從早期的交易信息留存，到為客戶開發、交易指導、風險控制提供決策支持，期貨行業的數據在如今的數字時代迸發出了極大的能量。作為期貨行業的領先者，海通期貨多年以來為投資者提供了可靠的交易平臺，其業務規模長期穩居行業前五。面對近年來業務的蓬勃發展以及交易數據量的迸發，海通期貨與深信服通力合作，采用深信服企業級分布式存儲EDS承載核心業務數據庫，通過對性能、可靠性、容量等方面的升級，為業務發展打造更為堅實的數據存儲根基。

在通常情況下，期貨行業交易數據一般需要三套核心數據庫，其中內存數據庫用于實時交易，滿足即時性需求；結算分析數據庫用于同步內存數據庫的交易數據，提供結算和客戶關系管理（即CRM分析）功能；歷史數據庫用于存放所有歷史數據。要滿足期貨行業的數據需求，數據存儲既要高性能，也要高可靠，更要提供足夠的空間，而具體的業務場景對存儲的需求則更為繁雜。

業務數據高并發對存儲性能提出高要求

為了保障價格連續性，避免大幅跳空，期貨行業設有夜盤，這就需要做到數據的及時同步。以海通期貨為例，每天有多達80萬行的交易數據需要同步，同時也要向歷史數據庫進行插入操作。此外，期貨行業的CRM分析是支撐交易決策和行情分析的重要手段，大量數據查詢操作要求存儲能快速完成查詢結果反饋，以支撐市場決策。這就對存儲的快速響應能力提出了更高的要求。

重要數據的長期保存需要更可靠的存儲

期貨行業每天會產生大量業務數據，重要的業務數據需要進行妥善存儲以便隨時按需取用，然而海量數據的長期存儲對于期貨行業來說也充滿了挑戰。既包括隨機性較強的設備故障，人為操作因素，也包括外部層出不窮的惡意攻擊及病毒威脅，這些一旦發生將直接導致業務宕機甚至信息泄露。作為期貨數據的“底層建筑”，當下的存儲既要具備抵御外部威脅的能力，同時面對內部的錯誤操作、設備損毀等也要具備過硬的容災能力。

存儲擴容及數據遷移需要規避風險

對于期貨行業而言，當數據存儲到達一定年限后，就會面臨存儲容量擴容，涉及到數據遷移需要非常慎重，人工手動做大規模數據遷移是非常危險的操作。目前期貨行業普遍采用的是傳統存儲，不僅擴容受限，且高度依賴廠商的技術支持，用戶無法自行進行擴容和存儲數據內部遷移。

海通期貨作為行業頭部企業，同樣面臨著高并發下的數據存儲性能、數據存儲安全、擴容與數據遷移等多方面的訴求，為解決當下以及未來即將面臨的存儲問題，海通期貨果斷選擇與深信服合作，采用企業級分布式存儲EDS替換傳統存儲，承載核心數據庫。

從小時級到分鐘級的業務效率

面對海通期貨交易數據的高并發場景，深信服EDS存儲實現超過50W的IOPS，將原有的每天清盤后的交易結算從小時級縮短到分鐘級，而在數據查詢方面，經過對比測試，EDS相較于之前的存儲，其數據查詢時間可縮短50%，在性能層面充分保障用戶的業務效率。

多重可靠性機制下的數據安全防護

為了滿足重要數據的長期妥善存儲，深信服EDS存儲在可靠性方面進行了“全副武裝”，一方面通過AI硬盤故障預測、容災備份等多層防護機制規避各類不可控的內部威脅，另一方面將深信服20年的安全能力賦能于存儲平臺，如SAVE引擎+小紅傘引擎的雙引擎病毒查殺，AI算法引擎病毒識別等整套的病毒防御以及處置方案，保障數據的安全性。

更彈性的擴容，更省心的數據遷移

海通期貨之前采用的是傳統存儲，由于傳統存儲擴容受限于機頭，3-5年后將直接面臨擴容瓶頸以及整機更換時的數據遷移問題。而深信服EDS存儲兼備按需彈性擴容以及數據自動遷移的優勢，既避免了存儲資源的過度投資，也避免了人工進行數據遷移的風險。

數據作為金融領域最基本的業務組成單元，其重要性在如今的數字時代不斷演進，呈現業務態勢，支撐用戶決策，甚至直接影響用戶業務的發展，深信服EDS也將持續深入金融業務場景，為數據價值提供更堅實的存儲支撐，為用戶帶來具備硬實力的存儲選擇。