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  海量数据爆炸,创新业务快速发展。目前,金融行业正处于巨大的IT架构变革和迫切的数字化转型时期。银行、保险等金融机构面临诸多问题。如何调整业务架构,集中式还是分布式?如何管理异构系统?如何选择底层数据库?   

  

     

  

  日前,ITPUB与腾讯云组织了一场小范围的交流会,邀请了腾讯云数据库高级架构师田清波、微众银行数据库平台负责人胡盼盼、光大银行数据中层团队负责人王乐妍等多位银行专家进行探讨交流,寻找答案。   

  

  业务系统分布式改造   

  

  田清波介绍,在技术架构层面,目前国内大部分银行主要采用国外厂商提供的主机和数据库解决方案来构建自己的系统。然而,以国外大型机和数据库为核心的传统集中式架构已经不能满足日益增长的大规模事务和数据处理需求。比如现在很多银行组织互联网理财,其实就是一种秒杀活动。它可以通过分布式架构的灵活扩展,弹性地支持此类促销活动。相比之下,一方面,传统集中式架构的性能无法满足业务爆炸式增长的处理要求,存在系统过载的风险。另一方面,价格昂贵,维护成本居高不下。   

  

     

  

  腾讯云高级数据库架构师田清波   

  

  此外,以手机银行、网上理财、互联网保险等为代表的金融业务创新快速发展。推动新技术以前所未有的速度和强度发生深刻变革。技术的发展对金融服务模式影响巨大,金融业向数字化、分布式架构转型是必然。“金融业务创新和技术创新是相辅相成的,重塑了金融业的系统能力。”田清波指出。   

  

  与会专家均指出,金融行业业务系统的分布式转型,既有技术上的要求,也有政策上的原因。随着外部环境的变化,国内对自控的要求越来越高,原有单一的集中式架构过于依赖专有设备。在去IOE的大趋势下,大型机退出已成定局,金融机构正在寻找高可靠、高性价比的替代方案。   

  

  国内数据库产品逐渐成熟,金融机构选择更多。据中信证券预测,2024年中国数据库市场规模为533亿元。根据安信证券对数据库国产化市场的测算,国产化数据库替代市场整体规模约为3000亿元。   

  

  国产数据库突出重围   

  

  从关系数据库到NoSQL,再到NewSQL,国产数据库产品早已不同于武侠梦。“沿着同样的路线再造一个Oracle是不可能的,也是没有意义的”已经成为国内数据库从业者的共识,分布式数据库被认为是一个变道超车的机会。   

  

  未来是分布式数据库的时代。无论是传统数据库厂商、云厂商,还是新型数据库创业者,都纷纷转向分布式数据库进行相关布局。经过多年的发展,他们取得了一些辉煌的成就。去年,腾讯云数据库正式进入Gartner云数据库管理系统魔力象限,跻身世界一流数据库之列。   

  

  腾讯云的企业级分布式数据库TDSQL随着腾讯业务规模的不断扩大而发展,并逐渐进入商用。腾讯云的企业级分布式数据库TDSQL,覆盖了分布式、分析型、云原生等多引擎集成的完整数据库产品体系。有三个产品系列,分别是分布式数据库TDSQL、分析型数据库TDSQL-A和云原生数据库TD SQL-C。   

  

  田清波介绍,MySQL的TDSQL和PG的TDSQL两个内核引擎,侧重于差异化的业务场景。TDSQL for MySQL侧重于OLTP这种在线交易场景,适合应用与数据库松耦合的场景。TDSQL for PG侧重于在线交易场景和复杂查询场景HTAP,适合应用与数据库紧密耦合的场景。去年,TDSQL将平安银行信用卡核心系统投入运行。平安银行信用卡核心系统从IBM Z系列大型机架构迁移到国内分布式系统,实现了核心银行系统在国内自主开发的分布式数据库上的成功生产运行。目前,腾讯云企业级分布式数据库TDSQL已支持中国银行、平安银行、张家港银行、微众银行等金融机构。此外,TDSQL还支持第七次人口普查。   

  

     

  

  微众银行数据库平台负责人胡盼盼   

  

  谈及落地的具体实践,微众银行数据库平台负责人胡盼盼表示,分布式数据库的应用提升了微众银行整体IT架构的可靠性和容灾能力。目前微众银行的TDSQL数据库有近3000个实例,数百个核心系统。整个架构采用TD SQL 322五份,TD SQL无分片模式,实现高可靠高可用,RPO=0,RTO秒级同城IDC之间。   

  

  分布式改造怎么改?   

  

  银行和其他金融机构对核心系统的改造非常谨慎。光大银行数据中台团队负责人王乐妍介绍,核心系统改造有两种方案。一种是从应用层整体改造分布式架构,涉及面广,变化大。转型后业务响应更快,整体更灵活;另一种不需要系统化改造,应用分布式数据库,这样应用端的改造更少,推进更快更顺畅。   

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光大银行数据中台团队负责人 王磊

  

与会专家指出,如何改造还要根据企业组织的业务发展需要,不能为了分布式而分布式,比如,大型银行进行分布式改造,多是为了对越来越复杂的业务进行划分,有的小体量银行可能会面向未来,为了适应业务的增长需求而进行分布式改造。

  

如果决定了做分布式改造,保证业务连续性始终要放在第一位,田清波总结从技术层面来看,核心系统数据库替换时一般会考虑以下五个方面:

  

一是业务迁移。数据能否平滑迁移,迁移效率以及同步性能。迁移后数据一致性的校验,需要有成熟的迁移工具和迁移方案;

  

二是安全合规。满足金融监管要求,实现金融级数据安全,降低数据泄露风险;

  

三是可靠性、可用性。在各种故障灾难下,保障客户数据零丢失,保证99.999%的可用性。四是兼容性。更换数据库引起的业务SQL改造,兼容性适配的额外开发工程;

  

五是运营风险,数据库故障时自助定位解决问题的能力,响应时间,排查效率。

  

在进行核心系统改造时一般分为四个步骤,

  

第一步,引入云数据库,应用垂直拆分解耦,将业务解耦、数据解耦,底层使用分布式架构,增加容错率,整体业务的稳定性不会有单点风险;

  

第二步,单体实例垂直扩展。当数据库处理能力不满足现状时,可以弹性实例扩容;

  

第三步,单实例水平扩展,当数据库垂直扩展或者读写分离遇到瓶颈时,可以进行分布式扩展,应用适当调整。

  

第四步,进行单元化改造。据悉,微众银行的核心系统之一进行了单元化改造,可以在某单元里做灰度发布,某个单元里发生故障也不会影响整个系统。

  

如今国产数据库百花齐放,竞争激烈。银行在选型时除了关注数据库厂商的产品与技术,还会关注生态建设情况,如数据库周边生态,迁移工具等,行业ISV生态、软硬件厂商生态等。腾讯云数据库自研的数据库迁移工具 DBbridge 可以解决 Oracle 数据迁移工作,已经有了很多落地实践。

  

田清波介绍,目前一些大行和股份制银行更倾向于进行单元化改造。而一些城商行更多选择分布式改造。他认为核心系统分布式改造应该遵循“先跑通再优化,先高频再跑批,先简单再复杂”的原则,其中高频交易占了总交易量的90%,要优先集中解决高频交易问题。

  

在讨论的过程中,有专家指出规模不大的小银行没有必要进行分布式改造,集中式可能更为合适,分布式所带来的网络开销等成本需要一定的规模化才可以覆盖。不过也有专家认为,受自主可控以及相关政策影响,银行会选择使用分布式国产化数据库,规模不大可以进行单节点部署,未来随着业务的增长也可以随时灵活扩展。值得一提的是为满足不同企业组织的不同需求,TDSQL for MySQL和 TDSQL for PG均支持分布式和集中式部署。

  

道阻且长,行则将至,在银行核心业务系统改造方面大家都在积极探索,无论是被动还是自主选择,金融业核心系统的变革以及国产化浪潮正滚滚而来。(朝阳)

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