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。