為加強同業之間的交流，促進科技創新，加快新技術、新產品在金融行業的應用，廣東省粵港澳合作促進會金融專業委員會在廣東省人民政府港澳事務辦公室、廣東省地方金融監督管理局、澳門金融管理局的指導下，在廣東銀行同業公會、香港資訊科技聯會、澳門電子金融產業貿易促進會、澳門《金融創新》雜志社的支持下，于5月9日-11日在廣州科學城舉辦了“2019年數字金融創新論壇”。本次論壇以“科技賦能金融 創新驅動發展”為主題，設人工智能與大數據·云計算、信息安全與智能運維、業務與技術融合和金融大數據實時智能反欺詐4個分論壇以及惠州羅格朗（中國）生產基地參觀調研等活動，為金融系統的朋友們提供了一次高規格學習、交流和思想震蕩的機會。廣東廣播電視臺南方衛視主持人陳星擔任主持，全國政協常委宋海致開場辭，廣東省人民政府港澳事務辦公室巡視員葉維園講話。包括政府、金融監管機構領導、全國各省區金融系統主管領導和信息科技、電子銀行、互金、零售、個金和風險控制等部門負責人、港澳地區金融機構相關部門負責人以及部分IT企業代表共600多人出席了此次論壇。

杉巖數據CTO邱尚高受邀主論壇做了《海納百川 賦能金融科技》的主題演講，分享杉巖數據助力海量金融影像交易數據存儲和管理創新的實踐，并與廣大金融科技信息化行業的同仁進行深度交流和互動。

以下為演講內容速記整理：

根據國際著名咨詢機構IDC的市場預測報告，到2024年，整個金融行業非結構化數據增長將達到44ZB。 金融行業的增長，我們看到的是一些大中型銀行和保險統計數據是每年數據增長有40-50%，有些互聯網和智能化創新型走的比較靠前的金融客戶，增長還要更快。在一次和四大行的交流中，我們得知每年的非結構化增長達到10PB，比如互聯網金融場景中基本采用非現場模式辦理業務，生物特征識別技術產生了大量的人臉圖片、活體監測視頻，文件的數量和大小都大大增加，變得越來越非現場化。第三塊就是AI，特別是生物特征識別數據大量增加，也觸發了金融行業海量非結構化數據管理分析的需求。另外還有一點就是5G的到來，我們和一些金融機構交流，5G到來之后金融機構科技手段更加豐富，數據量會有很大增長。

傳統業務升級，VTM視頻和生物特征數據等增加，在金融的IT架構上發生了很大變革，一方面傳統業務核心，另外一方面是互聯網業務的核心。這張圖表現的是傳統模式機房，對于存儲發生需求的變化，一方面是互聯網高頻發訪問，第二是存儲的數據量增長，根據我們對金融機構的了解，結構化數據每年的增長是10-20%，非結構化數據是40%到50%增長，這是對于互聯網核心這一塊。在兩個核心的基礎上，數據存儲采用多種方式，傳統業務核心采用ECM系統，互聯網核心這一塊更多用一些分布技術，如何進行數據統一管理？很多金融機構非結構化數據可挖掘的價值越來越多，內容管理是一個問題。保險機構的互聯網核心現在放到公有云上，短期、小額高頻占比業務、高并發促銷險種放在公有云，快速完成業務再回收到核心。怎樣實現這混合云架構的數據統一管理？

從存儲技術的發展來看，非結構化技術發展經歷了幾個過程，最開始是傳統NAS設備，后面是銀行保險的ECM系統，類似Filenet之類產品，把原來NAS擴展的問題解決了，多臺NAS組合起來成為一個統一內容管理平臺，還能實現檢索和處理功能。接下來從2014-2015年起，分布式對象存儲開始出現，近兩年開始進入到金融領域。

我們來看看對象存儲這個概念。對象存儲在企業IT基礎架構中之前可能接觸比較少，但其實在我們生活場景接觸的比較多，我看到大家都在拍照，然后把圖片存起來，放到云上，就是存在對象存儲上，微信，交友，直播短視頻如抖音，都是存在公有云的對象存儲上面。右邊是IDC的報告，報告認為未來2017年后非結構化存儲是一個高速的增長，但是這個高速增長的數據大部分存儲在對象存儲。

那對象存儲的優勢在哪里呢？簡單總結有四點優勢：首先分布式對象存儲脫胎于互聯網，天生具備互聯網基因和分布式架構，具有大規模可擴展性；第二，對象存儲和公有云是同一個協議，同樣的實現方式，有利于實現混合云的架構；對象存儲具備ECM的功能，可擴展、具有元數據檢索和內容文件處理的能力，更好的實現非結構化數據管理和利用；第三，具有更好的性能。一個是性能可擴展性，增加服務器就可以提升性能；另外使用新的協議S3，在互聯網用了十幾年，企業現在因為互聯網的原因，也接觸的比較多；其次，基于通用X86服務器，只要不斷更換CPU、內存、硬盤，就可以把性能變得更好。這個系統十年后，數據還是那個數據，系統還是那個系統，但是性能更好。然后就是維護成本更低，去中心化的架構維護的壓力小很多。另一個是統一管理，不需要管理不同型號NAS/SAN設備。最后就是無需遷移，維護20年的NAS數據不需要搬來搬去，現在只要不停的在平臺更換硬件配件就可以。

講了這么多對象存儲的好處，回到杉巖，首先，杉巖的團隊是來自于華為最早的分布式對象存儲團隊，09年和10年就開始做企業級分布式對象存儲；杉巖是最早推出國內企業級對象存儲的廠商之一。此外我們是IDC報告連續兩年排名前三的對象存儲廠商。

接下來我講一下杉巖對象存儲的五大優勢和兩大金融行業解決方案。

首先因為對象存儲是基于通用服務器，可以看到有2U服務器、4U服務器、低配服務器、高配服務器，數據可以在NAS、低配服務器、高配服務器、公有云甚至光存儲上，實現數據整體的流動，無論數據存在哪種硬件上，都是一個統一的存儲，根據訪問頻度、熱度進行自動的調度，保證業務的高性能的同時降低長期存儲非結構化數據的成本，利舊現有NAS設備。

第二大優勢是內容智能處理和多維度檢索。對金融行業企業來講，這些非結構化數據價值很多，比如監管部門調檔需求，身份證的檢索，文檔公文檢索等，我們可以把業務數據統一存儲到平臺之后，打上業務標簽，同時內部對數據進行識別自動打標簽，從而我們可以多維度檢索，可以做AI訓練、質檢訓練，而不用考慮這些數據從哪個系統來。

第三大優勢是納管，NAS的納管和ECM的納管，如Documentum、filenet，納管以后統一服務，納管后可以后臺遷移，NAS或者原來影像數據做遷移的時候非常平滑，我們給一個客戶做一個16億文件遷移，業務中斷時間小于2個小時，而原來從一個NAS到另一個NAS，做過基礎架構運維的人都清楚，可能需要以月份為單位的時間。

第四個是架構優勢：多中心+總分架構，滿足集中作業架構需求。特別適合股份制銀行、農信社架構的影像集中作業；柜臺影像文件存儲到分行的影像中心，各個分行的影像平臺數據以及直銷銀行/手機銀行/網銀等電子憑證數據匯總在一起，集中存儲到總行影像平臺集中處理。杉巖能提供的是在總部做多中心，在分行做影像小規模的集成，自動準實時同步到總行，數據快速集中，可以解決分中心數據安全的問題，以及數據集中作業的需求。

第五大優勢是雙核心，特別是互聯網核心放在公有云的場景。我們需要公有云的數據在爆發性業務處理完之后，回到傳統核心上來。我們提供兩個方面的能力，一方面把公有云和本地數據數據打通，自動收集到我們總部自己的數據中心，機房內部數據需要歸檔備份的可以歸檔到公有云并打通實現數據的統一管理，可以在自己的機房檢索或者管理公有云數據。

這是我們杉巖的五大優勢，接下來我們看下杉巖兩大金融行業解決方案。一個是針對銀行保險證券的非結構化大數據平臺，可以承載傳統業務或者互聯網業務，數據統一起來可以幫助客戶進行檔案中心管理以及AI訓練和大數據分析。在存儲平臺上，可以對數據進行存儲、保護、數據發現和AI處理，在底層可以管理各種設備，NAS、2U服務器、4U服務器、公有云、光存儲，光存儲可能金融機構用的不太多，但一些大行也會用一些藍光存儲來做冷存儲，實現一個非結構化數據內容管理。還有一個細分場景，就是銀行保險行業中對ECM系統的替換，老的ECM系統需要淘汰更新，有的已經用了十幾年，整個系統性能都非常差，我們提供完整的解決方案，搬遷到對象存儲以及支持未來公有云的導入。

最后我們分享幾個案例。一個是廣發證券，這個是2017年初上線的案例，已經跑了2年多的時間，早期我們做非金融行業比較多，金融行業相對慢一點。2017年我們替換檔案中心的NAS，2018年廣發證券把很多關鍵業務中的數據，如客戶生產環境中的投研平臺、投行系統、非現場開戶系統、一柜通柜臺、容器和日志易中產生的數據從傳統存儲替換到對象存儲來，實現了數據的導入和管理，以及AI數據訓練，現在廣發證券雙錄質檢的平臺就是基于我們存儲的數據進行檢索處理。另外一個就是人保財險廣東分公司的案例，因為時間關系我就不細講了，這個是一個影像平臺替換的場景。最后這一頁是我們的主要案例，最早我們在運營商和電力做的比較多，這兩年在金融行業大力發展對象存儲，而且大的趨勢是嘗試用分布式存儲解決非結構化數據增長，更好的發展分布式存儲，用分布式存儲逐步改善我們整個的基礎架構。

謝謝大家！

杉巖軟件定義大數據存儲產品已廣泛應用于金融、政府、電力、電信、制造、教育、軍工等10多個行業并在中國人保、廣發證券、九州證券、中國銀聯商務、中國移動、中國電信、中國聯通、國家電網、南方電網等200+客戶中成功部署，存儲總量達到了200PB+。杉巖金融影像海量對象存儲方案通過提供存管挖三位一體解決方案，為金融影像數據的歸集、存儲和AI智能分析提供完整解決方案，為包括人臉識別、語音識別、自然語言處理、機器學習等人工智能技術在銀行終端落地衍生的海量數據提供高擴展性的數據承載平臺。未來杉巖數據將以自主可控分布式存儲技術賦能更多金融客戶，推動金融科技創新。