据。

3. 赋能架构敏捷性：实现资源的弹性供给

针对系统扩展性对稳定性的影响，“真存算分离”实现了存储与计算的独立弹性扩展。数据库计算资源与AI算力可根据负载横向扩展，而存储容量则可像“拧水龙头”一样在线纵向扩展，整个过程无需数据迁移与业务停机。

当启动新的AI项目时，无需采购部署新存储，只需从现有存储池中快速分配资源即可，极大降低了创新试错成本。通过减少服务器与本地盘数量，系统故障点显著降低，而集中化的运维管理进一步从架构层面提升了系统的长期稳定性和可维护性。

基于此，也在实际应用中得到了验证与肯定，某金融企业系统架构师表示：随着数据量的快速增长，存算分离能够更好应对大规模数据处理需求，灵活扩展存储和计算资源，保持良好的性能。存算分离允许云计算环境或者数据中心按需进行资源调配，更适合现代企业快速变化的业务需求。

曙光金融可信AI存储方案，通过数据就绪度、数据一致性与架构敏捷性三大核心支柱的系统性解耦，为金融机构构建了高效、可信、敏捷的数据底座。它不仅是技术的升级，更是架构理念的革新，成功地将面向交易的信创分布式数据库与面向分析的AI数据智能高效连接，确保了数据在流动过程中的完整、及时与可信。

在AI决定竞争力的未来，一套可信的数据基石，已成为金融机构全面迈向“智能”的战略性选择。