1、金融新一代數據中心基礎設施能力成熟度評估研究報告北京金融科技產業聯盟2024 年 12 月I版權聲明本報告版權屬于北京金融科技產業聯盟，并受法律保護。轉載、編摘或利用其他方式使用本報告文字或觀點的，應注明來源。違反上述聲明者，將被追究相關法律責任。II編制委員會編委會成員：聶麗琴施躍躍張翔路敬原王旭東編寫組成員：簡超杜利茍凱俞李謙王文強洪華張越震吳志強柳勤季哲徐省委李培蔡學識周煒王升東申文武庫曼陳銘康劉鑫衛劍釩左蔚毛翔昊陳嘉堯張海燕趙春華葛金磊王妍娟趙甲郭晉編審：黃本濤周豫齊III參編單位：北京金融科技產業聯盟秘書處中國銀聯股份有限公司新華三技術有限公司中國工商銀行股份有限公司中國建設銀行股份

2、有限公司興業銀行股份有限公司國家開發銀行中國農業發展銀行北京國家金融科技認證中心有限公司華為技術有限公司IV前言前言在新一代創新技術全面應用的時代背景下，金融機構在深化推進數字化轉型的過程中，其數據中心基礎設施的管理規模和復雜度大幅上升，對金融數據中心基礎設施自身能力建設提出了更高的要求。目前，用于衡量和評價金融新一代數據中心基礎設施能力成熟度的標準仍存在空白，為金融機構合理評估自身新技術應用水平、找準發展方向帶來了一定的困難。本報告結合行業發展趨勢和新技術應用場景，闡述了金融數據中心所面臨的挑戰和未來發展愿景，分析了金融數據中心基礎設施能力建設情況和新一代創新技術發展情況，綜合評估了國內外相

3、關成熟度模型的優缺點，提出了成熟度評估模型框架、能力定級和評估方法，建立起客觀且全面的金融新一代數據中心基礎設施能力成熟度評估體系，以科學衡量金融機構數據中心基礎設施能力建設成效，為廣大金融機構數據中心的建設和管理提供有效參考。V目錄目錄一、研究背景與意義.1（一）研究背景.1（二）研究意義.2二、金融數據中心建設進展與技術變革.3（一）金融數據中心建設進展.3（二）新一代創新技術變革.24三、能力成熟度評估模型.38（一）能力成熟度解決方案.39（二）能力成熟度模型架構.41（三）核心能力域.43（四）評價域.50（五）能力成熟度等級.51四、能力成熟度評估方法.52（一）評估原則.52（二

4、）模型及指標設計.53（三）成熟度計算.56五、總結與展望.57參考文獻.591一、研究背景與意義（一）研究背景1.金融數據中心面臨的挑戰1.金融數據中心面臨的挑戰數據中心是現代信息技術的核心基礎設施，隨著科技的不斷發展和數字化轉型的推進，數據中心在未來將繼續扮演著至關重要的角色。結合金融行業發展趨勢和新技術應用場景分析，我們發現，未來金融數據中心的發展主要面臨以下幾方面挑戰。一是一是新經濟形勢下各種新業務模式不斷涌現，對金融數據中心基礎設施的靈活性、可擴展性、兼容性、業務連續性提出更高要求。金融數據中心應充分利用云技術的優勢和多活多中心技術方案，以實現資源的最優配置和應用的靈活部署，為數據中

5、心提供更高的可用性和容錯性，并實現快速部署、資源彈性調整和無縫擴展的需求。二是二是人工智能技術的快速發展和應用為數據中心自動化與智能化創造了較好的條件，自動化和人工智能技術將在金融數據中心中扮演越來越重要的角色。三是三是隨著后疫情時代的影響，國際形勢更加復雜多變，金融數據中心作為國家信息技術關鍵基礎設施，在安全與隱私上需要更加注重安全和隱私保護。當前，提升重點產業鏈的韌性和安全水平也已經上升到國家利益和國家安全的高度，黨的二十大報告明確提出，要著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平。數據中心需不斷提升產業鏈供應鏈數字化核心能力。2四是四是“十四五”既是我國綠色低碳發展的關鍵時期，也是我國新型基礎設

6、施建設的重要窗口期，我們既要推動新型基礎設施的節能降耗，更要充分發揮信息基礎設施綠色賦能作用，推動數字化和綠色化深度融合。2.金融數據中心的發展愿景2.金融數據中心的發展愿景金融數據中心的發展需要緊密結合未來的趨勢和面臨的挑戰，以確保其在不斷變化的技術和業務環境中持續發展和創新。一是彈性和可擴展性一是彈性和可擴展性。隨著數據量的不斷增長和業務需求的變化，金融數據中心需要具備彈性和可擴展性，能夠快速適應業務的變化和增長。采用軟件定義的架構和自動化工具可以實現資源的動態配置和管理，提高金融數據中心的靈活性。二是可持續性和能源效率二是可持續性和能源效率。金融數據中心應致力于提高能源效率，采用先進的冷

7、卻技術、能源回收系統以及優化硬件配置等措施，減少碳足跡，并逐步增加可再生能源使用的占比。三是人工智能與自動化三是人工智能與自動化。金融數據中心應用人工智能和自動化技術來提高運維效率和決策能力。四是安全性和合規性四是安全性和合規性。金融數據中心是關鍵的信息基礎設施，應采用先進的安全措施，如多重認證、加密技術、應用監控、數據監控、網絡監控體系及入侵檢測防御系統，以保護數據和業務免受威脅。（二）研究意義結合上述金融數據中心的挑戰與愿景，本課題通過研究數據3中心基礎設施能力成熟度評估體系，可以全面了解金融數據中心的運行情況，識別潛在風險，指導數據中心基礎設施的規劃、建設、優化和升級，進一步提高金融數據

8、中心在基礎環境、網絡通信、IT設備、安全防控等方面的治理能力，提高數據中心基礎設施的質量和效率，強化金融信息基礎設施安全保障能力，提升數據中心的管理和運營水平，提升業務的連續性和安全性，從而實現組織的戰略目標，有利于實現金融信息基礎設施安全穩定運行，降低系統性金融風險，對建立和完善金融信息基礎設施建設與治理體系具有重要意義。二、金融數據中心建設進展與技術變革（一）金融數據中心建設進展1.政策指引（一）金融數據中心建設進展1.政策指引隨著移動互聯網、大數據、云計算、5G 等新技術及應用的快速推廣與普及，金融業電子交易保持高速增長。作為支撐金融科技發展創新的重要基礎設施，金融數據中心正朝著大型化、

9、規?；?、模塊化、集約化的發展趨勢演進，同時也帶來能源需求與碳排放增長?！笆奈濉币詠?，金融行業數據中心建設保持快速發展，并呈現出以下特點。一是綠色低碳、節能環保成為金融數據中心建設的核心聚焦。一是綠色低碳、節能環保成為金融數據中心建設的核心聚焦。國家出臺了一系列政策，鼓勵金融行業加快數字化轉型和數據中心建設。例如，國家發展改革委、中央網信辦、工業和信息化部、國家能源局聯合發布了 全國一體化大數據中心協同創新體系算4力樞紐實施方案，要求引導超大型、大型數據中心集聚發展，構建數據中心集群，在城市城區內部，加快對現有數據中心的改造升級，提升效能。中國人民銀行 2021 年底印發金融科技發展規劃（20

10、222025 年），提出要建設綠色高可用數據中心。同期，工業和信息化部印發 新型數據中心發展三年行動計劃，明確要求 2023 年底新建大型及以上數據中心 PUE 降低到 1.3 以下，嚴寒和寒冷地區力爭降低到 1.25 以下。北京、上海、浙江等地紛紛發文要求新建及改造大型和超大型數據中心 PUE 低于1.3。在金融行業數據中心由傳統數據中心向綠色數據中心轉型的過程中，從數據中心頂層設計，到布局定位和技術創新，再到綠色運維，均為實現碳達峰、碳中和、綠色可持續發展的國家戰略目標。二是“東數西算”數據中心布局政策，為金融行業建設一個可以長期、持續支持業務發展的數據中心提供了政策引導二是“東數西算”數

11、據中心布局政策，為金融行業建設一個可以長期、持續支持業務發展的數據中心提供了政策引導?！皷|數西算”是“十四五”期間國家重大工程之一，旨在優化我國數據中心布局，提升算力資源利用效率。該政策的核心是加快實施“東數西算”工程，提升數據中心跨網絡、跨地域數據交互能力，加強面向特定場景的邊緣計算能力，強化算力統籌和智能調度。隨著國家“東數西算”數據中心布局政策的持續落地，能耗指標統籌調配，促使大型和超大型數據中心布局到可再生能源等資源相對豐富的區域成為趨勢。其中西部集群內平均 PUE 值小于 1.2，5可再生能源使用率大于 30%，集群內大于 50%，為眾多金融機構布局西部數據中心提供了場地、網絡、能耗

12、等資源保障。三是金融行業對數據中心的依賴程度越來越高，因此對數據中心的穩定性和安全性提出了更高的要求三是金融行業對數據中心的依賴程度越來越高，因此對數據中心的穩定性和安全性提出了更高的要求。為了滿足這些要求，金融行業需要更加智能、自動化的運維手段來保證數據中心的穩定性和安全性。其次，隨著云計算技術的不斷發展，金融行業的數據中心正在向云化轉型。云化數據中心可以提供更加靈活、高效的資源分配和調度，同時也需要更加智能、自動化的運維手段來保證其穩定性和安全性。數據中心運維全自動化趨勢加速推進，自動化運維管理平臺能夠實現 IT 運維整個生命周期的自動化，涵蓋了從最初的設備發現，到安裝、配置、升級、安全管

13、理、審計及擴展的全過程。通過自動化運維管理平臺實現對這些基礎設施的統一操作。同時對數據中心溫度、濕度、電壓、電流、功率等各項數據進行采集與分析，并通過人工智能和大數據技術實時動態調優各專業領域設備、系統的工作狀態的綜合用能管理技術，進一步實現節能降碳。金融行業的數據中心運維全自動化趨勢正在加速推進，這將有助于提高數據中心的穩定性和安全性，同時也將帶來更加高效、智能的運維手段。2.場地基礎設施（1）選址及建設模式2.場地基礎設施（1）選址及建設模式金融數據中心場地選址主要考慮地理位置、交通便利性、電力供應、網絡通訊質量等因素。在城市中心區域或金融集聚區內，6選擇具有較高商業價值和良好發展前景的地

14、段，以獲得更好的業務機會和競爭優勢。金融業場地環境建設模式主要包括自建、改造和租賃等幾種方式。自建方式需要投入大量資金和時間，但可以自由設計和控制場地環境，提高場地品質和品牌形象；改造方式則是在原有場地上進行裝修和改造，以適應新的業務需求；租賃方式則可以省去建設時間和資金投入，方便快捷地獲得場地使用權。金融數據中心場地環境建設需要充分考慮安全因素，包括建筑結構、消防設施、安全防范系統等，確保場地安全和人員安全。金融業場地環境建設需要滿足各項業務功能需求，包括交易場所、會議室、辦公室、休息區等，并根據不同業務需求進行合理布局和裝修。金融業場地環境建設需要遵循環保原則，采用環保材料和設備，降低能耗

15、和排放，提高場地環保性能。金融業場地環境建設需要注重形象塑造，從建筑外觀到內部裝修，都要體現企業的品牌形象和文化內涵，提高品牌形象和市場競爭力。當前大型金融機構數據中心主要采用自建或聯合建設的模式，大部分符合 A 級金融數據中心建設標準，數據中心普遍設立在一、二線城市的工業園區，其中頭部金融機構（如國有大型商業銀行、股份制商業銀行等）普遍擁有其獨立的數據中心園區。當前中小型金融機構數據中心基本符合 C 級金融數據中心建設標準，地區型頭部金融機構符合 B 級以上建設標準，主要采7用自建+租賃第三方的模式建設數據中心，數據中心普遍設立在主要經營城市及就近城市。（2）數據中心布局（2）數據中心布局金

16、融數據中心需要合理規劃布局，根據不同業務需求和數據特點，采用模塊化、集裝箱式、微模塊等靈活的部署方式，提高數據中心的可用性和擴展性。金融數據中心需要特別注重安全性，采取一系列安全措施，如門禁系統、視頻監控、防雷防靜電等，確保數據安全和人員安全。金融數據中心需要遵循環保原則，采用節能環保的材料和設備，降低能耗和排放，提高數據中心的環保性能。金融數據中心需要滿足現有業務需求，同時也要考慮未來業務發展，進行靈活擴展和升級，以適應未來業務變化和市場需求。金融數據中心布局方面，一是要符合數據中心設計規范（GB 501742017）等相關標準規范要求，且具備靈活性，能夠適應不同業務需求和未來發展變化，方便

17、進行擴展和升級。二是要注重效率，合理規劃數據中心的空間和資源，提高數據中心的運行效率和管理效率。三是要注重可維護性，方便進行設備的安裝、維護和管理，提高數據中心的可用性和可靠性。大型金融機構普遍采用多地多中心的布局模式，核心系統采用同城雙活或異地雙活模式部署，重要業務系統采用同城主備或異地主備的模式部署，一般業務系統采用主備或單中心模式部署，對于核心及重要數據在同城及異地數據中心均有多副本數據，以8保證業務連續性及保護數據不丟失，可達到 RPO=0、RTO數分鐘甚至數十秒的容災目標。中小型金融機構采用兩地三中心或兩地兩中心的布局模式，對于核心系統采用同城雙活或異地主備的模式部署，重要業務系統主

18、要采用同城主備模式部署，一般業務系統采用單數據中心模式部署，核心及重要數據至少在異地有冷備份數據，可達到RPO=0、RTO12H 的容災目標。（3）數據中心基礎設施（3）數據中心基礎設施金融數據中心建筑結構需要具備防火、防震、防雷、防靜電等安全性能，同時要滿足數據中心的特殊要求，如防潮、防塵等。金融數據中心需要具備穩定、可靠的電力供應，包括市電、UPS、發電機等，以保證數據中心的持續運行。金融數據中心需要具備高效、穩定的空調系統，確保數據中心的溫度、濕度和空氣質量等符合規范要求，以保障數據設備和工作人員的安全和穩定運行。金融數據中心需要具備高速、穩定的網絡通訊能力，包括局域網、廣域網、互聯網等

19、，以滿足數據傳輸和業務需求。金融數據中心需要具備完善的安全防范系統，包括視頻監控、門禁系統、消防系統等，確保數據安全和人員安全。金融數據中心需要配備各種基礎設施配件，如配電柜、UPS 電池、空調設備、網線等，以確保數據中心的正常運行。金融數據中心基礎設施建設方面，一是要符合數據中心設計規范等相關標準規范，以確保數據中心的合規性和安全性。9二是要考慮未來發展需求，進行靈活擴展和升級，以適應未來業務變化和市場需求。三是要優化資源利用，合理規劃電力、空間、人力資源等，提高數據中心的運行效率和管理效率。四是要提高運維和管理效率，采用自動化、智能化的運維和管理手段，減少人工干預和錯誤率。大型金融機構數據

20、中心普遍達到 A 級數據中心標準，少部分因歷史遺留問題正在逐步向 A 級數據中心過渡。數據中心根據功率密度分為高密度區、低密度區；按功能分為生產區、開發測試區、接入區、運維管理區等，用以部署不同屬性的設備及業務系統。電氣、暖通、消防等基礎設施設備均有冗余，可以實現數據中心設備故障的基本全自動秒級切換。中小型金融機構數據中心基本符合 C 級數據中心建設標準，地區型頭部金融機構符合 B 級以上建設標準。部分數據中心無嚴格的能耗分區及功能分區，缺乏整體數據中心規劃。數據中心電力至少有柴發、UPS 作為應急保障，地區型頭部金融機構普遍采用雙路供電；空調、消防、線纜有一定的冗余，可以實現數據中心設備故障

21、的手動切換。3.IT 基礎設施3.IT 基礎設施網絡通信建設情況分別從網絡架構、線路資源、網絡通信設施三個層面進行分析總結。（1）網絡架構（1）網絡架構10金融網絡通信架構通常采用分級架構，包括總行、一級分行、二級分行、支行等多個層級。每個層級都有不同的職責和功能，總行負責全行信息系統的管理和運營，分行則負責當地業務的管理和拓展。金融網絡通信架構的核心網絡設備包括路由器、交換機、防火墻等。這些設備負責數據的傳輸、交換和安全控制，是網絡通信的基礎設施。廣域網負責連接不同地點的分支機構和業務系統，實現數據的跨區域傳輸和業務協同。通常采用高速專線或者 VPN 等方式連接。局域網負責連接同一地點的分支

22、機構和業務系統，實現數據的本地傳輸和業務處理。通常采用以太網等技術構建。金融網絡通信架構還需要考慮與互聯網的接入，以便實現網上銀行、移動銀行等業務的開展。通常采用專線或者 VPN 等方式連接。為了保證金融網絡通信架構的高可用性和穩定性，通常需要建立備份系統和冗余設備。當主設備出現故障時，備份設備可以迅速接管，保證業務的連續性。金融網絡通信架構需要嚴格的安全保障措施，包括訪問控制、數據加密、漏洞掃描等。通過建立完善的安全保障體系，確保網絡通信的安全性和穩定性。當前大部分金融機構數據中心網絡架構均按照數據中心內部網絡和跨數據中心網絡進行網絡功能性劃分。各網絡均采用冗余性部署，且通過分區分域方式實現

23、不同安全級別業務間安全隔離和訪問控制。大部分金融機構在數據中心互聯網區域已部署IPv6，個別大型金融機構在內網區域也開始試點并推廣部署IPv6。（2）線路資源（2）線路資源11金融網絡通信架構需要依托專線資源實現各分支機構與總行之間的數據傳輸和業務協同。這些專線通常采用光纖傳輸，具有較高的傳輸速率和穩定性。金融網絡通信架構還需要依托互聯網資源實現對外服務的延伸，如網上銀行、移動銀行等。這些互聯網資源通常采用寬帶專線或者 VPN 等方式連接，以保證數據傳輸的可靠性和安全性。對于一些偏遠地區或海外分支機構，金融網絡通信架構可能需要借助衛星通信資源實現數據傳輸和業務協同。這些衛星通信資源可提供高速、

24、可靠的遠程通信服務。金融網絡通信架構還需要考慮無線通信資源的利用，如WiFi、4G/5G等。這些無線通信資源可實現移動辦公和移動金融服務，提高業務靈活性和客戶滿意度。為了保證金融網絡通信架構的高可用性和穩定性，通常需要建立備份線路和冗余設備。當主線路出現故障時，備份線路可以迅速接管，保證業務的連續性。金融網絡通信架構需要嚴格的安全保障措施，包括訪問控制、數據加密、漏洞掃描等。通過建立完善的安全保障體系，確保線路通信的安全性和穩定性。當前大部分金融機構租用的運營商線路資源主要包括互聯網專線、傳輸專線、MPLS VPN 專線、4G/5G 專線等。通常租用多家運營商專線，并通過 BGP 與各運營商對

25、接，大部分金融機構已實現與各運營商 IPv4/IPv6 雙棧對接。（3）網絡通信設施（3）網絡通信設施12金融網絡通信設施的基礎是通信網絡，包括有線通信網絡和無線通信網絡。有線通信網絡包括光纖、電纜等傳輸介質，無線通信網絡則包括基站、無線局域網等設備。這些設施保證了金融網絡通信的穩定性和可靠性。金融網絡通信設施的數據中心設施包括服務器、存儲設備、數據庫等。這些設施存儲了大量的業務數據和信息資源，為金融業務的正常運行提供了重要支持。金融網絡通信設施的網絡安全設施包括防火墻、入侵檢測系統、病毒防護系統等。這些設施可以防范外部攻擊和病毒入侵，保護金融網絡通信的安全性和穩定性。金融網絡通信設施的終端設

26、備設施包括計算機、移動設備等。這些設施用于連接用戶和金融系統，實現金融服務的自助化和移動化。金融網絡通信設施的網絡管理設施包括網絡管理軟件、監控系統等。這些設施可以對金融網絡通信設施進行實時監控和管理，及時發現和解決問題，保證金融網絡通信設施的正常運行。大部分金融機構的核心網絡設備（路由器、交換機、防火墻、負載均衡等）采用高可靠的硬件架構，采用冗余主控、業務板、電源、風扇等關鍵部件實現單機高可靠，非核心設備也采用集群、M-LAG、路由等技術實現系統高可靠。部分金融機構已開始采購并部署全國產化網絡設備。4.運行管理與維護（1）資產管理4.運行管理與維護（1）資產管理13金融數據中心定期采購和維護

27、各類硬件設備，如服務器、存儲設備、網絡設備等。這些設備是數據中心運行的基礎，需要保證其質量和性能，以滿足金融業務的需求。金融數據中心還對各類軟件資產進行管理，包括操作系統、數據庫、中間件等。這些軟件資產是金融業務運行的基礎，需要保證其安全性和穩定性，避免受到病毒攻擊和惡意篡改。金融數據中心建立完善的數據備份和恢復機制，以防止數據丟失和災難性事件的發生。這些機制需要定期測試和更新，以確保其有效性和可靠性。金融數據中心對各類資產進行風險管理，包括設備故障、網絡安全等。這些風險可能對數據中心的運行和金融業務造成影響，因此需要采取相應的措施進行防范和管理。金融數據中心合理規劃和利用各類資源，包括電力、

28、空間、人力資源等。通過對資源的優化和利用，可以提高數據中心的運行效率和管理水平，降低成本和提高效益。金融數據中心建立完善的制度和進行相關的培訓，以確保各類資產的管理和維護工作得到有效執行。這些制度和培訓可以提高工作人員的技能水平和工作效率，降低操作風險。大部分金融機構能夠定期檢查數據中心基礎設施的運行狀態，定期（按年/按季度）評估資產性能容量，制定容量規劃，并按需制定采購計劃，對于故障率較高的設備制定遷移或下線計劃。近些年，金融行業普遍采用云計算、多路負載分發、SDN、SD-WAN 等技術，可實現快速高效容量變更，推進資源彈性伸縮機制。14（2）例行管理（2）例行管理金融數據中心定期對各類設備

29、進行巡檢，包括服務器、存儲設備、網絡設備等。巡檢過程中需要檢查設備的運行狀態、指示燈、溫度、濕度等指標，及時發現和解決問題，確保設備的正常運轉。金融數據中心對網絡安全進行實時監控，包括防火墻、入侵檢測系統、病毒防護系統等。監控過程中需要實時分析網絡流量和安全事件，及時發現和處理安全威脅，確保金融業務數據的安全性和穩定性。金融數據中心定期備份數據，并制定相應的數據恢復策略和預案。在發生數據丟失或災難性事件時，能夠迅速恢復數據和業務運行，減少損失和影響。金融數據中心對各類設備進行定期維護保養，包括除塵、更換耗材、軟件升級等。通過定期的維護保養，可以延長設備的使用壽命和性能，減少故障和停機時間。金融

30、數據中心制定完善的應急預案，以應對各種突發事件和災難性事件。應急預案需要包括應急組織、通訊聯絡、技術方案等內容，確保在突發事件發生時能夠迅速響應和處理。金融數據中心對各類操作和維護活動進行記錄管理，包括設備巡檢記錄、維護保養記錄、應急處理記錄等。記錄管理可以追溯操作過程和維護情況，為后續工作和責任追究提供依據。各金融數據中心均具有一定的場地環境、網絡、IT 環境、操作系統、數據庫、中間件、應用等方面的監控平臺。大型金融機構基本已建成統一運維平臺，將各個領域監控指標關聯起來，進行關聯分析，提前預判故障告警，并可實現部分故障自愈，逐15步實現運維的智能化；而中小型金融機構監控平臺相對獨立，故障排查

31、依賴各領域人工判斷，難以提前預警。（3）容量管理（3）容量管理金融數據中心對硬件和軟件資源進行規劃，以滿足金融業務的需求。規劃需要考慮服務器的性能、存儲設備的容量、網絡的帶寬等指標，以確保數據中心能夠支持未來業務的發展。金融數據中心根據業務需求將資源進行合理分配，以最大化利用資源。分配需要考慮不同業務部門的需求和優先級，以及資源的可用性和可靠性，確保數據中心能夠高效地支持金融業務運行。金融數據中心對硬件和軟件資源進行實時監控，以了解資源的利用情況和性能表現。通過監控可以及時發現和解決資源瓶頸和性能問題，確保數據中心的穩定性和可靠性。金融數據中心具備擴展和升級的能力，以滿足不斷增長的金融業務需求

32、。容量擴展需要考慮數據中心的可用空間、電力供應、網絡連接等指標，以確保數據中心能夠支持未來業務的擴展。金融數據中心對硬件和軟件資源進行優化，以提高數據中心的性能和效率。優化需要考慮不同資源的配置和相互關系，以及數據中心的架構和設計，確保數據中心能夠提供最優的性能和服務。金融行業普遍會定期收集容量需求，并制定容量計劃。部分領先金融機構已引入容量預測工具，使資源預估更加準確合理；部分金融機構仍舊依賴于人工經驗做判斷，實際運行中常常會遠高于系統運行峰值需求，造成一定資源的浪費。16（4）事件管理（4）事件管理金融數據中心建立有效的事件接收和分類機制，確保事件的及時上報和合理分類。不同類型的事件需要采

33、取不同的處理策略和資源調配，以確?？焖俳鉀Q和恢復業務。金融數據中心對接收到的各種事件進行優先級評估，確定其重要性和緊急性。根據評估結果，需要合理分配資源和調度人員，以優先處理對金融業務影響較大的事件。金融數據中心建立完善的事件處理和恢復機制，確保事件得到及時解決和恢復業務。在處理過程中，需要采取合適的工具和技術手段，以及時隔離問題、修復故障，并恢復數據的完整性和可靠性。金融數據中心對處理過的事件進行總結和分析，找出根本原因和改進措施。同時，需要將事件的處理結果及時反饋給相關干系人，以便做出相應的調整和改進。金融數據中心建立知識庫和經驗積累機制，將處理過的事件整理歸檔，形成數據中心寶貴的經驗和支

34、持資源。通過不斷總結和積累經驗，可以提高數據中心運行管理的水平和效率。各金融數據中心對于重要事件基本均有相關記錄，并定期對事件回顧，優化解決效率。（5）問題管理（5）問題管理金融數據中心需要建立有效的問題管理機制，通過采取措施消除問題的深層次原因，預防問題再次發生，降低重復問題的影響，提高金融數據中心服務質量和穩定性。問題管理機制包括問題的識別與記錄、問題的分類分級、問題的分析與升級、問題的17解決、問題的回顧與關閉。同時還應包括問題來源包括但不限于尚未找到根本原因的事件、歷史事件趨勢分析、性能或容量數據分析、二線檢查發現問題等，對未查明原因的問題，應增加監控和應急措施。各金融數據中心對于重要

35、問題基本均有相關記錄，并定期對問題進行回顧，優化解決效率。（6）變更管理（6）變更管理金融數據中心定期收集和分析來自各業務部門和用戶的變更需求，包括新增功能、優化現有流程、修復漏洞等。通過對需求的分析，可以評估變更的必要性、影響范圍和優先級。根據需求分析結果，金融數據中心制定詳細的變更計劃，包括變更實施的時間、所需資源、可能遇到的風險及應對措施等。同時，需要對相關業務部門和用戶進行通知和協調。按照變更計劃，金融數據中心按時進行硬件和軟件的變更操作。在變更過程中，需要密切關注系統的狀態和各項指標，確保變更不會對現有業務造成不利影響。完成變更實施后，金融數據中心進行嚴格的測試和驗證，確保變更后的系

36、統能夠正常工作且不引入新的問題。測試范圍應涵蓋功能、性能和安全性等方面。經過測試驗證后，金融數據中心及時通知相關業務部門和用戶變更已經成功實施，并提供必要的技術文檔和操作指南。同時，需要根據用戶需求進行相關部署和配置調整。在變更發布后，金融數據中心對變更的實施效果進18行跟蹤和評估，了解用戶反饋和使用情況。針對問題和不足之處進行改進和優化，以提高數據中心的運行效率和客戶滿意度。各金融數據中心均有變更管理制度。變更前制定方案，開展風險評估及業務影響性評估，并建立合適的審批機制。領先的金融機構可實現變更任務的自動化，減少人工操作風險。5.風險管理與安全保障（1）風險管理5.風險管理與安全保障（1）

37、風險管理金融數據中心應首先識別可能面臨的風險，包括技術風險、操作風險、安全風險、法律風險等。這些風險可能對數據中心的業務連續性、數據安全性和服務質量產生重大影響。識別風險后，金融數據中心對每一種風險進行評估，分析其發生的可能性和影響程度。這有助于確定哪些風險是需要優先考慮和管理的。根據風險評估結果，金融數據中心制定相應的風險管理策略。這可能包括預防策略（例如制定操作指南、實施備份策略等）、降低策略（例如引入冗余系統、定期維護設備等）以及應對策略（例如制定應急預案、建立恢復策略等）。金融數據中心建立風險監控機制，實時監測可能出現的風險，及時發現和預警。此外，還應定期對風險管理策略的有效性進行評估

38、和更新。當風險發生時，金融數據中心迅速采取應對措施。這可能包括立即修復系統、隔離問題、恢復數據等，以降低風險的影響。同時，應積極收集和分析相關反饋，以便對風險管理策略進行改進。金融數據中心定期向上級管理部門和相關業務部門報告風險管理情況，確保信息19的透明度和及時性。此外，還應與內部和外部的利益相關者保持良好的溝通，共同應對風險。針對員工，金融數據中心提供相關的培訓課程，提高他們對風險管理重要性的認識，并培養他們處理風險事件的能力。此外，還應定期組織演練和演習，以檢驗和提升應對風險的能力。大部分金融機構均能夠定期對金融數據中心做風險評估，并及時整改。采取整改措施后進一步評估，保證風險處置措施的

39、有效性。（2）物理安全（2）物理安全金融數據中心嚴格控制訪問權限，僅允許授權人員進入數據中心。應實施身份驗證和授權機制，確保只有合適的人員能夠訪問和操作關鍵設備。金融數據中心設立監控攝像頭和安全警報系統，實現對數據中心的實時監控和預警。同時，應定期進行安全巡檢，檢查數據中心的門窗、消防設施、安全設備等是否完好無損。金融數據中心采取有效的防火和防災措施，確保數據中心的設備安全和人員生命安全。這可能包括安裝防火門、滅火系統、防水設施等，以及制定應急預案和進行定期演練。金融數據中心確保電力供應的穩定和可靠，防止因電力故障導致的設備損壞或數據丟失。應采用不間斷電源（UPS）和備用發電機等設備，確保數據

40、中心的持續供電。金融數據中心保持適宜的溫濕度、潔凈度和磁場環境，以保障設備的正常運行和數據的穩定性。應安裝空調系統、空氣過濾器等設備，確保數據中心的溫度、濕度和空20氣質量保持在適宜的范圍內。金融數據中心定期對員工進行物理安全教育和培訓，提高員工對物理安全的認識和防范意識。培訓應包括安全操作規程、應急處理流程、消防設備使用等，以確保員工能夠正確應對突發事件。金融數據中心定期進行安全審計和檢查，確保各項安全制度和措施的有效執行。審計和檢查的范圍應包括數據中心的設施、設備、人員操作等各個方面，以確保數據中心的物理安全得到全面保障。金融數據中心普遍設置分區分級管理，嚴格控制人員的進出及活動區域；機房

41、關鍵區域有無死角監控，監控數據均需保存一段時間后再進行覆蓋；數據中心配置場地環境、IT 環境等值班人員，定時巡檢，及時發現并解決隱患。大規模金融數據中心還配置各類安全檢查設施，確保危險品無法進入。（3）支持類系統信息安全（3）支持類系統信息安全金融數據中心確保網絡通信的安全性，防止未經授權的訪問和數據泄露。應實施防火墻、入侵檢測/防御系統等安全措施，監控網絡流量，及時發現和處理安全威脅。金融數據中心確保操作系統、數據庫和其他支持類系統的安全性。應定期更新系統和軟件補丁，關閉不必要的端口和服務，限制不必要的訪問權限。金融數據中心采取有效的數據加密和保護措施，確保數據的機密性和完整性。應使用加密技

42、術對敏感數據進行加密，實施數據備份和恢復策略，以防止數據泄露和意外損失。金融數據中心確保應用程序的安全性，防止潛在的安全漏洞和攻擊。應進行代碼審21查和測試，識別并修復潛在的安全漏洞。同時，應定期更新應用程序補丁和修復程序。金融數據中心實施嚴格的訪問控制和權限管理機制，確保只有授權人員能夠訪問敏感數據和系統資源。應基于角色或職責定義訪問權限，并定期審查和更新權限設置。金融數據中心建立完善的日志記錄和監控機制，記錄關鍵系統和網絡活動，進行審計和分析。這有助于及時發現異常行為和潛在的安全威脅，提供對安全事件的追溯和分析能力。針對員工，金融數據中心提供安全培訓和意識提升課程，提高員工對信息安全重要性

43、的認識，培養良好的安全習慣和防范意識。通過定期的培訓和宣傳活動，增強員工對支持類系統信息安全的重視程度。金融數據中心遵守相關的法律法規和標準要求，確保支持類系統信息安全的合規性。同時，應建立內部審計和合規檢查機制，定期對支持類系統信息安全進行評估和審計，確保安全措施的有效執行。金融數據中心信息安全普遍由專人專崗負責，大規模金融機構為此還專門設立信息安全部，負責識別信息安全需求、制定安全策略及管理措施、日常安全監視及定期檢查、安全系統建設等。金融數據中心普遍已配置身份鑒別系統（如堡壘機）、審計系統、漏洞及病毒管理、備份與恢復系統等。（4）業務連續性（4）業務連續性金融數據中心制定全面的業務連續性

44、規劃，包括災難恢復計劃、應急預案、業務影響評估等。這些規劃應基于對業務需求和潛在風險的深入分析，以確保在發生災難或突發事件時能夠快速22恢復關鍵業務。金融數據中心實施定期的數據備份和恢復策略，確保數據的安全性和完整性。應采用多種備份方式（如全備份、增量備份、差異備份等），并測試備份數據的可恢復性，以確保在災難發生時能夠及時恢復數據。金融數據中心具備備份基礎設施和冗余系統，以防止單點故障和確保業務的連續性。例如，應配備備用電源、冷卻系統、網絡設備等，以確保在主設備出現故障時能夠快速切換到備份設備。金融數據中心具備災難恢復能力，以便在發生嚴重災難時能夠迅速恢復關鍵業務。應制定詳細的災難恢復計劃，包

45、括災難發生時的應急響應、數據傳輸、系統重啟等步驟，并定期進行測試和演練。金融數據中心實施連續監控和告警機制，實時監測關鍵業務和系統性能。通過設置閾值和告警規則，能夠及時發現潛在的問題和故障，并觸發相應的應急響應措施。金融數據中心定期對員工進行業務連續性培訓和應急響應演練，提高員工對業務連續性重要性的認識，并培養他們處理突發事件的能力。通過培訓和演練，可以增強團隊的協同能力和應對危機的能力。金融數據中心與第三方服務提供商建立緊密的合作關系，確保在發生災難或突發事件時能夠獲得及時的支援和協助。應定期評估第三方服務提供商的應急響應能力和服務質量，以確保他們能夠滿足業務連續性的需求。金融數據中心遵守相

46、關的法規和標準要求，確保業務連續性的合規性。同時，應定期進行內部審計和合規性檢查，評估業務連續性計劃的有效性和執行情況，以確保滿足法規和組織的要求。23業務連續性管理體系方面，各金融機構均已建立了獨立的業務連續性管理團隊，并形成了相對完善的運行機制。各機構不僅規范了內部業務連續性管理體系，還加強了對供應商和第三方合作伙伴的業務連續性評估和監理機制。應急管理方面，金融行業注重應急響應機制的建設，并定期開展應急演練和培訓。在災備管理方面，金融行業對系統、數據和基礎設施的備份和恢復能力進行評估和管理，加強信息系統業務連續性關鍵資源的建設，實現信息系統的高可用性，保障信息系統的持續運行并減少信息系統中

47、斷后的恢復時間。各金融機構保證每年至少一次重要系統專項災備切換演練，每三年至少進行一次重要信息系統全面災備切換演練，演練前向監管部門報告并在演練結束后報送總結。（5）審計管理（5）審計管理金融數據中心制定全面的審計計劃，包括審計目標、范圍、時間安排、資源分配等。該計劃應基于對數據中心業務需求和潛在風險的深入分析，以確保對關鍵業務和系統進行全面的審計。金融數據中心按照審計計劃，實施審計程序以評估數據中心的合規性、安全性和有效性。這包括對系統訪問權限、數據備份與恢復、業務連續性等方面進行審查。金融數據中心對審計過程中發現的問題和情況進行詳細記錄，并進行深入分析。這有助于識別潛在的風險和問題，并采取

48、相應的糾正措施以提高數據中心的運行效率和安全性。金融數據中心定期向上級管理部門和相關業務24部門報告審計結果，確保信息的透明度和及時性。同時，應與內部和外部的利益相關者保持良好的溝通，共同應對潛在風險和問題。金融數據中心對審計過程中發現的問題進行跟蹤和監督，確保采取的糾正措施得到有效執行。此外，應定期對審計程序進行審查和改進，以提高審計質量和效果。金融數據中心確保審計管理符合相關法規和標準的要求，遵循相關的法律和監管規定。應定期對審計管理進行合規性評估和檢查，以確保符合相關法規和標準的要求。針對員工，金融數據中心提供相關的培訓課程和培訓計劃，提高他們對審計管理重要性的認識和防范意識。通過培訓和

49、教育活動，可以增強員工對審計管理的重視程度，并培養良好的安全習慣和防范意識。如涉及第三方服務提供商，金融數據中心對其進行審計管理。應制定相應的審計計劃和程序，確保第三方服務提供商符合數據安全和業務連續性的要求。同時，應定期對第三方服務提供商進行審查和評估，以確保他們能夠滿足組織的需求。金融行業審計管理一般由專業審計組織負責，由其制定審計管理制度及審計策略，每年至少組織一次專項內部審計或第三方審計，并對審計結果做跟蹤及改進。（二）新一代創新技術變革1.發展趨勢（二）新一代創新技術變革1.發展趨勢隨著云計算技術的不斷發展，金融數據中心可能會更加深入地應用云計算技術，實現更高效、更靈活、更低成本的數

50、據處理25和分析。同時，云計算還可以提供更加強大的計算和存儲能力，滿足金融業務對于數據存儲和處理的日益增長的需求。隨著大數據技術的不斷發展，金融數據中心可能會更加廣泛地應用大數據技術，對海量的數據進行高效、準確的分析和處理，以更好地支持業務決策和風險管理。隨著全球氣候變化的日益嚴重，金融數據中心可能會更加注重綠色化和可持續發展，通過采用更環保、更節能的技術和設備，減少對環境的影響。金融數據中心可能會更加注重智能化發展，通過采用人工智能、機器學習等技術，實現更加智能化、自動化的數據處理和分析，提高工作效率和質量。金融數據中心可能會更加注重高可靠性和安全性，通過采用更加先進的安全技術和設備，保障數

51、據安全和業務運行的穩定性。隨著金融數據量的爆發增長，金融 IT 架構向分布式轉型，未來金融行業數據中心預計將采用多地多中心多活的模式部署。同時，隨著數據中心技術發展，未來數據中心將追求更加綠色節能，采用新一代技術及可再生能源降低數據中心能耗，利用數字化管理工具實現數據中心運營管理的智能化。2.技術演進2.技術演進隨著金融行業不斷發展，金融數據中心成為金融機構的重要支撐，為金融行業數據安全和應用提供了保障。隨著技術的發展，26數據中心也在不斷推陳出新，下面列舉了一些新一代創新技術的發展情況。（1）軟件定義數據中心（SDDC）技術（1）軟件定義數據中心（SDDC）技術軟件定義數據中心的概念于 20

52、12 年提出，直觀的定義是把數據中心內傳統的、物理的、硬件的資源進行虛擬化和軟件化，將數據中心中的計算、網絡、存儲、管理、安全等方面納入統一的軟件定義框架和管理平臺之中，實現靈活配置的動態架構，并通過豐富的應用編程接口調用對外提供服務，提高數據中心的靈活性、可擴展性和自動化程度，從而滿足金融行業對數據中心的高要求。軟件定義數據中心是云計算技術在數據中心的具體應用，是傳統數據中心向云數據中心轉型的技術方向。SDDC 是一種全新的方法，利用虛擬化技術，如計算虛擬化、網絡虛擬化、存儲虛擬化和管理與自動化軟件，對傳統、物理、硬件的資源進行優化和管理。這使得金融數據中心的資源能夠得到更有效的利用，提高效

53、率并降低成本。在 SDDC 中，所有的計算、存儲和網絡資源都以軟件定義的方式實現，這使得資源的配置和使用更加靈活和動態。例如，通過軟件定義的計算虛擬化，可以在數分鐘內根據業務需求自動調配應用，并自動調整資源級別以滿足不斷變化的業務需求。此外，SDDC 還提供了策略驅動的應用服務，可以將自動化的業務連續性與支持虛擬化的安全性相結合，提供卓越的正常運行時間和對資源訪問及安置的無可比擬的控制力。這種策略驅動27的應用服務可以根據實際業務需求，提供應用隔離、訪問控制和安全審計等功能。在管理和自動化軟件方面，SDDC 允許用戶遠程管理和自動化任何任務，這大大降低了網絡管理員的工作負擔，提高了工作效率。同

54、時，SDDC 還支持基于策略的配置，用戶可以在數分鐘內交付應用，并自動調整資源級別以滿足不斷變化的業務需求。軟件定義促進數據中心的運營轉型，使得數據中心的運營重心由軟硬件運維轉向以用戶為中心的云架構運營。軟件定義提供了“以用戶為中心”的運營能力，提高了數據中心動態管理能力和精細化管理水平，改變了數據中心的能力構成。此外，利用軟件定義數據中心按需服務、快速重建、靈活調配、統一管理、彈性擴展的能力，極大地推動了金融業測試標準化體系建設，為金融業構建標準化、高效的測試體系提供了有力支撐，是實現測試轉型的重要技術手段。（2）數字孿生技術（2）數字孿生技術將數據中心的物理環境和設備用數字孿生技術進行模擬

55、和管理，可以輔助數據中心運營管理團隊快速尋找故障，提高處理速度和準確性。數字孿生是一種充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射的技術。這種技術可以將對應的實體裝備的全生命周期過程反映出來。28數字孿生在金融領域的應用主要體現在對所生產的產品的虛擬展現，以及基于傳感器所建立的某一物理實體的數字化模型，可模擬物理世界的具體事務。這種技術可以構建數字模型，模擬金融實體的外部形態、內部機理和運行關系等方面的整體抽象描述，實現多個變身，構建形態各異的數字模型。數字孿生的核心特征主要包括虛實映射、實時同步、共生演進和閉環優化。虛實映

56、射指的是在數字空間構建物理對象的數字化表示，實現雙向映射、數據連接和狀態交互。實時同步則基于實時傳感等多元數據的獲取，可以全面、精準、動態地反映物理對象的狀態變化。共生演進指的是數字孿生所實現的映射和同步狀態應覆蓋孿生對象從設計、生產、運營到報廢的全生命周期，孿生體應隨孿生對象生命周期進程而不斷演進更新。最后，閉環優化則是指通過描述物理實體內在機理，分析規律、洞察趨勢，基于分析與仿真對物理世界形成優化指令或策略，實現對物理實體決策優化功能的閉環。數字孿生技術在數據中心的主要應用包括基礎設施設計規劃、容量評估、故障模擬、智能化運維、能效管理、變更管理、安全態勢評估、服務質量評估、運營可視化等。通

57、過數字孿生技術，可以對數據中心的運行情況進行模擬和分析，預測設備的故障和性能瓶頸，在設計階段進行優化，并對實際運行中的數據中心進行監控和管理。這樣可以提高數據中心的效率、可靠性和安全性，減少資源消耗和故障風險。數字孿生29技術可以為數據中心基礎設施建設提供技術支持和優化方案，使數據中心建設更加智能化、高效化和可持續發展。（3）邊緣計算技術（3）邊緣計算技術作為行業數字化轉型的基礎賦能平臺，邊緣計算通過在網絡邊緣位置，為用戶提供數字化、網絡化、智能化服務，以滿足數字變革過程中在低時延、大帶寬、智能分析、海量數據、安全可信、高效算力等不同方面的差異化需求。邊緣計算的目的是將部分數據處理和服務部署從

58、云端轉移到霧端或終端，實現數據就近處理，減少網絡擁塞和延遲，提高數據安全性和隱私保護。這種技術可以降低時延和提高效率，同時可以減輕云端壓力，提高數據處理速度和響應速度。數據中心可以承載大量的數據處理和存儲任務，適用于對數據進行深度分析和長期存儲，但在面對金融行業對實時性要求較高的場景時，則延遲較大。而邊緣計算技術可以將部分數據處理任務下沉到距離數據產生源頭更近的邊緣設備上，從而能夠實現更快的數據處理和響應速度，減少數據在傳輸過程中的延遲。因此，邊緣計算技術可以和數據中心傳統的基礎設施能力相互結合，形成一種“邊緣-云”協同的架構模式，使數據在處理和存儲過程中既能夠充分發揮數據中心的優勢，又能夠滿

59、足對實時性要求較高的場景的需求。在金融領域，邊緣計算技術可以應用于需要實時處理和響應數據的場景，如工業自動化、物聯網、智能交通、智能家居、虛30擬現實和增強現實等。相比于傳統的云計算模式，邊緣計算可以更好地適應這些場景的需求，提高數據的安全性、可靠性和效率，并提供更好的用戶體驗和商業價值。針對金融業務，邊緣計算技術可以幫助金融機構提供更快速、更安全、更高效的服務。例如，在移動支付領域，邊緣計算可以減少支付過程中的延遲和網絡擁塞，提高支付效率和用戶體驗。此外，在智能投資領域，邊緣計算可以幫助金融機構更快速地獲取市場數據和分析結果，提高投資建議的準確性和時效性。目前，邊緣計算在金融行業已經在智慧銀

60、行、智能安防、智慧園區、智慧網點、智能終端等場景大量落地使用，提升了業務的自動化、數字化、智能化水平，實現了顯著的降本增效的目標。（4）人工智能技術（4）人工智能技術金融人工智能是一種利用機器學習、自然語言處理、計算機視覺等技術，在金融領域實現自動化決策、風險管理、客戶服務等功能的技術。這種技術的目標是為了提高金融業務的效率和準確性，降低成本，改善用戶體驗。在金融數據中心基礎設施建設中，為了支持人工智能技術的發展和應用，需要優化計算、存儲和網絡設施，以滿足人工智能應用場景下的大規模計算需求。金融數據中心基礎設施需要提供高性能的服務器、大規模的存儲設備和高帶寬的網絡設備，以支持人工智能訓練模型的

61、大規模并行計算和數據存取。同時，人工智能技術也在推動金融數據中心基礎設施建設的發展。人工智能31的發展對數據中心基礎設施提出了更高的要求，推動了數據中心基礎設施的創新和升級。例如，針對人工智能訓練任務的大規模并行計算需求，數據中心基礎設施需要不斷優化和提升計算能力，采用更高效的計算架構和技術。在金融領域，人工智能技術可以應用于多個方面，在智能投資和理財方面，利用機器學習、自然語言處理等技術，分析客戶的風險承受能力、投資目標等，為客戶提供個性化的投資建議。在智能風控和監管方面，通過收集和分析大量交易、信用和其他細節數據，使用機器學習算法進行風險評估和預測，減少欺詐和違規行為的發生。在智能客戶服務

62、和營銷方面，利用自然語言處理、語音識別等技術，實現智能客服和智能營銷，提高客戶滿意度和服務效率。在智能反欺詐方面，通過分析大量的欺詐行為數據，建立反欺詐模型，及時發現和處理欺詐行為，保護企業營銷資金和客戶利益。在智能合約管理方面，利用智能合約技術，實現自動化執行和管理金融合同，提高合同執行效率和準確性。同時，人工智能可以助力金融數據中心的故障預測和智能化運維、基礎資源的優化和調配、數據中心智能化能效管理、負載預測及彈性調度、安全異常檢測、故障快速定位、非結構化數據智能管理等，提升數據中心的運維效率、資源利用率、故障處理能力等，是實現數據中心智能化的重要技術手段。目前，人工智能已大量應用于信貸評

63、分和風險管理、投資組合管理、金融預測、金融產品推薦、金融輿情分析、反洗錢、智32能客服、量化交易等金融領域。隨著人工智能技術的不斷發展，金融數據中心基礎設施也將不斷優化和升級，以滿足人工智能應用對計算資源的需求。3.產品升級3.產品升級經過數年的發展，已沉淀了一套較成熟可用的新一代創新技術產品，并且在金融行業得以成功落地。下面從基礎硬件、基礎軟件兩方面做分析。（1）基礎硬件（1）基礎硬件金融行業新一代創新技術產品的基礎硬件主要包括服務器、存儲設備和網絡設備等。這些設備需要具備高性能、可擴展性、可靠性和安全性等特點，以滿足金融行業對數據處理、存儲和網絡傳輸的需求。服務器是金融行業最重要的基礎硬件

64、之一，主要用于數據處理和存儲。隨著云計算和大數據技術的發展，服務器性能需求越來越高，需要具備高性能的處理器、大容量內存和存儲設備，以及高效的散熱和可靠性設計。存儲設備也是金融行業不可或缺的基礎硬件，主要用于數據存儲和管理。金融行業需要存儲大量的數據，包括交易數據、客戶信息、市場數據等，因此需要高性能、高可靠性的存儲設備，如磁盤陣列、磁帶庫等。網絡設備也是金融行業基礎硬件的重要組成部分，主要用于數據傳輸和網絡安全。金融行業需要處理大量的交易數據和客戶33信息，因此需要高性能、高可靠性的網絡設備，如交換機、路由器等，以確保數據傳輸的穩定性和安全性?；A硬件包括整機、CPU 及內存、網絡及安全、存儲

65、等。整機包括服務器整機及 PC 整機兩部分，是金融新一代創新技術最早實現替代的部分。近兩年，大型金融機構新一代整機基本占新增整機總量的 50%及以上，預計 2027 年將實現新一代整機的全面替換。環顧國內芯片領域，主流 CPU 廠商有龍芯、海光、飛騰、鯤鵬、兆芯、申威六大品牌，均已利用到服務器及 PC 整機中。其中以 X86 為路線的有海光和兆芯，應用改造難度較小，無需過多的代碼編譯；以 ARM 為路線的有鯤鵬和飛騰，此外龍芯采用 MIPS指令集，申威采用 ALHPA 指令集，改造難度較大，可能代碼需要重新編譯。目前大型金融機構普遍采用一云多芯的架構，選用至少兩種主流芯片做新一代創新架構。所謂

66、新一代網絡產品主要指國產網絡芯片+國產網絡軟件的網絡整機產品。新一代網絡芯片最關鍵的是 ASIC/NP 芯片，其中交換機和中低端路由器通常采用 ASIC 芯片實現高性能轉發，同時采用 TCAM 芯片實現路由存儲管理；高端路由器通常采用 NP 芯片實現高性能轉發及大規模路由存儲管理；安全產品通常采用FPGA 芯片實現轉發及功能 offload。目前國內主流網絡廠商均采用自研網絡操作系統實現軟件層面網絡協議。34存儲按照存儲架構分為集中式存儲、分布式存儲，按照使用類型分為塊存儲、NAS 存儲（文件存儲）、對象存儲。大型金融機構普遍引入集中式及分布式兩種形態的新一代存儲，用于不同的使用場景。但隨著金

67、融 4.0 時代的到來，新數據時代高并發場景的需求逐漸增多，各金融機構架構逐步向分布式轉型，對分布式存儲的需求占比也日益增多。新一代分布式存儲普遍基于新一代整機部署，與硬件不強綁定。目前國內主流的 ICT 廠商均有其集中式及分布式存儲軟件或一體機。（2）基礎軟件（2）基礎軟件基礎軟件包括操作系統、數據庫、中間件、云平臺等。金融行業新一代創新技術產品的基礎軟件主要包括操作系統、數據庫、中間件、網絡安全軟件等。這些軟件為金融行業提供數據處理、信息存儲、業務邏輯處理以及網絡安全保障等功能。操作系統是基礎軟件的核心，負責管理硬件資源，包括處理器、內存、存儲設備等，并提供一個穩定可靠的運行環境。在金融行

68、業中，常用的操作系統包括 Windows、Linux、Unix 等，它們具備高效的任務調度、資源管理、安全控制等功能。數據庫是金融行業重要的基礎軟件之一，用于存儲和管理大量的業務數據。金融行業需要處理海量的交易數據、客戶信息等，因此需要高性能、高可靠性的數據庫系統，如 Oracle、MySQL、PostgreSQL 等。這些數據庫系統具備強大的數據處理能力、高35效的數據檢索和恢復功能，同時支持多用戶并發訪問和數據安全控制。中間件是一種用于連接應用程序和操作系統的軟件，負責處理分布式系統中的通信、數據傳輸、消息隊列等功能。在金融行業中，中間件用于處理跨系統的通信和數據交互，如企業服務總線（ES

69、B）、消息隊列（MQ）等。這些中間件產品支持標準化的接口和協議，能夠實現不同系統之間的無縫集成。網絡安全軟件也是金融行業基礎軟件的重要組成部分。金融行業涉及大量的資金交易和敏感信息，因此網絡安全問題尤為重要。網絡安全軟件包括防火墻、入侵檢測系統（IDS）、反病毒軟件等，用于保護網絡安全、數據隱私和系統穩定性。隨著金融行業的不斷發展和創新，對基礎軟件的需求也在不斷變化。為了滿足金融行業的需求，基礎軟件需要具備高性能、可擴展性、可靠性和安全性等特點，同時需要適應云計算、大數據等新興技術的發展趨勢。通過與硬件資源的深度融合、智能化管理、自動化運維等手段，基礎軟件將為金融行業提供更加高效、安全、智能化

70、的支撐。操作系統是連接硬件和數據庫、中間件、應用軟件的紐帶。按照操作系統用途分類可分為服務器操作系統、桌面操作系統、移動操作系統等。金融行業普遍使用的新一代操作系統有麒麟、統信 UOS、歐拉 OS，均有服務器版及桌面版，適用于常見主流國產化芯片。目前國產化操作系統已基本占到大型金融機構新增設36備的一半以上；預計至 2024 年年底，國產化操作系統將成為中小型金融機構辦公類系統的主流。中間件按照用途主要分為應用服務器中間件（對標Apache-Tomcat）、消息中間件（對標 IBM MSMQ）、企業服務總線（對標 IBM ESB）、交易中間件（對標 IBM CICS）、應用交付平臺中間件（對標

71、 HAproxy、Nginx）；主要廠商有東方通、普元、寶藍德、中創等，均有各類用途中間件產品。大型金融機構辦公及一般業務系統普遍采購廠商產品，對于關鍵業務系統主要采用自研或聯合開發的中間件。中小型金融機構普遍直接采購整包軟件。國產數據庫經歷多年沉淀，已經具備一定競爭力。近幾年金融行業新增數據庫國產化率已超過 60%。大型金融機構主要采用自研或聯合開發的數據庫；中小型金融機構普遍直接采購第三方數據庫使用。4.創新應用4.創新應用近年來數字化轉型作為銀行業的熱點話題，得到了各銀行管理層前所未有的重視，國家“十四五”規劃等宏觀經濟和金融政策對金融業數字也提出了更明確的要求，互聯網金融監管也日趨清晰

72、，突如其來的疫情等對銀行業務的數字化能力提出了更全面的要求和更生動的場景，進一步推進各銀行管理層加深了在數字化領域持續加大投入的深刻認識，結合組織內生變革驅動力和市場外部競爭驅動力融合促進金融創新實踐。37隨著金融科技的不斷發展，金融行業業務系統也發生了巨大的變化。傳統的業務系統逐漸暴露出處理效率低下、用戶體驗差等問題，無法滿足現代金融業務的需求。因此，金融行業開始引入新一代創新技術產品，以提升業務系統的效率和用戶體驗。金融行業新一代創新技術產品的業務系統更加智能化。通過利用人工智能、大數據等技術，實現對客戶需求的精準分析，為不同客戶提供個性化的服務和產品。例如，智能投顧系統可以根據客戶的風險

73、偏好、投資目標等因素，為客戶提供定制化的投資建議和服務。金融行業新一代創新技術產品的業務系統更加移動化。隨著移動設備的普及和移動網絡的快速發展，越來越多的客戶通過移動設備進行金融交易和業務辦理。因此，金融行業開始推出移動客戶端、微信小程序等移動業務系統，以方便客戶隨時隨地辦理業務。金融行業新一代創新技術產品的業務系統更加云化。通過采用云計算技術，實現對大量數據的處理、存儲和管理，提高業務系統的處理效率和可靠性。同時，云化業務系統還可以實現按需付費、靈活擴展等功能，降低金融行業的成本和風險。金融行業新一代創新技術產品的業務系統更加安全可靠。隨著金融業務的不斷發展，數據安全和風險管理變得越來越重要

74、。因此，金融行業開始引入更加安全可靠的技術和措施，保障業務38系統的安全性和穩定性。例如，采用加密技術保護客戶數據的安全性、建立完善的風險管理體系等。金融行業新一代創新技術產品的業務系統正在不斷升級和完善中。通過引入新一代創新技術產品，金融行業的業務系統將更加智能化、移動化、云化和安全可靠，以更好地服務客戶、降低成本、提高效率和保障數據安全。數字智能數字智能：利用人工智能技術和大數據等技術手段，提高銀行海量數據處理能力，在智能決策、智能分析、客戶洞察、風險控制等領域為銀行帶來了更多的智能能力和效率提升。渠道創新渠道創新：在渠道端，綜合銀行、開放銀行等銀行機構結合自身實際，多措并舉拓展和創新渠道

75、服務、本地場景、社交生態等領域，為銀行與客戶的交流創造新的交互體驗，通過服務線上化、渠道無縫化、營銷個性化、創新實時化等策略，不斷滿足客戶的差異化產品需求和個性化服務體驗，在平衡服務成本的同時，滿足客戶需求，降低獲客成本。流程重塑流程重塑：通過引入人工智能、互聯網等技術手段，實現業務流程全面數字化，從而提高銀行組織內部流程的透明度、效率和質量。通過自動化和協同辦公等科技能力，實現銀行業務流程的自動化處理和協作管理，提高了內部不同部門、以及外部客戶、供應商等商業伙伴之間的協同合作能力，提高業務流程的協同效率和交互質量。三、能力成熟度評估模型39（一）能力成熟度解決方案1.國內外常見成熟度模型（1

76、）TIA-942（一）能力成熟度解決方案1.國內外常見成熟度模型（1）TIA-942。該標準是美國通信工業協會制定的數據中心標準，側重評估數據中心的物理基礎設施和可靠性。該標準提供了數據中心設計和操作的最佳實踐，覆蓋了機房的設計、電源和冷卻設施、網絡和設備、管理和維護等方面。該標準采用了四個層級進行評估，為企業和數據中心提供了一套全面的能力成熟度評估指南。（2）Gartner DCCMM（2）Gartner DCCMM。該模型由Gartner提出，包含能效管理、運營管理、功能優化、連續性管理、數據中心規劃與實現5個維度，每個維度分為5個成熟度級別，全面評估數據中心在各個方面的能力。（3）Upt

77、ime Tier（3）Uptime Tier。該模型由Uptime Institute提出，關注數據中心的可用性。該模型將數據中心分為四個不同的可用性級別，可根據不同級別的可用性和穩定性要求對數據中心進行設計和建設，實現可用性級別的標準化。（4）IDCA（Internation（4）IDCA（International Data Center Authority）al Data Center Authority）。是由IDCA提出的一種較新的數據中心基礎設施能力成熟度評估模型，涵蓋了基礎設施、網絡和系統三個方面，采用六個級別進行評估，包括開發、實施、審計、繼承、校驗和維護六個階段。（5）信息技

78、術服務 數據中心服務能力成熟度模型（GB/T33136）（5）信息技術服務 數據中心服務能力成熟度模型（GB/T33136）。該標準于2016年首次發布，是國內首個數據中心服務40能力成熟度評價的國家標準。此標準由用戶主導研制，創新性地形成了一種新型的數據中心服務能力管理體系。它不僅關注數據中心的技術能力，還涵蓋了管理、運維、安全等多個方面，全面提升數據中心的服務能力和管理水平。這一評估標準的發布，對于推動我國數據中心行業的規范化發展具有重要意義。（6）數字政府基礎設施成熟度模型（6）數字政府基礎設施成熟度模型。該模型由中國信息通信研究院主導發布，為數字政府建設提供了評價基準。模型從愿景機制、

79、建設模式、服務運營、數據管理、平臺技術、應用生態、價值指標七個視角，結合機制建設與技術發展，全面衡量數字政府基礎設施規劃、建設、應用的成熟度水平。結合以上成熟度模型調研發現，首先，模型的覆蓋范圍不一致，部分模型試圖覆蓋所有類型的數據中心，適用范圍過于寬泛，忽視了不同行業數據中心的個性化需求；此外，由于數據中心技術的發展非常迅速，模型可能無法完全反映當前的技術趨勢和最佳實踐，也難以為數據中心建設提供清晰的改進路徑，未形成數據中心持續優化的閉環機制；其次，模型的維度和成熟度級別設定缺乏統一標準，存在一定的主觀性，不同模型的評判結論可能存在偏差；最后，現有模型大多通過定性的描述來判定成熟度級別，缺乏

80、詳細的定量指標和計算方法，評估結果不夠客觀?？傮w來說，現有數據中心基礎設施成熟度模型還需結合金融行業特性進行優化，以得到更科學、客觀和動態的評估結果，真正指導金融行業數據中心建設。412.成熟度評估內容2.成熟度評估內容經過調研國內外成熟度模型發現，金融數據中心基礎設施能力成熟度評估是對數據中心基礎設施能力的系統化評估和分析過程，涵蓋業務連續性、安全性、穩定性、可靠性、可擴展性等，評估內容通常包括以下幾方面。（1）設備與設施（1）設備與設施：對數據中心的硬件設施進行評估，包括服務器設備、存儲設備、網絡設備、安全設備等，以及機房消防、冷卻和電力供應等方面的設備和設施。（2）管理和運維（2）管理和

81、運維：對數據中心的管理和運維進行評估，包括人員組織、制度流程、服務質量、變更管理、容量規劃、備份和恢復、應急處理等。（3）風險管理（3）風險管理：對數據中心的安全和風險管理進行評估，包括物理安全、數據安全、安全策略、認證和授權、數據加密安全、網絡安全、API安全和服務管理等。（4）環境資源可持續性利用和節能（4）環境資源可持續性利用和節能：對數據中心的環境可持續性和節能方面進行評估，包括數據中心的碳足跡、水質、節能水平等，以及數據中心是否符合當地環境標準、節能評估和企業社會責任。（二）能力成熟度模型框架（二）能力成熟度模型框架本節提出金融新一代數據中心基礎設施能力成熟度模型，簡稱 FDCI-C

82、MM（Financial Data Center Infrastructure-CapacityMaturity Model），通過建立客觀、完整的新一代數據中心基礎42設施能力成熟度評估模型，科學衡量金融機構在數據中心基礎設施方面能力建設進程、全面反映能力建設成效，為金融機構找到自身不足、找準行業標桿、不斷提升與完善提供參考與指引，同時為第三方機構對金融機構新一代數據中心基礎設施能力開展評估提供依據。通過參考國內外各種成熟度模型，并結合本研究課題的特征，我們確定了金融新一代數據中心基礎設施能力成熟度模型的結構。該模型根據國家相關規定和標準要求，選取了目前金融行業內較為關注的能力作為模型的核心

83、能力域，根據數據中心各專業細分領域，劃分評價域，參考國內外模型常用等級劃分方式進行分級，形成三維結構的金融新一代數據中心基礎設施能力成熟度模型，下面將展開介紹模型結構。本模型為 4+4+5 結構，即 4 個核心能力域、4 個評價域、5級等級分級。本節主要介紹核心能力域和評價域，后續內容中將逐一描述安全可靠運行、治理體系健全、綠色集約布局、自主創新發展能力域，以及基礎環境、網絡通信、IT 設備、共性域評價域的具體內容。以此模型架構為基礎，能力域和評價域可隨著技術發展不斷擴展。具體框架見圖 1。43圖 1 FDCI-CMM 框架1.核心能力域維度。1.核心能力域維度。金融新一代數據中心基礎設施在運

84、維中可具備的四大核心能力，具體包括：安全可靠運行，治理體系健全，綠色集約布局，自主創新發展。2.評價域維度。2.評價域維度。金融新一代數據中心基礎設施評價范圍應涵蓋：基礎環境，網絡通信，IT 設備，共性域。3.能力成熟度等級維度3.能力成熟度等級維度。金融新一代數據中心基礎設施成熟度劃分為五級，包括：1 級初始，2 級發展，3 級穩健，4 級優秀，5 級卓越。（三）核心能力域（三）核心能力域根據金融數據中心能力建設指引（JR/T 02652023）中規定，金融數據中心建設與管理包含 5 個要求：金融數據中心治理、場地環境、網絡通信、運行管理和風險管控的能力要求。44通過總結提煉歸納，我們從 5

85、 個要求中抽取出安全可靠運行、治理體系健全 2 個能力維度，用于本課題的核心能力域。為貫徹落實金融科技發展規劃（20222025）中提出的“綠色低碳，樹立綠色發展理念，建設綠色高可用數據中心，積極應用綠色節能技術和清潔可再生能源，加快數據中心綠色節能建設與改造，加強能耗數據監測與管理?！钡囊?，逐步加強綠色節能的基礎設施能力建設，本課題引入綠色集約布局作為四大核心能力域之一，從而實現綠色高可用數據中心的目標?！笆奈逡巹潯敝忻鞔_提出，要“打好關鍵核心技術攻堅戰，提高創新鏈整體效能”，而對于這些技術的突破就需要以強大的自主研發能力作為依托。全面提升企業自主創新能力既是增強國有經濟創新力的基礎，也

86、是我國推進高水平科技自立自強的關鍵環節，對于應對國外技術封鎖、破解關鍵核心技術“卡脖子”難題具有重要意義，同時還是建設具有全球競爭力的世界一流企業的必經之路。所以有必要在金融新一代數據中心基礎設施中引入自主創新能力域。綜上所述，將安全可靠運行，治理體系健全，綠色集約布局，自主創新發展制定為本模型的四大核心能力域，下面將詳細介紹各核心能力域的內容。一是安全可靠運行一是安全可靠運行金融數據中心的組成部分較多，硬件、軟件、應用系統等環節均可能存在風險，就會導致系統失效的問題出現。由于金融數45據中心所處理的數據規模龐大、涉及金額、個人信息等重要數據，數據中心的失效可能會導致重大損失。由于金融數據中心

87、包含了許多基礎設施，如網絡設備、基礎環境設施等，這些設備的正常運行能力和可用性也有可能會在長時間的壓力下減弱。因此，數據中心需要具備安全保障能力，即在設備故障或硬件故障時，能夠快速切換至備用設備，并保證服務的不間斷。因此，數據中心需要基礎支撐的高性能和可用性來保證數據中心的安全運行?；A設施日常運維中，可管理性同樣必不可少，需要完善的組織架構、人員進出管理、安全防范措施教育、信息安全管理等。二是治理體系健全二是治理體系健全對于數據中心的治理體系，不僅要求具備良好的治理結構、治理機制、管理制度，更要求擁有完備的風險管理機制和運營管理機制，保證數據中心的可持續發展，有效防范和處理風險，提高運營水平

88、，增強企業社會責任感和公信力，最終實現企業績效的持續提高。金融數據中心作為承載金融業內外部業務交互和數據交換的核心單位，是保障金融安全的關鍵一環，需要與企業發展類似，具備企業管理的五大管理項：計劃管理、組織管理、戰略管理、文化管理，才能使得數據中心具備核心競爭能力，實現持續穩定運營?；A設施作為金融數據中心的核心基礎支撐，經過提煉篩46選出制度流程、組織人文、戰略管控三大項作為金融數據中心基礎設施的發展支持能力項。隨著云計算、人工智能、大數據、物聯網、5G、區塊鏈等技術的深入發展，信息數據呈現出了爆炸式增長，數據中心作為一切信息化的基礎，當前已經從通信行業的基礎設施逐步發展成為金融行業數字化轉

89、型發展的關鍵基礎設施。在新形勢下，引入智能化的技術、采用智能工具平臺以實現更低的運維成本和更高效的管理成為未來的發展趨勢。與此同時，金融新一代數據中心基礎設施的監控管理、值班管理等例行管理也是重點項。金融數據中心對于基礎設施的災備管理和應急管理是保證數據可靠性、可管理性與可訪問的重要手段。而災備管理本身也可能受到軟件、存儲設備等因素的影響，因此必須加強備份機制的完整性，保障數據的安全性。三是綠色集約布局三是綠色集約布局隨著我國數據中心規模持續高速增長，在碳達峰、碳中和的背景下，數據中心基礎設施的集約化、規?；?、綠色化發展已然成為發展趨勢。需加快推動數據中心基礎設施合理布局、突破核心關鍵技術、提

90、高能效和算力、促進低碳綠色化、進行資源回收利用，以提升數據中心的綠色管理水平，推動數據中心的低碳綠色發展。47金融數據中心基礎設施在綠色集約布局方面，是指數據機房中的 IT 系統和設備、UPS、空調、照明和電氣等取得最大化的能源效率和最小化的環境影響；老舊設備的更新換代和資源調度管理等。綠色具體表現在整體的設計規劃以及機房空調、UPS、服務器等 IT 設備、管理軟件應用上，要具備節能環保、高可靠、高可用和合理性。四是自主創新發展四是自主創新發展“十四五”中提出，創新基礎設施是新型基礎設施的重要組成部分，對應傳統基礎設施，新型基礎設施具有鮮明的科技特征和科技導向，既要為新產業夯實發展基礎、助力產

91、業升級提質增效，也要為科技創新提供堅實支撐。創新基礎設施是數字時代面向創新驅動轉型的基礎設施，擔負著支撐創新型國家“四梁八柱”的重任，將帶動新型基礎設施持續演進、功能不斷拓展。金融數據中心在推進基礎設施自主創新進程中，對于自主創新領域的管理將必不可少。其中可包含軟硬件、系統集成等管理；對于創新規劃的管理；隨著新技術的發展，如軟件定義數據中心、數字孿生、邊緣計算等新技術被廣泛應用，這些新技術的運用及推廣也將作為衡量數據中心基礎設施成熟度的指標。本課題將提出四大核心能力域維度，總共分為 9 個能力子域，22 個能力項，具體見圖 2。48圖 2 四大核心能力分類圖1.安全可靠運行能力域1.安全可靠運

92、行能力域安全可靠運行能力域根據研究提煉包含基礎支撐、安全保障2 個能力子域，如表 1 所示。表 1 安全可靠運行能力域核心能力域核心能力域能力子域能力子域能力項能力項能力指標能力指標安全可靠運行基礎支撐高性能可包含容量管理、高速、高算力等指標可用性可包含高可用、高可靠等指標可管理性可包含基礎設施管理、需求管理、采購管理、入庫管理、領用管理、使用與運維管理、報廢管理等指標安全保障物理安全可包含組織架構、值班與巡視、人員進出管理、安全防范措施、安全教育與培訓等指標網絡安全可包含網絡設備安全管理、網絡通訊安全管理等指標設備安全可包含信息安全管理、支撐類系統安全等指標492.治理體系健全能力域2.治理

93、體系健全能力域治理體系健全能力域根據研究提煉包含支撐數據中心發展支持、智慧運營、風險管控的 3 個能力子域，如表 2 所示。表 2 治理體系健全能力域核心能力域核心能力域能力子域能力子域能力項能力項能力指標能力指標治理體系健全發展支持戰略管控可包含戰略規劃、戰略實施、戰略評估、技術架構等指標組織人文可包含組織建設等指標制度流程可包含制度建設、流程規范等指標智慧運營智能化可包含數據中心智能化運營的各個方面，如傳感器、巡檢機器人、故障預測、自動化、基礎版塊數據治理、可視化等指標工具平臺可包含運維工具、運維知識（特指運維文檔）、運維數據管理等指標例行管理可包含監控管理、值班管理、作業管理、事件管理、

94、問題管理、變更管理、服務管理、審計管理等指標風險管控風險預防可包含體系管理、災備管理、演練管理等指標應急管理可包含應急管理等指標3.綠色集約布局能力域3.綠色集約布局能力域綠色集約布局部分根據研究提煉包含高效清潔、循環集約 2個子域，如表 3 所示。50表 3 綠色集約布局能力域核心能力域核心能力域能力子域能力子域能力項能力項能力指標能力指標綠色集約布局高效清潔綠色運營可包含資源高效管理等指標設備利用可包含設備利用率、資源利用率、機柜占用率等指標循環集約老舊改造可包含設備更替年限、下線設備管理等指標資源調度可包含資源調度管理、集群調度等指標4.自主創新發展能力域4.自主創新發展能力域自主創新發

95、展部分根據研究提煉包含自主可控、創新升級 2個領域，如表 4 所示。表 4 自主創新發展能力域核心能力域核心能力域能力子域能力子域能力項能力項能力指標能力指標自主創新發展自主可控科學選型可包含選型管理等指標協同儲備可包含硬件、軟件、系統集成、信息服務等多環節的協同管理等指標創新升級創新驅動可包含新一代信息技術創新高成長性、規劃管理等指標場景應用可包含在新技術方面的使用和推動情況等指標（四）評價域（四）評價域評價域即評價對象，是按照數據中心整體通用及各專業細分領域（如環境、網絡、IT 設備、通用共性域）劃分。成熟度評51價是對評價域的各個能力域進行評價，評價對象可以根據發展要求進行不斷擴充。本部

96、分參考金融數據中心能力建設指引行業標準，將評價域進行劃分，具體內容如表 5 所示。表 5 評價域及評價子域評價域評價域基礎環境網絡通信IT 設備通用共性評價子域評價子域場地供配電暖通消防網絡架構通信線路網絡設備包括各層均需統一遵循的能力要求（五）能力成熟度等級（五）能力成熟度等級金融新一代數據中心基礎設施能力成熟度劃分為五級，具體內容如表 6 所示。表 6 能力成熟度等級能力成熟度等級能力成熟度等級能力成熟度等級特征等級1：初始能力成熟度等級特征等級1：初始a）僅滿足建設時業務和監管的基本要求。b）數據中心發展路徑尚未明確，缺乏整體規劃，治理管控機制薄弱。c）數據中心能耗被動滿足建設時政策要求

97、。d）技術與產品選型以商業化為主，尚未有自主創新意識。等級2：發展等級2：發展a）能充分滿足業務系統運行，并具備一定的擴展能力。b）結合發展方向，進行數據中心頂層設計及治理結構建設。c）主動進行綠色節能技術的相關研究。d）開始規劃技術路線，并逐步進行商業產品的簡單替代。52四、能力成熟度評估方法（一）評估原則（一）評估原則主要從以下四方面進行考慮。1.統籌協調1.統籌協調。針對金融數據中心，基本在建設時就已遵循一定的基線標準并完成建設，所以在評估過程中，就存在存量現狀和增量建設不一致的情況，針對這種情況，本課題堅持系統觀念，統籌數據中心存量現狀和增量發展，避免生搬硬套。譬如在新一代自主創新發展

98、方面和綠色集約方面的新發展要求。2.標準驅動2.標準驅動。行業內不同企業會有不同的基礎設施要求，對于要制定一個適用于金融行業的成熟度模型，這就導致建設規范等級3：穩健等級3：穩健a）已有多地數據中心，各中心均滿足相應功能定位需求且整體具備擴展能力，部分自動化和較強的應急能力。b）具備較為明確的發展戰略與治理體系，并能夠進行落實。c）較為廣泛的應用各類節能技術，持續提升資源利用率。d）能夠分階段穩妥地實施技術產品更新迭代。等級4：優秀等級4：優秀a）具備自動化手段保障數據中心異常場景的恢復。b）頂層設計及治理結構完善，并且高質量實施。c）綠色節能思維深入人心，有靈活的全局資源調配能力。d）形成體

99、系化創新機制，不斷豐富各類創新場景。等級5：卓越等級5：卓越a）引入智能化，完成數字化轉型，實時動態保障數據中心穩定運行。b）具備完善的現代化治理體系。c）綠色節能與集約發展良性互促，持續演進。d）全面實現自主創新。53來源不一致，不利于制定成熟度模型指標的制定。所以該模型堅持標準驅動，評價內容以國家、行業、團體標準規范要求為主，以企業自身的經驗作為補充，共同保證評估的合理性和適度性。3.求真務實3.求真務實。本研究課題在研究過程中，通過參考大量成熟度評估模型，發現大多數以訪談形式開展的較多。本課題將明確以客觀為主的評估原則，堅持證據評價，盡量將要求轉換為可量化指標，力求反映真實水平。4.互促

100、互補4.互促互補。隨著內外部環境的變化，數據中心面臨的要求和挑戰也越來越高，隨之而來，對于成熟度模型的要求也越來越高，模型和評估要與時俱進，不斷持續優化。（二）模型及指標設計（二）模型及指標設計在構建評價標準和評價模型時，成熟度模型都不是一成不變、適用于任何企業的，尤其是對于我國企業，政治、經濟、文化背景的不同以及金融數據中心發展規劃的不同，評價標準和評價模型也會各有特點，需根據數據中心特點進行適當修改和補充。在模型構建中可包含如下步驟，具體見圖 3。54圖 3 成熟度模型構建步驟本模型涉及能力域、能力子域、能力項、評價域、評價子域，下面將介紹之間的關系，具體見圖 4。圖 4 能力關系示意圖5

101、5對于具體每個評價子域對應的各個能力項如何評價，本課題將根據評估原則的要求，對其進行相應的指標設置，可分為兩大類：一類是繼承金融數據中心能力建設指引行業標準中有明確量化要求的數值類指標，另一類是對不可量化的描述性的指標，按事物發展的 6 個階段，適時拆分為量化指標。具體情況如圖 5所示。圖 5 評價階段示意圖1.量化指標1.量化指標。有明確指標要求的進行參照，并根據發展階段適當提高要求，譬如數據中心等級、PUE 等。例如：電能利用效率量化指標，分級 3 級：PUE1.65；4級：1.5PUE1.65；5 級：1.25PUE1.5。2.非量化指標2.非量化指標。是描述性的指標，將定性指標按照 6

102、 個評估維度轉化為量化指標，以保證評價的客觀且可丈量。關鍵路徑使用示意表如表 7 所示。表 7 關鍵路徑示意表成熟度等級成熟度等級等級一等級一等級二等級二等級三等級三等級四等級四等級五等級五指標得分百分比0-25%26%-45%46%-65%66%-85%86%-100%關鍵路徑目標/方案/執行/結果/改進/價值/目標方案執行結果改進價值56（三）成熟度計算（三）成熟度計算金融機構數據中心可通過統計、訪談及調研等方式，客觀地進行基礎設施能力成熟度評級。各核心能力域可單獨計算，以反映專項能力水平；也可通過給核心能力域不同權重賦值，綜合得出總體成熟度水平。分檔劃分為五個檔位（等級 1：初始、等級

103、2：發展、等級3：穩健、等級 4：優秀、等級 5：卓越），檔位從 1 到 5 檔，能力要求逐步提高，下一檔位默認覆蓋上一檔位全部要求。計算時，按照能力項能力子域能力域的維度順次進行，先由具體指標得出單個能力項得分，隨后不同能力項匯聚得出能力子域得分，最后多個能力子域集合反映金融數據中心基礎設施整體能力水平。能力項間、能力子域間、能力域間均支持根據當下及未來發展需求設置不同的權重比例。各能力項評級得分對應 1 分至 5 分，評價對象需達到對應能力項的全部要求，方能取得對應得分，得分與成熟度如表 8 所示。表 8 成熟度打分分級表成熟度成熟度得分得分5-卓越4分至5分（含）4-優秀3分至4分（含）

104、3-穩健2分至3分（含）2-發展1分至2分（含）1-初始0分至1分（含）57五、總結與展望在我國經濟社會轉型升級和快速發展的新時代背景下，新一代基礎設施建設正成為推動金融行業創新的關鍵力量。金融數據中心作為這一變革的核心，正朝著云化、開放架構、綠色節能和智能化的方向發展。本報告綜合了金融數據中心的發展趨勢、技術進步、產品創新和應用發展，形成數據中心基礎設施建設的能力成熟度評估體系，旨在為金融機構提供全面的參考與指引，并為第三方評估提供科學依據。金融數據中心的發展趨勢表明，未來五年將見證數字金融的持續演進。（一）安全可靠運行方面，金融數據中心將追求更高的安全可靠性，推動數據中心架構向存算分離演進

105、，以提高數據處理平臺的靈活性和擴展性。（二）治理體系健全方面，金融機構將不斷加強監管科技能力建設，提升監管科技和數字化能力成熟度，提升數字化經營能力和數字核心競爭力，加快智能化運維體系建設，通過應用網絡協同一體化運維新模式，提升運維效率和質量。（三）綠色集約布局方面，金融數據中心將邁向液冷化、閃存化，通過采用環保、節能的技術和設備，減少環境影響，提高能效和降低能耗，打造綠色數據中心。58（四）自主創新發展方面，金融機構將加強全棧自研創新能力，加大對核心部件、操作系統到軟件棧的全棧自研創新，以提高數據中心的系統級可靠性。展望未來，金融數據中心將繼續作為金融創新的重要支撐，推動金融行業的數字化轉型。隨著國家監管要求的更新和技術的不斷發展，基礎設施能力成熟度模型框架也將不斷更新，以適應不同發展階段的基礎設施能力評估。期待金融數據中心能夠抓住變革時代的機遇，實現更加高效、智能和可持續地發展。59參考文獻1 JR/T 02652023金融數據中心能力建設指引2金融科技發展規劃（20222025年）3工業和信息化部關于印發新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）的通知4標準引航智慧數據中心建設