解码“可信 AI 存储”：如何为金融行业筑牢专业 SAN支撑?

“信创”与“AI”浪潮正以雷霆万钧之势交汇于金融行业的核心地带。一方面，“信创深化”已进入攻坚期，金融机构面临着将核心系统向自主可控平台迁移的严峻挑战，这对新架构的“稳定性”和“可靠性”提出了前所未有的高标准。另一方面，AI技术正从“可用”迈向“重用”，智能风控、量化交易、精准营销等应用场景的爆发，带来了海量数据的治理难题和对极致“性能”的渴求。

图片1：金融AI数据中心机房

稳定压倒一切的“信创”，与追求极致弹性的“AI”，这对看似矛盾的需求，正给金融数据底座带来“双重夹击”。我们如何在保障核心交易系统稳如泰山的同时，又能敏捷响应AI业务的瞬息万变？

在此前的（TWT）调研中，行业用户的声音已经给出了明确的答案：稳定性、性能、高可用，这三大核心诉求已成为业界共识。问题既已明确，方案何在？

本文将聚焦面向金融行业的“可信AI存储”，并作为一篇技术深度解读，深度解码其“真存算分离”架构，看它如何通过“数据可靠性”、“数据一致”、“架构敏捷”三大核心优势，为信创数据库筑牢“专业SAN支撑”，从根本上回应了三大挑战。

核心前提：为何“专业SAN支撑”是AI信创的必然选择？

图片2：信创自主可控技术体系

在探讨解决方案之前，我们必须厘清一个关键问题：为什么传统的“多副本”模式在AI与信创的叠加场景下，显得力不从心？

传统的分布式数据库多采用“多副本”模式，即数据在服务器本地盘上存有多个副本以保障安全。这一架构在过去解决了部分问题，但在新挑战下，其短板被急剧放大：

写放大与资源浪费： 为了保障数据安全，每一次写入操作都可能被放大2到3倍，不仅占用了宝贵的CPU和网络资源，更造成了存储空间的巨大浪费。

故障恢复风暴： 当一块硬盘或一个节点故障时，系统会触发数据重构（Rebuild），这会在集群网络中引发“数据风暴”，导致应用性能急剧抖动。在金融高频交易场景中，任何一秒的性能抖动都可能造成不可估量的损失。

数据一致性隐患： 在网络分区等极端情况下，“多副本”架构可能面临“脑裂”风险，导致数据不一致，这对于金融账目等核心数据而言是绝对无法容忍的。

因此，行业亟需一种新的架构范式。将数据管理任务下沉，采用“分布式数据库 + 专业SAN存储”的“真存算分离”架构，正成为行业破局的关键。

图片3：SAN存储网络架构图

“真存算分离”并非简单地将存储与计算分离，而是实现“专业分工”：让信创数据库回归本源，专注于SQL解析、并发控制等计算任务；而将数据存储、数据保护、高可用、容灾等复杂工作，交由更专业的“专业SAN支撑”来完成。本文所解读的金融“可信AI存储”，正是这一架构的最佳实践，其核心驱动力之一便是曙光存储FlashNexus等高性能企业级存储。

亮点一：聚焦“数据就绪度”，回应“性能”痛点

在AI时代，“数据”是燃料，而“就绪度”决定了AI引擎的启动速度。一个AI智能风控模型，如果分析的是10分钟前的数据，那么欺诈行为可能早已完成。金融风控、实时营销等场景，无法容忍数据从生产端（信创数据库）到分析端（AI数据湖）的漫长等待。

图片4：金融AI智能风控系统

过去的瓶颈在于，数据从OLTP（交易型数据库）到OLAP（分析型平台）的同步，往往依赖于夜间T+1的ETL（数据抽取、转换、加载）批处理作业。这种“T+1”的模式，让AI应用“快人一步”的承诺成为空谈。

曙光存储发布的“可信AI存储”，其核心亮点之一，便是彻底改变了这一现状，实现了“数据秒级同步”。它不再依赖于传统的ETL，而是通过存储层的变革，确保信创数据库中产生的核心交易数据，能够近乎实时地汇入AI数据湖。这种从“批处理”到“流处理”的飞跃，极大提升了AI数据的“就绪度”，让AI应用真正具备了实时决策的能力。

这种“秒级”能力，源于其专业的SAN底座（如曙光存储FlashNexus）提供的极致性能：

强劲IOPS，消除I/O瓶颈： 方案采用领先的全闪架构，结合NVMe-oF等先进协议，从根本上拉近了计算与存储的距离。在实测中，曙光存储FlashNexus可提供超200万的IOPS，这意味着存储系统有足够的能力，在处理海量并发金融交易（TP类业务）的“I/O搅拌机”式读写的同时，依然有充裕的性能余量，将数据流式传输给AI数据湖，实现“鱼与熊掌兼得”。

企业级综合调优： 这种性能并非单纯的硬件堆砌。专业的SAN存储内置了复杂的I/O块优化算法、智能缓存和RAID条带技术。这些技术共同作用，确保了来自信创数据库的高并发小I/O写入，与AI数据湖的大I/O吞吐读取，能够在存储阵列内部被高效、有序地处理，互不干扰，从而打通了从数据库到数据湖的“高速公路”。

亮点二：强调“数据一致性”，攻克“高可用”挑战

金融业务的连续性高于一切。在“信创”替换的背景下，新的数据底座必须达到甚至超越传统“大型机+高端存储”的可靠性标准。

传统“多副本”方案中，数据副本不一致、跨中心切换（RPO/RTO）指标差等问题，是高可用性的致命伤。15分钟的RPO（恢复点目标），意味着一旦发生灾难，15分钟的金融交易数据将永久丢失；1小时的RTO（恢复时目标），意味着核心业务系统将中断1小时。在数字化金融时代，这无疑是不可接受的。

该方案强调曙光存储作为“单一可信数据源”。通过将数据管理统一到专业的SAN底座，彻底规避了“多副本”架构下的“脑裂”和数据不一致风险。存储阵列自身通过强大的多控技术和企业级数据保护，从源头保障了数据库的一致性。这种架构上的“收敛”，为上层的智能风控、精准营销等AI应用的“公平可靠”提供了最坚实的基石。

这是该方案技术含金量最高的部分，它将金融级的高可用能力，无缝赋能给了信创数据库：

强大多控与无网关双活： “全冗余双控”架构是企业级存储的“标配”，曙光存储FlashNexus等核心组件均采用成熟的Active-Active双活控制器设计，确保任何单一控制器故障均能实现业务的无感知切换。 而该方案的“杀手锏”在于提供了“无网关双活”能力。这意味着，它无需依赖昂贵且复杂的第三方网关或虚拟化设备，仅依靠存储系统自身的能力，即可实现跨数据中心的“双活”。两个数据中心同时在线处理业务，当一个中心整体故障时，业务能“秒级”切换至另一中心，真正实现RPO=0（数据零丢失）和RTO≈0（业务秒级恢复）。

图片5：双活数据中心容灾架构

企业级数据保护： 该方案构建了远超“数据副本”的数据安全防护网。

高性能快照： 区别于缓慢的传统备份，专业的SAN快照（如FlashNexus的秒级快照）利用写时重定向（Redirect-on-Write）等技术，能瞬时创建生产数据的“副本”。AI开发人员可以在几秒钟内，用一个“零空间占用”的快照，拉起一个与生产环境完全一致的测试数据库，极大加快了AI模型的迭代和验证速度。

多层级容灾： 除了“双活”，该方案还支持从本地、同城到异地的多层次数据容灾方案（如组成3DC或多DC），构筑了金融级的数据安全堡垒，确保数据在任何情况下都“不丢、不错、不乱”。

亮点三：突出“架构敏捷性”，筑牢“稳定性”基石

AI业务具有“试错快、迭代快”的天然属性。今天，一个算法团队可能只需要10TB空间测试模型；明天，一个新模型就可能需要100TB的训练数据。

在传统的“计算存储一体化”或“多副本”架构中，计算与存储被牢牢“绑定”。为AI任务扩容存储，往往意味着必须同步增加服务器节点，反之亦然。这种“牵一发而动全身”的僵化架构，导致扩容周期长、成本高昂，且任何一侧的变更都可能影响全局的稳定性。AI训练任务的高负载，甚至可能拖垮核心的数据库业务。

“真存算分离”架构带来了前所未有的敏捷性，其精髓在于实现了“数据层稳如泰山，计算层灵活弹性”。

稳定性： 数据底座（专业SAN存储）作为一个独立、高可用的资源池，其稳定运行不再受上层计算任务（如AI训练、数据库查询）的频繁启停、资源抢占甚至故障的影响。AI训练服务器的CPU“跑满”，甚至宕机，都不会影响到核心数据库的平稳运行。

敏捷性： 客户可以真正像“拧水龙头”一样，按需为AI训练任务或信创数据库分配存储资源。计算与存储可以独立地、线性地扩展，极大缩短了AI从构想到落地的时间。这种敏捷性，使得金融机构敢于“试错”，从而显著降低了AI创新的成本。

生态验证：从“方案”到“实践”，赋能金融客户

一个“靠谱”的方案，不仅要技术领先，更要经得起实践检验。该“金融可信AI存储方案”并非空中楼阁，它已经构建了成熟而强大的生态体系。

在生态适配层面，该方案已与东方国信（CirroData数据库）、南大通用（Gbase数据库）等主流信创数据库厂商完成了深度的联合适配与优化，共同打造“信创数据库 + 曙光专业存储”的AI数据平台解决方案，为客户提供了“开箱即用”的保障，极大降低了信创替换的风险。

更重要的是，该方案已在多家金融机构的核心场景中得到了“真刀真枪”的检验。例如，在江海证券等客户的实际应用中，该方案在支撑高频交易（要求极致的低延迟）、应对突发故障（要求RPO/RTO为0）、处理高并发复杂业务（如清算与交易并行）、以及长时间高强度持续负载等金融四大关键场景中均表现出色，充分验证了其作为“可信AI”底座的卓越能力与可靠性。

图片6：曙光FlashNexus全闪存储

总结：构筑AI+信创时代的“可信”战略支撑

回到我们最初的问题：面对“信创”与“AI”的双重挑战，金融数据底座何去何从？

回应TWT调研中的三大核心诉求，“金融可信AI存储方案”给出了清晰且坚定的答案：

以“数据就绪”，回应并解决性能瓶颈；

以“数据一致”，回应并保障高可用；

以“架构敏捷”，回应并夯实稳定性。

在信创与AI深度融合的今天，选择这样一套以曙光存储FlashNexus等专业SAN为支撑、经过生态验证的“真存算分离”存储方案，已不仅是单纯的技术升级。它更是一次保障业务连续性、释放数据潜能、构筑“可信AI”的坚实战略布局。这正是在不确定性的时代中，金融机构所能把握的最具确定性的“先进存力”。