近日，曙光存储发布面向金融行业的「可信 AI 存储」，引发行业关注。
近日，曙光存储发布面向金融行业的「可信 AI 存储」，引发行业关注。
技术社区 twt 发起的一项调研中，来自多家金融机构的架构师们，围绕核心系统的稳定性、性能与高可用性三大关键问题展开热烈探讨，呈现出行业的一致性需求。
AI 快速发展带来的稳定性挑战
在 AI 规模应用的背景下，系统稳定性成为金融机构架构师们最为关注的焦点。传统存算耦合架构难以应对 AI 训练等需要弹性扩容的业务场景，资源调整复杂耗时，还极易影响核心业务的连续性。
一位股份制银行存储架构师指出，「服务器本地盘是固定槽位数量，容量的纵向扩容就需要扩多个数据库节点，实施复杂度高。」
讨论中，存算分离架构被认为是破局的关键。某金融企业系统架构师表示，「数据集中在 SAN 存储里，计算节点故障时无需做大规模数据迁移，换机或扩容更快」，并强调其更适合快速变化的业务需求。
此外，有架构师指出，存算分离在降低成本与运维复杂度方面也具有显著优势，特别是在规模化部署后效益更加明显。
性能决定「新鲜数据」供应
性能是支撑 AI 应用落地的另一大关键。智能风控、精准营销等场景对数据时效性要求极高，而传统架构常因网络延迟与 I/O 瓶颈导致数据同步滞后，影响模型训练效果。
某大型金融企业系统架构师指出，「在面对海量数据存储和高效访问需求的场景下，『分布式数据库+专业 SAN 存储』能提供更高的并发处理能力与快速 IO 响应。」
某城商行存储架构师补充，企业级 SAN 存储的低时延链路能力可显著提升数据吞吐效率，而优化网络与存储层的协同是提升整体性能的关键。
另一位城商存储架构师则认为：「存算分离架构下的性能优化关键在于如何协调计算与存储的资源，确保二者之间的交互不成为性能瓶颈。」
高可用底线不容妥协
对于金融行业而言，任何数据错误或服务中断都可能造成巨大损失。因此业务对数据一致性、系统可靠性的要求极其严苛。
某金融企业系统架构师强调，「SAN 存储凭借 RAID、双控、快照与复制等企业级功能，能实现数据层面的高可用与容灾」，特别适合金融核心业务场景。
另一城商行专家对比指出，专业 SAN 存储对于金融行业核心关键数据的保护能力，远优于基于副本的本地盘方案。
在一致性方面，有架构师提到：「在『真存算分离』架构下，专业 SAN 存储提供数据一致性保护机制。」可以为 AI 应用提供准确可靠的输入。
这些讨论，不仅反映了当前金融行业对稳定性、性能与高可用问题的普遍关切，也呈现出行业对于存算分离架构的广泛认同。twt 社区参与讨论的用户中，81% 认为真正的存算分离架构具有战略必要性。
随着可信 AI 存储成为行业共识，金融行业有望真正获得兼顾安全、高效与智能的数字化转型基石，推动金融科技迈向高质量发展新阶段。
来源：互联网
