QingStor® NeonSAN 助力阳光保险实现业务创新、服务升级

保险科技的快速发展给保险业带来了巨大的变革和助力，云计算、大数据、人工智能等创新技术的应用推动着保险业新模式、产品与服务创新，从而实现客户体验的升级。

阳光保险集团股份有限公司（以下简称“阳光保险”）是中国 500 强企业、中国服务业 100 强，成立 3 年便跻身于七大保险集团，10 年成功进军医疗健康产业，成为全球市场化企业中成长最快的集团公司之一。目前，阳光保险集团旗下已拥有财产保险、人寿保险、信用保证保险、资产管理、医疗健康、互联网金融等多家专业子公司，逐渐成为保险行业变革发展的中坚力量。

阳光保险把“数字科技+客户体验”作为战略重点，构建面向业务的 IT 业务平台，以科技创新驱动业务创新，在新形势下，作为 IT 核心系统的重要组成部分，数据的存储与管理也面临着转型和升级需求。

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挑战

提升核心业务数据库的处理能力与扩展能力

阳光保险对核心业务系统数据库架构设计原则是，根据业务特性，改造成基于多服务应用的小数据库，并实施应用服务化拆分，从而构建核心业务的服务化架构。要求核心数据库架构能够为 OLTP 类业务提供高性能和低延时的存储服务，同时配备灵活的副本策略与容灾备份方案。

为云计算平台提供超大容量共享存储资源服务

阳光保险广泛采用分布式系统架构来满足新一代保险核心业务系统的建设需求，随着业务的快速发展，基于云平台应用的数据量与类型均以每年 300% 以上的速度激增，需要对云计算平台的存储类型和容量都有了更多的要求，因此需要提供多种存储资源对接生产环境的云计算平台，提供统一的分布式存储资源池，同时要保障 7*24 小时的业务连续性。

大数据与深度学习等应用，需要大容量的存储系统支撑

一方面，保险业务需要完整记录和保存交易信息，包括产品宣传和销售文本、销售和服务日志、投保人操作轨迹等，确保能够完整、准确地还原相关交易流程和细节。由此产生的海量业务日志需要大容量的共享存储系统，在满足审计合规要求的同时可以与大数据系统无缝对接，支持数据分析和业务决策。另一方面，深度学习等创新应用也需要为前端计算集群提供大容量、高 IOPS 与高带宽的共享存储空间，以保障应用的流畅性。

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解决方案

阳光保险对 QingStor® NeonSAN 进行了全面的测试和评估， 结果证明 NeonSAN 在可靠性、性能、无缝扩展等方面表现优异，全面满足关键业务、大数据与深度学习等创新应用的需求。

在核心生产区部署 6 节点的全闪配置 NeonSAN，用于承载多个面向服务应用的 Oracle 数据库，多个 Oracle RAC 节点挂载同一个 NeonSAN 卷工作，支持 Oracle ASM 进行管理。现有的 QingCloud 私有云平台无须做任何改造，即可平滑添加 NeonSAN 作为大容量的数据盘存储，并通过云平台进行统一管理。此外，也可以为大数据分析、深度学习等创新应用提供大容量与高性能的存储服务。

拓扑示意图如下：

  

QingStor® NeonSAN 存储解决方案的主要优势如下：

支撑核心业务数据库、ERP 等关键业务稳定运行

NeonSAN 面向闪存的系统架构设计，提供分布式 Active-Active 双活，具备业界领先的高性能与低延时能力，保障Oracle RAC 等关键业务数据库（OLTP）与数据仓库（OLAP）高效稳定运行。NeonSAN 提供数据分片及多副本策略，保障多副本间的强一致性；软、硬件架构采用多路径和冗余机制，各组件可独立完成故障检测、修复和隔离，确保业务连续性。

云数据中心多业务场景的适配能力

全闪配置的 NeonSAN 为企业核心业务提供稳定支撑；存放业务日志提供超大容量的数据盘（百 TB 级别）满足行业监管需求，也为深度学习等应用提供高效、稳定的存储服务，实现所有数据的智能管理与运维。同时，NeonSAN 还提供 Kubernetes CSI 等容器存储方案，为有状态服务：如 MySQL 等提供稳定的持久化存储。

实现业务的平滑扩容和按需升级

NeonSAN 基于 X86 全分布式架构，不需要传统 SAN 交换机、专用网卡和昂贵的网络，可最大程度简化网络存储，显著降低采购和部署成本。NeonSAN 的数据恢复、迁移及扩容后进行容量均衡时上层业务无感知，触发时间可任意指定，新增节点可立即投入业务，降低后期的业务迁移成本和扩容成本。

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客户收益

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有效避免了传统数据库一体机升级重启问题，任何网络与组件故障，上层业务无感知，在提供出色性能的同时保障了 Oracle 关键业务的连续性，可平滑升级到两地三中心方案。

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一套存储系统提供灵活的配置以满足不同业务的数据存储需求，有效降低数据中心各类存储系统的投资与管理成本。

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采用 X86 全分布式架构，实现不动业务的平滑扩容，使存储扩容时间从几个月提升至 1 天，能够很好地应对后续业务发展、数据量剧增带来的扩容与升级问题。

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