國立陽明交通大學（NYCU）資訊管理與財務金融學系是一個結合資訊工程、資料分析與財務金融應用的整合型系所，致力於將人工智慧技術實際導入金融研究與教學場域。
以 AI 驅動籌碼分析與策略研究的核心平台
該系所透過 AI 模型與大量交易資料分析，發展籌碼分析、策略回測與策略執行研究，並建置專屬運算與資料平台，支援研究、教學與實務驗證等多元應用情境。
在推動 AI 金融研究與教學平台的過程中，團隊需頻繁存取大量歷史交易資料與分析結果，儲存系統效能成為整體運算效率的關鍵。
高併發與低延遲需求並存的研究環境
與此同時, 策略回測與策略執行對 I/O 延遲極為敏感，同時又需支援多位研究人員與學生並行分析，傳統單一儲存架構難以兼顧效能與穩定性。
為滿足 AI 籌碼分析與策略執行對效能與穩定性的高度要求，陽明交通大學導入 QSAN 高效能儲存與統合儲存並行的雙層架構，智慧分流不同工作負載，全面優化整體運算效率與資源使用率。All-Flash 儲存專注於高效能運算負載，統合儲存則承載共享資料與檔案服務。
QSAN XF 系列全 NVMe 快閃儲存
專為 SQL 與資料庫伺服器打造，支援 AI 分析、策略回測與核心策略執行資料存取，透過高頻寬光纖連線與 MPIO（多路徑 I/O）機制，確保超低延遲與高可用性。
QSAN XN 系列統合儲存（Unified Storage）
集中管理研究資料、分析結果與模型檔案，提供穩定、彈性且高效率的檔案共享服務環境。
效能與存取分流設計
區塊儲存與檔案服務獨立運作，有效避免 AI 計算與使用者存取互相干擾，確保系統持續維持最佳效能。
與 QSAN 專家深入探討您的挑戰和需求，我們將提供專業見解和最佳解決方案，助您業務順利發展。
