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金山云大客户事业部总经理 关健:金山云金融行业解决方案:云技术驱动金融创新

2019-07-02 15:00

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今天是我第二次来到可信云,去年给大家介绍的是工业云,也是我们刚刚拿下的鞍钢云计算项目,非常有幸今年鞍钢Case成为企业上云十佳之一。去年之后我们陆续中了建行大数据云,又和新网银行合作IaaS平台,今天很高兴和大家介绍我们在金融云方面的努力。

    做了十几年的2B业务,其实有一个比较深的感慨,很多厂家认为自己的产品很牛、性能很强,最近我们和金融客户的合作当中发现,厂家在交付自己的产品以后客户并不能够很好地用起来,这样的话会使客户在使用产品的时候经常走入一个误区,怎样才能使客户更好地使用厂家的方案和产品呢?这里有两点需要去做:首先厂家人员需要对客户的业务有一个比较深刻的认识,这样可以帮助客户去想如何带来价值。其次就是不仅仅是交付一个产品,而是要把产品背后的方法论交给客户,这样才能帮助客户更好地使用厂家的产品和服务。

    简单看下金山云目前的基本情况。23.73亿美金是我们去年的估值情况,连续五年复合增长率超过200%,目前在公有云领域排名第三,市场份额大概是7.2%

    金山云在2012年创立,基础设施方面的投入也比较大,整体公有云在资门槛还是比较高的,最开始的客户就是雷系几百家企业,确实是大树底下好乘凉, 目前雷系业务占比不到20%

    目前我们在国内有七大数据中心集群,超过10万台服务器。对于开源openstack的管理能力,几百台就差不多了,上千台就会出现非常拥堵的情况,做到10万台物理机的规模还能够用自己的IaaS支撑的话只能自己去研发和开发,买是买不到的,这是在资本门槛带领下我们在技术上已经过了规模这一关。

    我们在公有云积累了这样的规模以后,发现这样的能力在私有云市场也是非常宝贵的,目前面临的很多大型金融机构,包括央企的客户在公有云方面都有很高的要求,达到上千台物理机的需求。针对这样的大型机构企业用户,我们将公有云的IaaS平台输出以后还是受到了非常热烈的欢迎。目前现在有超过4000个节点,超过40T的带宽储备,因为公有云当中游戏和视频厂家是我们最主要的一批用户,因为资源消费量极大,所以我们对整体的带宽储备和物理机的储备非常重视。

    我们有超过1TBGP带宽,超过5T的城域骨干网带宽总量,和很多金融客户、运营商客户、央企客户一样,我们也害怕被供应商绑架,所以实现比较大规模的网络能力的时候,我们选择的是自研SDN,换句话说,使用思科和华为的交换机对我们来说没有任何区别,我们都是通过软SDN来实现的,这样和很多金融客户交易以后发现这是大家都有共性的需求,所以目前我们也在和几个大客户交流,已经部署我们的软SDN,虽然我们的网络和这些机构不一定一样,但是理念都是一致的,所以帮助也是很大的。

    金山云是国内最大的独立云存储厂商,目前存储规模达到EB级,元  数据达到万亿级,拥有数万台服务器。这些其实比较好理解,小米的MiCloud后台的图片和视频都存储在金山云,视频也是我们最重要的客户,很多都是存储在金山云,WPS背后的云存储也在金山云,所以整体的云存储规模相对还是比较大的。就像刚才讲的IaaS平台一样,我们的块存储、对象存储都是自己开发实现的,公有云有了这样的存储能力也在私有云市场非常受欢迎,对于开源的ceph,可能比较小的机构达到1PB问题不大,但是我们看到很多客户达到几个PB,甚至超过10PB,确实看到很多客户掉到坑里,因为使用开源平台为自己整体的IT环境招惹了很多麻烦,我们很多私有云客户就是这样来的,然后切换到了金山云的方案。

    互联网客户是我们公有云最重要的用户,主流视频厂商、游戏厂商,包括今日头条、当当网都在上面。互联网用户的特点就是数据量极大、规模极大,这样的场景下促使了我们在公有云方方面面技术的成熟,不仅仅是IaaS平台和存储,也包括大数据和AI。在这种情况下,前两年我们陆续走向非互联网领域,包括工业制造、政务和金融,走到这些领域的时候我们发现,这些核心能力依然非常有价值。

    去年分享的时候金山云刚刚建设鞍钢的IaaS平台,现在安全生产和质量检测都已实现。金融方面我们在建行的大数据云其实就是在公有云上面的大数据方案,包括HadoopMPP等等,在和招商银行的合作当中这些都是深受推崇的方式,我们交付的不仅仅是一个产品,而且交付了我们的咨询。

    仅仅简单交付一个产品很容易,但是用户不一定能够用得起来,相反如果把我们的方法论告诉客户,怎样配置利用率是最高的,机器怎样折旧是最合理的,这些东西告诉客户以后再去交付产品,客户才能真正把这样的平台应用起来。其它项目交付的时候也是采用相同的方式,不仅仅是交付产品,而是把整套产品构建在一个方法论上面进行交付。

    这些是我们金融云抽象出来的整体解决方案,看起来就像一个小房子。房子的地基是我们的公有云私有化的IaaS平台,的确非常坚实。我们可以看到传统私有云厂商并没有支撑几万台规模的场景,多数传统的公有云厂商也并没有将公有云平台进行私有化部署。房子左边是基于云原生方案的业务平台,也有提供大量开箱即用的金融业务组件,也有实现我们的分支架构。房子右边是云智能方案,建行交付的项目当中就是云智能方案的一部分。房顶是基于区块链的价值链平台,包括我们的供应链金融平台、资产平台和综合资管。房子里面包含微服务的内容,后面也会具体介绍。

    我们来看房子的地基,规模能力就不需要介绍了,SLA方面公有云当中发布的每一项指标可能和私有云厂商也不一样,因为每天公有云的IaaS都在上面跑,每一项指标都是公有云实际跑出来的指标,所以都是我们实际实现的指标。

    虽然各个银行科技公司的整体战略都有很大不同,但是大家有一个非常相同的需求,就是将自身研发的PaaSSaaS服务整合到云平台上来,如果没有这样一个云运营平台,健全计量计费和服务快速上线将会非常难以实现,没有哪个用户愿意开发一个PaaS或者一个SaaS手动集成进来,这件事情其实是很难以实现的,如果我们提供这样的云运营平台,可以将用户自己开发的SaaSPaaS迅速上线。鞍钢做的电机云平台就是这样的典型案例,自己开发电机云以后,应用这样的运营平台迅速上线,计量计费非常健全,全部都是自动化实现,这样正好切合金融科技公司需要对自身业务进行运营的需求。

   

    谈到金融公有云私有化肯定离不开金融专区,我们做了一个金融专属云,允许客户在一个物理隔离的环境,不仅仅是使用公有云,而是要由客户自主管理,里面部署的金山云公有云私有化产品客户完全可以独立管理,同时可以享受负载均衡、安全等等附加服务,这样的话一边自主管理,另一边能够让自己整体的云在相对比较安全的环境运行,也是区别于传统的方案。

    基于这些优势,我们向客户推出两地三中心、用户合规、AI赋能、7×24小时专属服务。

    对于云原生方案,构成了我们的整体业务中台,提到云原生大家想到的可能主要的是业务敏捷能力,但很多使用了云原生的用户做不到敏捷上线新业务。仔细剖析,微服务是否合理、数据划分是否合理、是不是所有数据都需要强一致性,这些都是需要厂家和用户坐下来一起好好梳理,并不是把产品交给你就算交付完成,完全不是这样,如果仅仅是这样简单的话,用户使用云原生服务就不用这么狼狈了。

    对于分布式架构,主要还是由于核心下移,金山云也有作出很多努力,现在还没有特别成熟的案例,很多金融机构都在做测试,我们提供的中间件数据库在几家测试当中表现还是不错的,希望明年再来和大家分享的时候能够提供具体案例。

    我们针对云原生方案主要集成开箱即用的应用包括资产管理、客户管理、产品交付、商务服务等等核心组件,主要目的除了仅仅交付云原生服务以外能够提供系统金融服务,可以让金融机构快速应用起来。

    对于云价值链方案,大家不要把工业、政务和金融分开来看,如果仅仅给用户做IT解决方案的话,分开看没有问题,但是我们如果想走到用户的业务端,其实就会发现融合解决方案才是王道。讨论云价值链方案的时候,融合方案真的是未来的一个大趋势,这是一个多赢的状态,政府可以解决中小企业融资难的问题,也可以使核心企业的上下游供应链更加稳定。我们看到大多数央企的核心企业都有自己的投资平台,这些投资平台可以加入供应链金融的投资项目当中,这样的话也会给央企增加很大一部分创收。很多我们看到的中小企业之前并没有进入投资贷款的视野,通过这样的供应链金融平台使很多金融机构能够看到大量可投的和可以贷款的中小企业项目,这样也为金融机构业务打开了新的局面,我们看到这样融合性业务的时候发现这真的是未来的大趋势,不仅仅是对厂家,对政府和对核心企业都是很好的方案。

    小米联盟链是我们供应链金融的标杆案例,很多小米供应链厂商都有加入,目前小米金融的供应链每年都有上千亿的贷款融资,目前这样规模的供应链金融在制造型央企也不多,所以我们愿意把自己的经验分享给其他金融机构。通过这样一个供应链金融的方案,我们可以快速提升交易的透明度,降低资金成本,也可以为客户提供良好的开放性和扩展性,提供定制化的机构开发服务,包括资管等等附加价值。

    图中显示的是我们的大数据平台,可以通过云化大数据,弹性地部署云资源。通过大数据云运营韵味平台和用户现有的平台整合。。很多厂商需要百产品限制说清楚限制,比如一个厂家的限制是120台的规模,那么做到100台的时候就需要考虑再部署一个集群,否则最后出了问题,很多领导都受不了,目前我们在很多银行交付大数据平台的时候仍然会将我们的限制讲清楚,这样可以指导用户以最小的风险使用大数据平台。

    简单地给大家介绍一个大数据的好玩工具,也是蛮有用的,我们看过大量的报表,通过这种方式呈现出来,我们在传统OCR基础上做了一个识别,这样的话方案不仅能够识别这些数字、图表,也能够把字段放到数据库当中,这样的话结合大量第三方的数据以及企业内部的数据进行整合和分析,往往可以得到一些比较有意思的结果,也可以查到公开的资讯、公告以及企业年报。

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