一、项目背景及目标

伴随着“大数据”时代的来临，“数据”的重要性不言而喻，作为IT底座的“存储系统”在数据中心基础设施架构中也愈发庞大和复杂。中国农业银行数据中心是典型的金融机构大型数据中心，也面临着同样的场景，其存储管理长久以来一直是数据中心自动化管理的难点甚至是盲点，主要的问题有：

1.多厂商、多型号、异构程度高

已经建立起一套以SAN技术为核心存储技术的存储系统，由于建设周期长，设备型号比较多，包含多个厂商的十数种型号，各厂商设备管理的工具和界面不一致，无法形成统一的管理界面，日常运维管理的压力较大。

2.结构复杂，含数据存储和数据灾备体系

在建设本地数据存储的同时，还会建设有近线备份系统和两地三中心数据灾备系统，以确保数据安全性。所以存储系统不单单是单一的架构，而是包含本地存储、近线备份和远程灾备的复杂存储系统。

3.规模大、范围广，覆盖全国

不但要管理总行数据中心存储基础架构运维，还要为全国各地的分行数据中心提供技术支持与保障。

4.运维管理的自动化程度不够

针对存储资源的运维管理基本依靠人工进行，缺乏有效的技术工具实现统一的、自动化运维管理，很难形成实时准确的，展示存储系统设备健康度、宏观架构、资源利用率和和综合服务能力管理视图，管理人员在进行系统优化和改造时，缺少准确的数据作为依据，面临很大的压力。

为了解决上述问题，需要全面建设 “统一存储管理平台”，完成“一个平台，五个维度”的目标：

1.面向存储设备的集中故障监控平台：实现我行所有存储和存储网络设备，包括多厂商、多型号、异构存储设备的集中监控，集中事件收集，集中故障分析，统一故障转发，实现故障监控的全覆盖和自动化，并通过标准接口实现与一体化监控平台对接，实现对存储系统的细粒度监控。

2.面向存储系统的CMDB配置管理平台：采用自动化的方式，集中收集存储设备、存储网络和数据灾备网络的各类软硬件配置数据，构建面向存储系统的、细粒度的CMD配置管理库，并通过标准接口实现与综合CMDB系统的对接，补充和完善现有综合CMDB系统在存储层面的不足。

3.面向存储系统的容量利用率分析平台：在端到端管理模型的基础上，实现从存储池（SAN、NAS）到应用系统（数据库集群、虚拟化平台集群）的容量利用率分析，以及容量变更、容量消耗趋势分析功能。

4.面向存储系统的IO性能分析平台：实现覆盖整个存储系统的，包括存储设备、存储网络以及数据灾备网络的IO性能分析功能，主动发现性能瓶颈，强化性能监控手段，为存储系统的性能故障排查和性能优化提供准确的数据依据。

5.面向资源需求方提供存储服务平台：用标准化的服务目录，对外提供存储资源的申请、发放，回收等标准服务，后台用自动化引擎实现自动的流程化配置变更。

二、项目/策略方案

为了配合数据中心云化改造的总体目标，对于存储架构的改造论证两种方案：1）改架构：用敏态架构代替稳态架构，例如用分布式存储代替传统集中式存储。2）改管理：从运维层面入手，用自动化工具代替人工，用软件来定义数据中心层次的存储管理。

由于金融行业对业务连续性的要求，从架构层面对存储系统进行“重构”是不可能的，现有技术架构还要延续和优化，充分利用现有资源，深度挖掘现有存储系统的潜力，大幅提升现有存储系统的总体支撑能力，以达到“金融云”的标准。这就需要在现有存储架构的基础上，在不影响现有业务系统服务连续性的前提下，通过在“管理层面”的改造和提升，实现现有存储系统从“稳态”向“敏态”的顺利转型。综合评估，第二种建设方案是比较可行的。

三、创新点

通过引入“自动化+AI”技术，构建企业数据中心全局存储架构统一服务平台，解决长久依赖数据中心异构存储系统集中运维管理的难题，实现存储资源的识别、量化、调度和审计全生命周期管理，统筹解决“双模多态”存储架构的多种管理问题，实现存储服务的全面“云化”，大幅提升存储资源使用效能的同时，完成了存储架构的顺利转型。

四、项目过程管理

该项目建设总共划分为三个阶段：

*****阶段：建设北京上海两个数据中心的统一管理平台，初步实现基础的运维监控、配置梳理，资源分析等基础工作。

第二阶段：推广至全国各一级分行，实现存储资源管理全覆盖。

第三阶段：建设存储资源服务平台，提升自动化配置变更效率。

五、运营情况

项目在一阶段成功投产后，稳定运行，取得了良好的体验。此后仅用用半年时间完成了全国36个省一级分行的推广、部署工作，大大增强了农行整体IT基础架构的运维效率，为传统IT架构向云化转型打下了良好基础。

六、项目成效

统一存储管理平台项目建成，已经为中国农业银行上海生产中心、北京生产中心、全国36个省一级分行共计38个数据中心成功部署。通过总行部署门户系统，实现了中国农业银行面向全国的存储资源池的集中管理，让存储管理可视化、自动化、智能化，扫清运维监控盲点，大大提升了农业银行数据存储安全保障，提升了存储运维效率。

七、经验总结

此次项目顺利建设投产，很好的解决了农行数据中心存储自动化管理的难题。在一套系统中完整的涵盖了数据中心存储网络中的磁盘阵列（SAN和NAS）、光纤交换机以及前端的服务器，以存储资源为核心，以端到端数据路径为模型，完整的提供了故障、状态、配置、性能、容量、变更各个层面的管理、分析和预测功能，为传统IT架构向云转型提供了一种的路径探索和选择。