HPE dHCI金融级解决方案
750+
架构设计
独立完成支持750+ VMs的6节点dHCI架构与300TB全闪存存储配置。
$150K
成本优化
通过技术选型与精准sizing，提出3年内节省$150K的dHCI方案。
All
专业交付
产出全套技术方案，包含专业架构图、核心方案PPT及演示视频。
项目职责
- ●客户需求挖掘: 设计20个结构化问题清单。
- ●产品研究与选型: 对比SimpliVity/dHCI，做出关键技术决策。
- ●方案设计: 负责核心Sizing计算与架构设计。
- ●价值呈现: 制作方案PPT与售前演示视频。
团队协作
与团队成员紧密协作，他们负责其他方案（如Zerto灾备）的设计与最终方案的BOM定价，我们共同构成了完整的解决方案。
项目价值总结
真实性
基于HPE真实客户案例与CloudPhysics报告
专业性
由HPE认证导师指导，遵循企业标准流程
完整性
独立走完“需求分析→方案设计→价值论证”完整周期
需求分析与深度挖掘
展示我如何从模糊信息中提炼核心业务痛点，并将其转化为技术决策依据的能力。
分析起点：从模糊信息到结构化探询
挑战
项目启动时，仅获得1页模糊的通话记录，缺乏关键的决策信息。
我的行动与方法论
我主动设计了一套20个结构化问题清单，并采用 “技术现状 → 业务痛点 → 商业损失” 的逻辑框架进行深度挖掘。
关键发现：驱动方案决策的四大洞察
洞察一：不均衡增长模式
“计算资源年增长约10%，但存储需求年增长25%”
识别出传统超融合在此场景下会导致巨额资源浪费。这直接成为选择分离式超融合(dHCI)的核心依据。
洞察二：性能瓶颈的业务影响
“早晨和备份窗口IOPS峰值导致业务响应慢。”
将技术瓶颈(50K IOPS)转化为商业风险(客户流失、交易失败)，从而论证了全闪存NVMe存储的必要性。
洞察三：灾备的合规与财务风险
“当前RTO 12小时 / RPO 24小时。”
对标行业标准，计算出潜在停机损失高达$1.2M/年，将此从技术痛点升级为“合规与财务双重风险”。
洞察四：裸机负载是关键需求
“存在50TB裸机负载(数据库、大数据)。”
理解到这是虚拟化无法满足的性能需求，从而将“裸机支持”设为方案选择的否决性条件。
需求优先级：量化决策
通过量化加权，我将客户需求转化为一个清晰的可视化决策模型。
量化决策：决策矩阵
为了做出有理有据的选择，我用了一个简单的决策矩阵。这个方法能把客户的业务需求，转化成清晰、可比较的分数，让我能清楚地看到哪个方案最合适，并且能向团队解释清楚我的选择逻辑。
| 需求维度 | 权重 | HPE SIMPLIVITY 得分 | HPE ALLETRA DHCI 得分 | HPE NIMBLE DHCI 得分 |
|---|---|---|---|---|
| 独立扩展 | 30% | 0 | 10 | 10 |
| 裸机支持 | 25% | 0 | 10 | 10 |
| 性能 | 20% | 7 | 10 | 9 |
| 运维简化 | 15% | 10 | 8 | 6 |
| 成本 | 10% | 8 | 7 | 5 |
| 加权总分 | 3.55 | 9.15 | 8.65 |
我的决策框架:
- 1.确定权重: 基于客户访谈，“独立扩展”和“裸机支持”是决定性因素，所以权重最高。
- 2.客观打分: 根据产品能力给各方案打分 (0-10)，不支持关键功能的直接得0分。
- 3.计算总分: 最终得分 = Σ (权重 × 分数)，得分最高的方案胜出。
商业思维
将技术语言(IOPS)翻译为业务语言(客户流失、收入风险)
结构化分析
从零散信息中构建清晰的需求优先级模型，支撑技术选型
深度挖掘
坚持询问“为什么”，揭示表面需求之下的真实商业驱动力
技术选型与决策逻辑
展示我如何基于客户需求做出最优选择，并理解技术决策背后的商业影响。
研究起点：三大候选架构
HPE SimpliVity
一体式超融合
HPE Alletra dHCI
分离式超融合
HPE Nimble dHCI
分离式超融合
核心决策框架：可视化需求匹配度分析
计算+10%/年 vs 存储+25%/年
50TB关键数据库
消除IOPS瓶颈
关键否决点：为什么不选其他方案？
否决 SimpliVity
» 架构不匹配: 无法满足“计算与存储独立扩展”的核心需求，3年将造成约 $150K 的资源浪费。
» 功能缺失: 不支持裸机，无法承载客户50TB的关键数据库。
否决 Nimble dHCI
» 场景不匹配: 更侧重于VDI（虚拟桌面）场景，而非客户的金融核心业务。
» 竞争力不足: 在性能和管理简易性上相比Alletra dHCI不具优势。
技术研究能力
短时间内快速理解并区分多种复杂基础架构方案
结构化决策
建立清晰对比框架，将客户需求转化为技术选型标准
商业技术结合
始终从成本、效率和业务风险角度论证技术选择
方案设计与量化决策
展示我如何进行精确的容量规划，在成本与风险之间做出专业权衡，并最终将需求转化为技术蓝图。
最终架构蓝图：HPE Alletra dHCI 分离式超融合
该架构通过四层分离与全冗余设计，实现了灵活性、韧性与经济性的统一。
管理层: HPE GreenLake + vCenter
网络层: 双25GbE ToR交换机
计算层: 6 × HPE ProLiant DL380
存储层: HPE Alletra Storage MP
