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【家電資訊-家電新聞 - 行業(yè)新聞，華為華作者：編輯】

　   據華為數據存儲官方微信號，重磅6月8日，發(fā)布義烏兼職外圍女上門全套包夜（電話微信199-7144-9724）高端外圍預約快速安排30分鐘到達在華為全球智慧金融峰會2023期間，兩款華為舉辦主題為“新應用、數據新數據、存儲新安全，新品激發(fā)金融數據基礎設施潛能”的對金存儲分論壇，全面闡述存儲面向金融行業(yè)的融行產品及解決方案，重磅發(fā)布華為泛金融DCS輕量數據中心全棧解決方案、挑戰(zhàn)數據庫存算分離方案，建議并邀請金融客戶、華為華技術專家共同探討金融行業(yè)數字化轉型發(fā)展新方向，重磅打造安全可靠的發(fā)布數據基礎設施。

　　華為重磅發(fā)布兩款數據存儲新品

　　華為企業(yè)業(yè)務全球數據中心Marketing與解決方案銷售部總裁 邱峰 圖片來源：華為數據存儲官方微信號

　　華為企業(yè)業(yè)務全球數據中心Marketing與解決方案銷售部總裁邱峰在致辭中表示：2025年全球金融科技投資將超過3050億美金，兩款金融科技已成為金融發(fā)展不可缺少的部分，數據成為核心資產。華為將通過持續(xù)創(chuàng)新應對新數據、新應用和新安全的三大挑戰(zhàn)，為金融行業(yè)提供先進的數據存儲基礎設施架構，助力金融機構成為更好的義烏兼職外圍女上門全套包夜（電話微信199-7144-9724）高端外圍預約快速安排30分鐘到達數字化生態(tài)企業(yè)。

　　隨后，華為企業(yè)業(yè)務全球數據中心Marketing與解決方案銷售部副總裁樊杰表示，憑借在ICT領域長期的技術積累，華為推出數據中心數據基礎設施架構F2F2X(Flash-to-Flash-to-Anything)：通過從主存到備份的全閃化以及歸檔的多樣化，加快數據處理、加固數據韌性、加強數據管理、加速數據流動，助力金融機構打造智能時代“4+”現代化數據中心。

　　華為企業(yè)業(yè)務全球數據中心Marketing與解決方案銷售部副總裁 樊杰 圖片來源：華為數據存儲官方微信號

　　華為DCS領域副總裁張偉力重磅發(fā)布華為泛金融DCS輕量數據中心全棧解決方案，該方案采用分層解耦、模塊化架構設計，能夠提升資源利用率，降低管理復雜度，幫助企業(yè)構建輕量彈性、敏捷高效的數據中心基礎設施，助力數字化轉型成功。

　　華為DCS領域副總裁張偉力 圖片來源：華為數據存儲官方微信號

　　華為數據中心首席架構師姜險峰發(fā)布數據庫存算分離方案，通過存算協同，通過增量日志存儲強同步，實現RPO=0;通過數算協同，使用NUMA技術減少數據跨內存訪問，提升查詢、事務處理效率;通過數網協同，基于NoF+技術實現高并發(fā)、高帶寬、低時延，提升數據庫TPS吞吐;同時支持自動化安裝部署，統(tǒng)一運維管理，實現“高可靠、高性能、易運維”，助力金融數據中心基礎架構升級。

　　華為數據中心首席架構師 姜險峰 圖片來源：華為數據存儲官方微信號

　　本次論壇邀請多位金融行業(yè)客戶分享如何攜手華為數據存儲共同創(chuàng)新，打造更安全可靠的金融數據基礎設施。

　　來自Meezan Bank的IT運營和基礎設施總監(jiān)Syed Abdul Rauf表示：技術服務于業(yè)務，Meezan Bank將提升虛擬機響應時間和數據基礎架構的數據壓縮率列為首要考慮事項。

　　普華永道網絡安全及隱私保護服務總監(jiān)王爽指出：“面對勒索軟件的攻擊，一方面，需要提高網絡側防護能力，減少被攻破的可能性;另一方面，需要提升數據安全能力，當網絡側漏防時，應采取有效措施防止數據被加密，及時預警勒索軟件的攻擊行為，當生產數據遭到加密，甚至整個數據中心被“污染”后，保留一份完整、干凈的數據副本，以備及時有效地恢復業(yè)務系統(tǒng)“。

　　金融行業(yè)正面臨五大挑戰(zhàn)

　　6月8日，在上海舉辦的華為全球智慧金融峰會2023上，華為數據存儲產品線總裁周躍峰發(fā)表主題演講，指出在“新應用、新數據、新安全”趨勢下，金融行業(yè)面臨穩(wěn)態(tài)敏態(tài)如何長期共存、生成式AI爆發(fā)等五大問題與挑戰(zhàn)，需要持續(xù)創(chuàng)新，引入分布式新核心數據庫存算分離、云原生容器存儲、AI數據存儲、存儲內生安全等新方案，構筑可靠金融數據基礎設施。

　　當前，金融行業(yè)數據應用日新月異，企業(yè)積極擁抱云原生;數據爆發(fā)式增長，大模型等海量非結構化數據正進入企業(yè)生產決策系統(tǒng);人因導致的數據安全風險倍增，金融行業(yè)正面臨五大挑戰(zhàn)，華為針對挑戰(zhàn)給出如下建議：

　　首先，金融行業(yè)敏態(tài)業(yè)務與穩(wěn)態(tài)業(yè)務如何長期共存是金融行業(yè)客戶普遍面臨的問題。穩(wěn)態(tài)業(yè)務的核心訴求是微秒級時延和數據強一致性，需要全閃配置的主存儲架構支撐;敏態(tài)業(yè)務的核心訴求是業(yè)務敏捷上線，資源彈性伸縮，需要整合主存儲(Primary storage)和分布式存儲(Scale-out storage)以匹配不同業(yè)務類型訴求。金融客戶需合理布局，構建主存儲與分布式存儲協調發(fā)展的數據基礎設施架構。

　　第二，多云、多地域部署已經成為金融數據中心部署新常態(tài)。據統(tǒng)計，全球89%的企業(yè)有多云戰(zhàn)略規(guī)劃，充分發(fā)揮不同公有云、私有云的差異化優(yōu)勢，并滿足數據安全、避免云廠商鎖定等多樣性要求。

　　多云平臺間，容易形成新的數據孤島，金融機構需要通過全局文件系統(tǒng)GFS實現數據的跨云流動與共享，提升數據訪問效率;同時需要“兩地四中心”高可用方案解決多地域業(yè)務協同處理訴求。

　　多云平臺下，云原生技術被廣泛應用，需要高效、可靠的容器存儲。通過CSI(Container storage interface，容器存儲接口)、CDR(Container disaster recover，容器災備管理)插件對接主流容器云平臺，提升資源發(fā)放效率，實現跨集群應用級災備。面向金融分布式新核心場景，傳統(tǒng)分布式數據庫存算一體方案面臨性能擴展難、可用性不足、資源利用率低的問題，需要高性能、高可靠的存儲底座，構筑分布式數據庫存算分離解決方案。

　　圖片來源：每日經濟新聞 資料圖

　　第三，大數據與生成式AI正在進入金融行業(yè)應用實踐。大數據已廣泛應用于精準營銷、實時風控等場景，面對海量數據處理和存儲，傳統(tǒng)存算一體化大數據平臺存在數據存儲成本高、資源利用率不均等問題，需要走向湖倉一體，并通過大數據存算分離有效提升資源利用率、降低存儲成本。

　　生成式AI已進入個性化理財、智能客服等場景，帶來數據范式、存儲架構的新變革。金融機構面臨大模型訓練并行化及參數、數據集倍數級增長的挑戰(zhàn)，需要專業(yè)的AI存儲通過訓練數據隨路處理、向量化索引，檢查點(checkpoint)高效備份恢復等技術，把數據預處理時間從天、周縮減到小時、甚至分鐘級。

　　第四，隨著氣候變化的影響日益明顯，全球綠色發(fā)展已成為共識，金融數據中心綠色低碳勢在必行。根據華為全球產業(yè)愿景(GIV)報告，到2030年，全球每年將產生1YB的數據。海量數據存儲將消耗大量能源(存儲能耗占數據中心總能耗20%)，需要通過全閃存、高密設計的綠色存儲降低功耗、減少機房占用空間、提升散熱效率，打造金融綠色低碳數據中心。

　　最后，數據安全威脅正在從物理損壞向人為攻擊轉變，傳統(tǒng)數據安全體系難以滿足最新的數據安全需求，數據存儲成為數據安全最后一道防線。金融機構需要通過勒索識別、安全快照、備份存儲和物理隔離區(qū)構筑多層防護與存儲內生安全。

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