杉岩:以对象存储为底座,双中心读写加速业务提效

文章探讨了传统NAS在双中心架构中的局限性,提出以对象存储为基础的解决方案,通过在生产和灾备中心部署对象存储集群,实现多站点多活和数据高效同步,从而提高业务响应速度和数据可靠性。珠海华润银行和广发证券的成功实践验证了这一方案的有效性。

基于NAS的双中心架构掣肘业务发展

随着监管日趋严格,为了满足数据集中治理和灵活灾备的要求,多数金融机构(尤其中小型金融机构)采用主备双中心运营架构。由于IT架构演进的历史性,现有的IT基础设施多采用传统NAS作为底层存储,本地部署NAS承载生产业务,异地部署NAS实现容灾备份。

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图1.基于传统NAS的双中心架构

在双中心架构下,由于NAS只支持主备模式,部署在灾备中心的业务数据需要跨中心写入到主NAS,容易造成单点压力过大、带宽不足;而且读数据时同样无法本地读取,业务响应慢。另外,随着互联网业务增多,非结构化数据激增,NAS的性能瓶颈、扩容复杂等常被诟病的痛点同样凸显。寻求更具弹性和未来就绪能力的存储底座,成为金融机构的普遍诉求。

对象存储当底座,双中心读写加速业务提效

对比传统NAS,对象存储在应对海量非结构化数据(如金融影像)管理难题有着天然优势,这已经得到了业界共识。在解决双中心架构下数据近端读写问题上,对象存储同样交上了一份令人满意的答卷。

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图2.基于对象存储的双中心架构

以杉岩MOS对象存储为例,在生产和灾备中心分别部署MOS对象存储集群,两个集群分别对外提供服务,集群间读写互不影响,因此能实现多站点多活,保障业务连续。而且,两个数据中心之间的数据能够按照策略相互同步,保证数据一致性和高可用。此外,双中心部署MOS集群为应用提供了最短路径的选择,从而实现业务就近访问,效率更高,体验更好。

成功实践:珠海华润银行

珠海华润银

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还供了关键模块的代码示例,如特征取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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