伴随着交易系统，银行还有大量的内部经营管理及分析类系统。管理分析类系统有实时分析系统及非实时分析系统，即我们常说的T+0系统和T+1系统。这些系统的数据类型和数据处理方式和交易系统有较大不同，这些系统对存储的要求也有所不同。
一、金融行业应用特性
在金融行业的IT系统中，存储设备有着举足轻重的位置。我们知道，金融企业客户的存款数据、贷款数据、理财数据、交易数据等等全部存在IT系统中，全部都是数字化、电子化的。这些数据的安全直接影响客户和企业的资金安全，这些数据的存取效率直接影响客户体验，它们都存放在存储设备中，因此存储设备的选择经常被大家关注。本文重点讲讲金融企业如何选择存储。
以银行为例，我们来审视一下金融行业的应用都有哪些特点。从业务类型来看，银行业务系统有交易类系统、经营管理类系统、AI、BI等分析类系统、办公类系统等。从数据的全生命周期来看，分为在线数据和非在线数据，非在线数据又有备份数据和归档数据。银行应用的多样性，决定了数据的多样性，从而也决定了对存储设备选择的多样性。
交易类系统是银行最重要的系统，它直接面向客户提供金融业务服务。银行的交易系统并非是单个系统，而是由许许多多的系统组成，其中最重要的系统是被称为核心系统的账务处理系统，围绕着核心系统，还有众多的产品、渠道类系统，它们共同构成一套复杂的分布式业务处理系统。每套系统都有相对独立的功能，客户完成任何一笔金融业务，都会涉及到多套系统，其中任何一套系统的故障或缓慢都会影响客户的业务体验。因此，交易链路上的每套系统都需要很高的安全性、稳定性和并发交易处理能力。近年来，随着移动互联网、Fintech对金融行业的影响，银行的应用系统也在不断互联网化，秒杀、交易银行等新的应用形态层出不穷，交易系统必须面对突发和不确定性的高并发，这对银行系统的稳定性和性能要求提出了更高的要求。
伴随着交易系统，银行还有大量的内部经营管理及分析类系统。管理分析类系统有实时分析系统及非实时分析系统，即我们常说的T+0系统和T+1系统。这些系统的数据类型和数据处理方式和交易系统有较大不同，这些系统对存储的要求也有所不同。分析类系统不会面临突发和不确定性的并发量，也不需要快速的单笔交易处理时间；但是分析类系统需要在一定的时间内完成海量数据的处理和计算，需要具备非常强的批量处理能力和并行处理能力，这就要求对应的存储系统有较大的吞吐能力。
二、金融行业对存储的需求
根据上述金融行业应用的特性，结合应用的具体技术形态，对存储的需求基本有这几类：
1、虚拟机应用的IO特性及对存储的需求
随着云计算、虚拟化技术的推广使用，金融行业不管是交易类系统还是分析类系统，大量应用节点，包括web服务器、业务处理的App服务器、通讯服务器，及部分体量较小的数据库基本都运行在虚拟机上。为了保证虚拟机的高可用，往往会构建虚拟化集群，并使用共享存储。虚拟机存储的数据和数据访问的特点是：数据存储量大，通常一个虚拟机需要的存储空间在几十GB到数百GB不等；数据的重复量大，可压缩的空间大；对IO性能的要求中等，对于应用节点，IO时延在10ms（毫秒）左右基本可满足要求，如果虚拟机上运行数据库，则IO时延通常要求小于5ms。金融行业虚拟机通常通过共享存储实现虚拟化的高可用，因此，对存储的稳定性有较高的要求。
2、容器应用的IO特性及对存储的需求
容器上运行的主要是无状态应用和轻量数据库。容器应用对存储的需求，基本与虚拟机的需求差不多。由于一些应用没法完全做到无状态，因此，容器应用往往需要共享存储，通常通过NAS来提供共享能力。
3、数据库应用的IO特性及对存储的需求
数据库系统一直处于金融业务系统的核心位置，几乎所有的应用系统都离不开数据库，数据库系统的性能问题常常是应用系统性能问题的关键。存储系统又在数据库中起着决定性作用。数据库按其处理业务的类型可分为OLTP（On-line Transaction Processing）、OLAP（On-Line Analytical Processing）和混合型。
OLTP主要处理的是前面所述的交易类系统，这类数据库系统对存储的IO时延极为敏感，并且都是随机读写，通常对存储的IO时延要求在2ms以内，应用系统的并发量越大，对存储性能的要求越高。高IOPS（Input/Output Operations Per Second）、低时延是OLTP数据库对存储的共性要求。近年来像Redis等数据库缓存的使用，隔离了应用对数据库的直接高并发访问，从某种程度上降低了数据库对存储的要求。
OLAP主要处理的是前面所述的分析类的应用，这类数据库对存储的吞吐量要求高、IOPS要求高，对IO时延也要求高，通常对存储的IO时延要求在数ms之内，由于OLAP可以容忍数据库的单个SQL响应时间略长，但对应用任务整体处理时间还是有一定要求，因此IO时延也不能太长。
还有一类是OLTP与OLAP混合的数据库，对于混合型数据库，对存储的要求是最高的，既要求IO时延短，又要求存储数据的吞吐量大。但是在高并发的应用系统设计中，通常会将应用拆分，尽量避免使用此类混合型数据库。
4、文件共享类应用的IO特性及对存储的需求
有些应用系统的服务器节点之间，需要共享数据库，常见的是文件共享。这类系统对存储的要求是IO时延在几个ms左右，并且随着文件数量的增加，时延不能增加。
5、非结构化数据和归档数据的IO特性及对存储的需求
非计划数据和归档数据的特点是文件数量大，文件数量通常在数亿及以上；对存储的时延要求不高，要求在几十ms左右，但是要求存储在容量增加时，性能不能降低。
6、融合结构
上面讲的是存储和计算分离的情况。计算与存储的融合结构，比如超融合结构，也是较常见的一种方式。物理机（裸金属服务器）使用本地磁盘也是常见的一种融合结构。这里均不做详细讨论。
7、运维智能化对存储的需求
基于多设备、甚至是多设备多厂家管理的复杂情形下，金融企业数据中心需要有新型的管理方案，能够按需分配存储资源服务，自动化数据运维管理，支持开放架构、多云链接和融合，支持未来金融业务走向全场景智能、多云融合。
8、容灾要求
在移动互联网已普及、用户对业务实时性需求越来越高的今天，保障业务连续性是重中之重，做好完备的灾备方案规划和实施，实现业务不中断、数据不丢失、操作无感知是每个企业都应该思考的。在全闪数据中心中，完整的数据保护的过程应该是一个数据加热的过程，热数据应该全部做容灾保障7x24H的业务连续；对温数据来说则需要做热备份，这样当故障发生时，备份数据就能够快速转变成我们需要的生产数据；对于冷数据或是归档数据，当它们转变为温归档数据则能够快速地被调用发挥价值。所以我们说，“热数据全容灾，温数据热备份，冷数据温归档”，这样整个数据的访问效率也会得到大幅度提升。
三、金融行业存储曾经的选择
1、分布式与集中式之争
集中式存储是金融业常见的存储设备，不管是SAN（Storage Area Network）存储还是NAS（Network Attached Storage）存储，在金融行业都已使用了二十年。很多银行构建了庞大的SAN存储网络或NAS网络，并且运行稳定。近些年随着云计算技术的发展，互联网企业开始大规模使用分布式存储，分布式存储给银行传统的集中存储带来了冲击。很多金融企业面临分布式和集中式存储的选择难题。
对于这个问题，其实不用纠结，不管是集中存储还是分布式存储都有其各自的特点和使用范畴。
集中存储功能完善，稳定性好，运维简单，监控、运维体系健全，技术成熟，可选择的范围也很广，从中低端到高端产品齐全。不足是：单体容量有限，可扩展性较差，一次性投入大。
分布式存储，通常使用多台PC服务器，构造一个软件定义的存储，其特点是1）IO吞吐量大；2）扩容方便；3）可以组成大规模的存储池；4）采购成本可分批次、分阶段投入，设备可以分批次折旧。但是由于分布式存储的成熟度不足，以及分布式存储本身网络连接的条件不如集中式，导致稳定的性能表现不足，运维相对复杂，配套的监控、运维体系不足。
在选择上，如果系统对延时要求高，对性能的稳定性要求高，那么最好的选择是集中式存储。如果系统对IO吞吐量的要求高，而对性能要求没那么高，分布式存储是较高的选择。对于大容量的对象存储的选择，基本上分布式存储是不二的选择。在云计算环境、虚拟化平台所用的存储，如果虚拟机本身没有承载高IO性能要求的应用（如数据库应用），那么分布式存储是较好的选择，服务器的扩容和存储的扩容可以根据实际存储的用量同步进行。个人认为，未来随着分布式技术的发展，伴随着云计算技术的发展，分布式存储也将逐步在一段时间内成为主流。
2、FC与IP之争
FC（Fiber Channel）一度因其稳定和低延迟的特性在金融行业占有绝对优势。近年来随着10G网络和25G网络的成熟，以及分布式存储技术的逐渐成熟，IP存储网络得到快速发展，很多人认为基于IP的存储网络将替代FC网络。但也有很多人认为IP网络无法替代FC网络。个人观点是，FC网络和IP网络在很长一段时期内将共存，各有其优势，从金融行业的选择上，FC主要还是用于对稳定性和IO时延都要求很高的系统；随着云计算技术的广泛使用，以及RDMA（Remote Direct Memory Access）技术与融合以太网络技术的结合，IP网络将迎来越来越多的机会，同时，IP网络由于其灵活性，将大量使用在金融企业私有云环境。后续的技术发展，IP存储网络的份额将逐渐扩大。
3、壕还是理性
金融行业的IT基础设施往往被定义为“不差钱”，其实这只是外界部分人的偏见。实际的产品选择上，金融企业在考虑风险的前提下，始终在考虑一个指标，那就是性价比。所以一个成熟的金融企业对存储的选择是非常理性的。
例如，为什么近几年全闪存储在金融行业得到广泛使用。我们都知道全闪存储的单位容量的价格比较高，但是综合考虑IO性能、重删压缩功能、机房空间、运维成本、故障率等因素，全闪存储的性价比具有更大的优势。根据某厂商资料：相同容量下，闪存硬盘介质本身能耗是传统机械硬盘的1/10，而全闪存带来机柜空间的缩减，能使数据中心空调/风冷/能源等的消耗都大幅降低，带来整体TCO的降低。数据中心IT设备的能耗占到一半以上，而存储又占到IT设备的三分之一以上。假如以一个PUE为2的数据中心来算的话，如果说整个存储系统节省一度电，那么整个数据中心就能节省两度电。
另一方面，金融行业根据应用的IO特性不同，选择的存储档次也不同，通常是中低端存储和高端存储搭配使用，集中存储和分布式存储的混合使用，最终的结果是通过架构的设计或管理要求，既要保证系统的高可用性和性能要求，又要用最低的成本采购到最适合的存储设备。
四、趋势与选择
存储的发展和几个基础的技术相关，1、存储介质由传统磁介质转向闪存，机械盘转向固态盘（SSD）；2、网络带宽的提升；3、存储通信协议的发展。下面我们来详细说说。
首先，磁介质由机械盘转向SSD，给存储带来了巨大的变化。我们知道一台计算机在进行运算时，读取数据最快的是CPU上的缓存，其次是内存，最慢的是外部存储。在传统磁介质时代，CPU大量的时间都消耗在等待IO，随着SSD的快速发展，数据访问SSD比磁盘快100倍左右，吞吐量大100倍，单盘的IOPS大1000倍以上，这些变化，促使了计算机系统处理能力的大幅提升。
其次，网络带宽的提升，为存储IP网络带来了生机，也为分布式技术的发展带来了活力。目前10Gb网络已广泛使用，25Gb网络也在很多数据中心投入使用，未来40Gb、100Gb网络也将逐步广泛使用。高速网络带宽的最大受益者就是分布式计算，由于有了高速带宽，节点间的数据交互变得相对容易。
再次，存储通信协议的发展，把存储介质变化的效率和网络带宽提升的作用充分发挥出来了。在磁介质时代，数据传输通常使用SCSI（Small Computer System Interface）或SATA（Serial Advanced Technology Attachment）协议，这些协议在处理磁盘IO时有其合理性，但是当SSD盘出现后，SCSI或SATA协议，SSD盘的性能和吞吐能力无法充分发挥。此时NVMe协议应运而生。NVMe全称是NonVolatile Memory Express（非易失性内存标准），是一种新的存储通信协议。NVMe利用了计算机或服务器中的PCIe高速总线，将其直接连接到计算机，从而减少了CPU的开销，简化了操作，降低了延迟，提高了IOPS和吞吐量。在NVMe协议中，其最大队列数量为65535，每个队列的深度可以高达65535。而SCSI协议只有1个队列，每个队列的深度只有254。这对于降低时延，提高服务器处理并发请求的能力至关重要。另外，前面讲的RDMA协议，在处理主机通信时，IO处理下沉到网卡，减少对CPU的消耗，大幅降低了IO时延。
由于SSD的大量使用、网络带宽的大幅提升以及NVMe、RDMA协议的成熟，存储发展出现了两种新的趋势。
趋势一是服务器本地盘在大量场景下替代了存储。这需要满足3个基本条件：一、应用无需共享存储，通过应用层面可保障高可用；二、本地盘的性能可满足应用要求；三、本地盘的存储容量可满足应用要求。在服务器内部，NVMe协议已成熟，服务器使用本地SSD及NVMe协议可大幅提升性能，因此在性能上可满足大部分的应用要求；SSD的单盘容量都在数TB，所以单台服务器的存储容量可配置数十TB，可满足大部分应用要求。因此只要应用本身的机制可保障高可用，本地存储解决方案将成为最简洁的解决方案。
趋势二是端到端NVMe协议的使用，真正实现计算资源对存储的高性能要求。不管是SAN网络还是IP网络，传输环节对NVMe协议的支持是趋势，NVMe-oF（NVMe over Fabric）目前有两类解决方案，一类是基于传统FC方式，另一类是基于RoCE（RDMA over Converged Ethernet），这两类解决方案都有实际案例，性价比和稳定性决定了未来哪一种方案将占据主流。端到端的NVMe协议的使用，已成为高端全闪存储的标配，既能够释放闪存介质的性能潜力，也能实现建设更标准通用的数据中心网络。随着成本的进一步下降，NVMe+SSD的组合也必将在中低端存储中使用。
对金融企业来说，面临眼花缭乱的存储产品和解决方案，未来如何选择？这里笔者给出几点建议：
第一，存储的高安全性是第一位的。也就是说，数据不能丢失，这是存储设备选择的前提。
第二，针对不同应用类型进行存储选择。对于OLTP数据库应用，本地NVMe SSD盘或高端NVMe全闪存储是合适的选择，而OLAP数据库应用，由于容量的原因更需要端到端的NVMe全闪存储；对于云环境下虚拟化和基于容器的应用，分布式块存储或带有重删压缩功能的中高端NVMe全闪存储有更加明显的性价比优势；对于非结构化数据和归档数据的对象存储的选择，可以选择大容量的SATA机械盘存储。
第三，存储方式的选择。分布式存储和集中式存储在一段时间内将并存，金融企业可选择在私有云环境下使用分布式存储，但分布式存储一定要和云平台充分集成；如果没有海量数据需求，建议尽量采用集中存储，减少运维复杂度。对象存储可采用分布式存储。
第四，存储网络的选择。FC网络聚焦追求极端稳定与低延时的系统，新的数据中心没有必要构建大型的SAN网络。随着云计算技术在企业自有数据中心的广泛使用，IP存储网络的使用将越来越广泛，尤其是云原生应用、微服务应用的推广后，对弹性和自动化要求越来越高，IP存储网络的灵活性将发挥更加明显的优势。
面对纷繁复杂的存储形态和存储产品，金融企业一定要立足企业自身应用架构、技术架构的现状，结合未来IT基础设施发展的方向，综合考虑和选择。
五、总结
金融行业的应用特性，决定了其对存储的要求，存储设备和解决方案的选择也需遵从这些要求。存储技术的发展方向是在降低单位存储容量的价格的同时，追求更高的并发、更高的吞吐量以及更低的IO响应时延。随着SSD的成本快速下降，全闪存储已成为金融行业首选的存储，端到端NVMe全闪存储在高端存储上已大量使用，后续这些技术也将应用到中端存储上，相信金融行业的全闪存数据中心建设会越来越被同行接受。基于FC和RoCE的NVMe存储传输网络将在一定时期内并存，性价比和稳定性决定哪类方案将最终胜出。面对眼花缭乱的存储技术和产品，金融IT从业人员需要结合自身情况和对技术特性的深入了解，才能做出合适的选择。
