性能为王！让金融AI模型“干粮新鲜、不断顿” 智能风控、精准营销……这些前沿AI应用的效能，高度依赖于高质量、高时效的数据。银行核心交易系统产生的数据是AI模型的“顶级干粮”，但如何将这些敏感数据高效、安全地“输送”到AI数据湖，尤其在当前信创替代大规模落地的背景下，是行业普遍面临的挑战。 传统“服务器本地盘多副本+分布式数据库”架构下，网络延迟、带宽限制以及存储本身的I/O瓶颈，会导致数据从核心交易系统同步到AI平台时出现显著延迟。这种数据同步的“迟到”，会直接导致AI模型训练所用数据“不新鲜”，影响风控判断的准确性和营销推荐的时效性，性能瓶颈凸显。 这一问题或许金融机构的机构师们感受最为深切。为此，技术社区twt面向他们开展了一项针对上述问题的调研，而这些真正的一线工作者，对于这一问题的解决，看法出奇一致。 某大型金融企业系统架构师认为：“对于需要处理大量并发读写请求的业务，在面对海量数据存储和高效访问需求的场景下，信创分布式数据库+专业SAN存储的方案能够提供较高的并发处理能力和快速的 IO 响应速度，满足业务对性能的要求。” 某金融企业系统架构师也认为：“专业SAN 存储在顺序写、随机读写性能上较均衡，延迟可控，且瓶颈主要取决于阵列能力和网络带宽。” 某城商行存储架构师从实践角度对比：“企业级SAN存储具备领先的低时延数据链路能力，在相同可用容量基础上，能使前端数据库服务器获得接近甚至更高的IOPS和数据带宽。” 某城商行存储架构师分析了关键点：“存算分离架构下，需特别关注网络延迟…性能优化关键在于确保计算与存储的交互不成为性能瓶颈。” 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。通过优化网络连接、存储层、负载均衡、数据一致性及事务处理等方面，可以有效解决性能问题。” 他相信，采用智能调度、缓存机制、并行计算等技术手段，也能进一步提升整体性能。解决这些问题并不单一依赖于某个技术，而是需要结合具体的业务需求、硬件资源以及应用场景来综合优化。 曙光存储近期发布了可信AI存储，其核心组件——集中式全闪存储FlashNexus，在测试中可提供超200万IOPS的稳定高性能和毫秒级低延迟。 以FlashNexus作为专业SAN存储对接分布式数据库，能够确保核心交易数据产生后，可以“秒级”同步至AI数据湖，彻底打通了数据供给的“最后一公里”。 当数据流畅通无阻，AI决策才能精准高效。以极致性能打破数据壁垒，让智能风控与营销真正“跑”在最新鲜的数据之上，是释放金融数据要素价值的核心所在。 人工智能 数据库 金融 信创 曙光存储
