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

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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