金融科技催动数据中心转型,本文是数据中心方面毕业论文题目范文与催动和转型和数据中心有关毕业论文题目范文.
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从互联网金融到金融科技,近年来,以大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的创新技术不断地席卷着众多传统行业.金融业以其庞大的市场容量再一次成为了市场焦点.金融业数据中心作为承载企业业务应用和数据服务的基础,在这一次金融科技的浪潮中正面临着脱胎换骨、浴火重生的脱变.
一、金融科技催动数据中心转型
之所以用“催动”一词,一方面是因为金融科技不断创新、快速迭代的需求要求数据中心必需自我改变,以满足金融业务不断拓展的需要；另一方面也是说明这个改变的急迫性,内在的需求与外部环境不断推动传统型数据中心自我优化与转型.
1. 金融科技对技术的强依赖,催动金融业数据中心加快基础架构转型
金融科技对技术的依赖体现在以下六个方面：一是数据分析能力,二是移动通讯技术,三是云端计算能力,四是机器学习与人工智能；五是区块链；六是网络安全.这些创新科技都旨在提高效率、降低成本、提升安全、增加收入及促进守规.为此,数据中心需要不断进行技术创新,为金融科技提供技术基础保障.这些技术创新包括以下三方面.
（1）数据中心网络向扁平化和精简化转变.只有这样才能适应整体IT 架构因为整合了大量的基础设施而弹性化的需求.各个业务模块之间能更好地相互协调、相互支撑,并提供良好的应变能力和生产力.
（2）数据中心虚拟化资源和分布式架构不断推广.数据中心所有的服务器、存储、网络等基础设施资源将通过虚拟化技术被池化,形成三大共享设施资源池——处理池、存储池以及网络池.共享资源池中的资源可以灵活快速地根据每一个应用的需求被初始化分配和快速部署.
（3）数据中心智能化要求越来越高.传统数据中心正向具有数字化、网络化、智能化特征的智慧数据中心转变,以期能够实现更可靠、更值得信赖的前瞻式主动运维能力,实现高效的智能运维管理.
2. 以客户体验为目标,推动数据中心轻型化、敏捷化发展
金融业的金融科技转型,其实质是用户体验之争.未来的银行金融服务,不再只停留在网点和线上.而是渗透到生活领域的各个场景.金融服务的应用会沿着用户的金融需求自然延伸.产品的不断创新与迭代将成为未来金融产品开发的趋势.而传统的数据中心在日益膨胀中也暴露出其弊病.传统的数据中心部署是独立的,对资源的分配也是独立的.业务与资源固定分配,导致基础资源利用率低,网络维护困难,维护成本高.数据中心只有通过轻型化、敏捷化的转变,才能为金融科技应用场景开发提供高效持续的交付能力.
一是数据中心需要打破专业之间的技术壁垒.随着虚拟化及软件定义的发展,跨专业、跨部门的协同合作要求越来越高.数据中心打破专业技术壁垒,组建面向应用的跨专业的虚拟团队将成为发展趋势.
二是数据中心应构建高效的运维管理流程.数据中心有必要对长期执行的ITIL 运维管理流程进行改进.合理平衡配置管理颗粒度与运维管理需要之间的关系,不断提高变更管理与发布管理的执行效率,提高事件管理与问题管理的及时性.以此来满足应用开发敏捷化的需要.
二、数据中心八大能力转变
1. 从项目走向服务
过去数据中心的交付能力以项目建设为任务驱动.围绕着应用系统的投产,数据中心前期将投入大量的上线准备工作.包括网络环境准备,硬件资源搭建,基础软件安装,监控及自动化工具部署等.这一些工作涉及到各种技术专业条线,人力资源投入较大,部署周期相对较长,无法满足金融科技快速部署,快速上线的需求.服务化转型可以将数据中心的对外交付能力标准化、自动化,借助于IaaS 及PaaS 云平台通过自服务的方式大大提高交付效率.数据中心要实现服务化转型,应该将各类基础软硬件虚拟化,资源池化.将各类运行维护的工作原子化,并通过不同的调度和组合方式,实现对外服务.
2. 从稳健走向高效
评价传统数据中心的主要指标是提高稳定可靠基础环境的能力.而新型数据中心的评价指标除了稳定可靠之外,更重要的是快速持续的交付能力,以应对市场不断变化的需要.要实现数据中心的高效运维,应从技术与流程两个方面入手开始数据中心转型.技术上通过虚拟化、分布式架构以及自动化工具来实现快速交付、弹性扩展以及高可靠性的运行能力；在流程上对ITIL 运维管理流程进行优化,通过提高并发审批能力,合理配置管理颗粒度使运维管理流程尽可能地轻型化.
3. 从被动走向主动
在应用系统建设与投产过程中,传统的运维模式往往是在相关项目建设完成之后,被动地开展项目承接工作.而主动式IT 运维模式,就是在IT 整个生命周期的管理过程中,按照一定的运维管理要求对其统一规划运行环境与资源,预先建设与准备运行维护能力.这要求数据中心的运维人员在需求建立初期,就主动地参与到项目建设过程之中,了解需求的内容,规划需求的性能容量,规划系统架构的设计.在开发测试阶段主动地组织项目投产过程,提出非功运维要求与标准,做好投产后故障的紧急应对.
4. 从硬件走向软件
软件定义在近年来方兴未艾.在资源虚拟化的基础上,软件定义网络、软件定义存储、进而软件定义数据中心能够促进数据中心向以业务为中心的目标转型.软件定义帮助应用系统减少对专用组件的需求,使每个应用都驻留在最合适的底层基础设施之上.软件定义还能提供弹性计算能力,让IT 部门将精力集中在产品研发与创新之上.
5. 从分工走向融合
在传统的数据中心中,网络、存储、服务器和应用等都保持着自身的专业分工.作为技术性较高的工作需要工作人员具有较高的素质与专业技能.但这些专业分工成为了金融科技面临的技术障碍.在金融科技的大环境下,数据必须自由流动,并且总体上加以协调.数据中心关心的不再是服务器正常运行时间和存储效率,而是用户如何能够按照所需的服务级别完成事务和任务.更重要的是,各专业岗位必须以新的方式进行合作,而且常常是跨原有边界的合作.
6. 从人力走向智能
随着数据中心规模越来越大,通过人工的方式做数据中心运行几乎不可能,这使得智能化运维得到了很快发展.要实现智能化运维,应该从“事前预警、事中恢复、事后存档”三个方面进行能力建设.第一是主动式告警能力.要对重要的设备、应用实施主动式的监控.当有告警发生时,主动地通知运维人员,甚至对一些简单的告警可以通过智能化工具进行自行修复.第二是环境部署及配置管理自动化.新业务部署时涉及很多设备和应用程序的调整,这个涉及大量的人工操作要有智能化工具来代替.相关的变更流程转给运维人员进行确认,通过自动化工具协助运维人员发现和维护配置.第三是系统健康检测自动化.定期自动地对设备硬件和应用系统进行健康巡检,配合运维服务团队实施对系统的健康检查和监控,及时发现系统级的运行风险.第四是故障预警智能化.通过大数据及人工智能技术,改变过去简单阀值定义的告警模式,提高告警的有效性.故障时面对海量的告警信息,可以及时定位故障根源,为运维人员及管理层提供决策依据.
7. 从运维走向运营
IT 运维管理关注的是“活着”,而IT 运营管理则是更高层次的需求,不仅要“活着”,还要“活得好”.从IT 运维的监控层来看,传统的监控工具以采集运维数据,设定固定阀值报警为主要目标.往往缺乏分析能力,无法对这些数据进行预测性的洞察与判断.而IT运营管理,就必须让大数据分析和机器学习的技术应用于IT 运维环境和管理体系中,这包括通过采集当前环境中的运维数据,及集成现有IT 运维管理工具,利用聚合数据分析的技术,对IT 系统中的各个环节中的问题进行快速问题定位、故障排除和预测.更为关键的是,要对来自业务环节中各个分布系统的数据进行整体分析,以合理优化整体 IT 服务,挖掘关键业务KPI 指标,并指导业务部门作出明智决策.
8. 从成本中心走向价值创造
传统的数据中心是成本中心.其核心工作目标是如何在必要的费用投入与系统稳定运行目标之间达到一种平衡.随着金融科技将运维管理的思路从以技术管理为中心向以服务和客户为中心的模式转变,数据中心也将从传统的成本中心逐渐向价值中心转化.大数据时代的来临,如何让数据驱动业务的发展,这是新型数据中心必须思考的关键问题.在大数据时代下,数据的复杂性决定了数据中心需要更加快速地应对业务需求的变化和不确定性,因此数据中心必须从数据的保管者和服务者转变为数据的管理者和决策者,从被动的响应业务部门的要求转变为主动向业务部门提供数据服务.
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