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“無紙化”業(yè)務(wù)作為商業(yè)銀行的新一代應(yīng)用業(yè)務(wù),對(duì)于數(shù)據(jù)管理帶來了新的挑戰(zhàn)

電子工程師 ? 來源:lq ? 2018-12-17 15:54 ? 次閱讀

巨杉數(shù)據(jù)庫目前已經(jīng)在超過50家大型商業(yè)銀行核心業(yè)務(wù)上線使用,本文為銀行金融科技轉(zhuǎn)型應(yīng)用系列文章第一篇,此后巨杉還將陸續(xù)推出銀行業(yè)應(yīng)用和科技創(chuàng)新文章,大家敬請(qǐng)期待。

隨著銀行業(yè)務(wù)的拓展以及網(wǎng)點(diǎn)業(yè)務(wù)的需求量加大,在新一輪技術(shù)浪潮驅(qū)動(dòng)下,各大商業(yè)銀行也在紛紛推進(jìn)智能網(wǎng)點(diǎn)的建設(shè)。其中,商業(yè)銀行的柜面無紙化就是最先推進(jìn)的業(yè)務(wù)之一。

包括廣發(fā)銀行、民生銀行在內(nèi)的大型商業(yè)銀行,已經(jīng)于近幾年陸續(xù)上線柜面無紙化業(yè)務(wù),并開始在全國網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行推廣使用。今后,隨著柜面無紙化、“一站式”綜合店員、人工智能等系統(tǒng)的陸續(xù)應(yīng)用,各大商業(yè)銀行也將全面實(shí)現(xiàn)網(wǎng)點(diǎn)智能化轉(zhuǎn)型建設(shè)。

大型商業(yè)銀行,平均有超過300~400個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng),每一個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)既有完整技術(shù)棧,又和不同的業(yè)務(wù)之間存在許多的相互依賴和相關(guān)的關(guān)系,業(yè)務(wù)和技術(shù)復(fù)雜度遠(yuǎn)超其他行業(yè)。此外,銀行對(duì)于平臺(tái)可靠性要求最為嚴(yán)苛,核心數(shù)據(jù)需保證0丟失、0錯(cuò)誤率,核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)也有“5個(gè)9”以上的穩(wěn)定性要求。這些要求給后臺(tái)數(shù)據(jù)庫帶來了極大的要求,因此業(yè)界也戲稱銀行是企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫的“試金石”。

“無紙化”業(yè)務(wù)作為商業(yè)銀行的新一代應(yīng)用業(yè)務(wù),對(duì)于數(shù)據(jù)管理帶來了新的挑戰(zhàn)。針對(duì)銀行在新一代柜面無紙化業(yè)務(wù)上的痛點(diǎn)需求,巨杉數(shù)據(jù)庫在保證穩(wěn)定安全的基礎(chǔ)上,利用其所支持的非結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)、結(jié)構(gòu)化事務(wù)、可彈性擴(kuò)張、高可用、以及多數(shù)據(jù)中心災(zāi)備等能力,全面支持廣發(fā)、民生銀行的柜面無紙化業(yè)務(wù),為業(yè)務(wù)帶來巨大提升。

巨杉數(shù)據(jù)庫分布式雙活部署整體示意圖

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

作為一款分布式的交易型數(shù)據(jù)庫,SequoiaDB數(shù)據(jù)庫提供了同時(shí)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和和非結(jié)構(gòu)化引擎的機(jī)制,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)在引擎中主要是以 LOB形式來實(shí)現(xiàn)的。SequoiaDB 3.0在對(duì)象存儲(chǔ)API的基礎(chǔ)之上提供了標(biāo)準(zhǔn)Posix文件系統(tǒng)接口,能夠原生接入任何支持Posix協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的操作系統(tǒng),用戶對(duì)應(yīng)用程序無需任何改造即可從NAS遷移至SequoiaDB。

在巨杉數(shù)據(jù)庫中,LOB大對(duì)象存儲(chǔ)引擎可將各種尺寸的非結(jié)構(gòu)化文件切分成小存儲(chǔ)塊,按散列映射存放于集群的多個(gè)數(shù)據(jù)組,實(shí)現(xiàn)文件的高效并發(fā)存取,對(duì)外提供對(duì)象標(biāo)識(shí)進(jìn)行文件訪問。

在巨杉數(shù)據(jù)庫中,LOB存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)分為元數(shù)據(jù)文件(lobm)與數(shù)據(jù)文件(lobd)。其中,元數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)整個(gè)LOB數(shù)據(jù)文件的元數(shù)據(jù)模型,包括每個(gè)頁的空閑狀況、散列桶、以及數(shù)據(jù)映射表等一系列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。而數(shù)據(jù)文件則存儲(chǔ)用戶真實(shí)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)頭之后所有數(shù)據(jù)頁按照page size進(jìn)行切分,每個(gè)數(shù)據(jù)頁不包含任何元數(shù)據(jù)信息。

與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的記錄引擎完全不同,巨杉數(shù)據(jù)庫的非結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)提供了原生的對(duì)象文件塊存儲(chǔ)機(jī)制,同時(shí)適用于影像類大文件與票據(jù)類小文件。在巨杉數(shù)據(jù)庫對(duì)小文件存儲(chǔ)與檢索的過程當(dāng)中,每個(gè)數(shù)據(jù)塊均使用散列算法判斷其所處的物理位置,因此不會(huì)進(jìn)行任何物理查表操作,數(shù)據(jù)庫也不需要維護(hù)每個(gè)對(duì)象文件的物理位置表,因此不論從安全性、吞吐量、以及響應(yīng)速度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他同類對(duì)象存儲(chǔ)。

多活與災(zāi)備

巨杉數(shù)據(jù)庫的原生分布式架構(gòu),一方面提供了引擎級(jí)別的內(nèi)部數(shù)據(jù)多副本和高可用以及基于Raft算法的數(shù)據(jù)一致性的保證。同時(shí),在跨數(shù)據(jù)中心層面,可以做到分布式集群為單位的容災(zāi)和多活機(jī)制,在滿足數(shù)據(jù)安全要求下減少了數(shù)據(jù)安全方面的部署和運(yùn)維難度。

從多活架構(gòu)的角度看,巨杉數(shù)據(jù)庫都秉承著計(jì)算存儲(chǔ)分離的設(shè)計(jì)思路,因此其SQL解析與執(zhí)行器往往與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和事務(wù)控制分別運(yùn)行在不同的進(jìn)程中。在這種情況下,利用數(shù)據(jù)庫自身分布式與三副本復(fù)制的特性,將數(shù)據(jù)打散放置在多個(gè)數(shù)據(jù)中心內(nèi),每個(gè)數(shù)據(jù)中心配置本地SQL服務(wù)節(jié)點(diǎn),從應(yīng)用程序的角度看不需要關(guān)注底層數(shù)據(jù)庫的主從架構(gòu),僅需要通過JDBC連接到本地的SQL服務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行讀寫操作即可。在這種架構(gòu)下,每個(gè)SQL節(jié)點(diǎn)完全對(duì)等,并均可以處理讀寫操作。所有的事務(wù)控制、一致性控制、鎖等待等機(jī)制都由底層的分布式數(shù)據(jù)庫直接提供。

以兩地三中心為例,在該架構(gòu)中,城市A機(jī)房1作為主機(jī)房,提供與同城的機(jī)房2之間的同步數(shù)據(jù)復(fù)制。而對(duì)于城市B的機(jī)房來說,在帶寬足夠的情況下可以選擇使用同步機(jī)制與城市A的機(jī)房進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制。而在帶寬不足時(shí)則可以選擇異步的復(fù)制方式。

同時(shí),巨杉也支持異地災(zāi)備機(jī)房的定期追加更新。用戶可以通過定義異地災(zāi)備機(jī)房的同步策略,使災(zāi)備機(jī)房定期進(jìn)行日志文件的同步,以做到災(zāi)備機(jī)房與主機(jī)房的數(shù)據(jù)擁有一定的時(shí)間差異,避免手工誤操作。

高性能實(shí)時(shí)性能響應(yīng)

通過分布式架構(gòu),多維數(shù)據(jù)分區(qū),高性能索引,以及數(shù)據(jù)壓縮等機(jī)制,影像平臺(tái)無論非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)量下依舊保持性能的平滑擴(kuò)展,實(shí)時(shí)響應(yīng)。在性能測(cè)試對(duì)比中,對(duì)比巨杉數(shù)據(jù)庫,傳統(tǒng)NAS方案想要達(dá)到同樣吞吐量至少需要3倍以上的磁盤數(shù)量。

以下是巨杉數(shù)據(jù)庫在實(shí)際測(cè)試環(huán)境中,對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理這塊的測(cè)試數(shù)據(jù):

2GB/s的整體吞吐量,分布式架構(gòu)

6節(jié)點(diǎn)x86服務(wù)器、整個(gè)集群共36塊SAS

傳統(tǒng)方案,高端配置:1.5GB/s 120塊盤以上

100%寫入場(chǎng)景

100%讀取場(chǎng)景

混合業(yè)務(wù)場(chǎng)景

巨杉數(shù)據(jù)庫為底層數(shù)據(jù)引擎的分布式非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理平臺(tái),已經(jīng)在包括民生銀行、廣發(fā)銀行在內(nèi)的超過50家大型銀行業(yè)務(wù)應(yīng)用。在某大型股份制商業(yè)銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,巨杉數(shù)據(jù)庫總集群部署節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)到122臺(tái)物理服務(wù)器,部署邏輯節(jié)點(diǎn)1530個(gè),平臺(tái)服務(wù)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)超過840個(gè) ,性能響應(yīng)在毫秒級(jí)別,數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了同城數(shù)據(jù)中心災(zāi)備和雙活。

民生銀行:

民生銀行是中國第一家主要由民營企業(yè)發(fā)起設(shè)立的全國性股份制商業(yè)銀行

,截至2017年末,中國民生銀行已經(jīng)成為資產(chǎn)總額59,020.86億元,一級(jí)資本凈額超過3800億元、資產(chǎn)總額超過5.9萬億元、分支機(jī)構(gòu)近3000家、員工近5.8萬人的大型商業(yè)銀行。在英國《銀行家》雜志2017年7月發(fā)布的全球1000家大銀行排名中,中國民生銀行位居第29位。民生銀行堅(jiān)持“民營企業(yè)的銀行、科技金融的銀行、綜合服務(wù)的銀行”的戰(zhàn)略定位,銳意變革創(chuàng)新,加速戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,致力于成為一家特色鮮明、價(jià)值成長、持續(xù)創(chuàng)新的標(biāo)桿性銀行。

(摘自民生銀行官網(wǎng))

廣發(fā)銀行:

廣發(fā)銀行是國內(nèi)首批組建的股份制商業(yè)銀行之一。目前在全國設(shè)立了43家一級(jí)分行、843家營業(yè)機(jī)構(gòu),并與全球125個(gè)國家和地區(qū)的1,718家銀行總部及其分支機(jī)構(gòu)建立了代理行關(guān)系,為超過30萬對(duì)公客戶、3,422萬個(gè)人客戶、5,711萬張信用卡客戶、2,427萬移動(dòng)金融客戶提供優(yōu)質(zhì)、全面的金融服務(wù)。廣發(fā)銀行在移動(dòng)金融創(chuàng)新領(lǐng)域一直走在行業(yè)前列,強(qiáng)力推動(dòng)智慧化銀行發(fā)展,持續(xù)推動(dòng)移動(dòng)金融創(chuàng)新,在升級(jí)普惠金融、助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)等方面取得了豐富成果。

(摘自廣發(fā)銀行官網(wǎng))

關(guān)于巨杉數(shù)據(jù)庫

目前,巨杉數(shù)據(jù)庫已經(jīng)在目前,巨杉數(shù)據(jù)庫付費(fèi)企業(yè)級(jí)客戶與社區(qū)用戶總數(shù)超過1000家,并已在超過50家500強(qiáng)級(jí)別的銀行、保險(xiǎn)、證券等大型金融機(jī)構(gòu)生產(chǎn)業(yè)務(wù)上線。

對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理,巨杉數(shù)據(jù)庫在金融行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景包括:金融行業(yè)新一代影像平臺(tái)、內(nèi)容管理云平臺(tái)、傳統(tǒng)ECM替換、計(jì)算機(jī)視覺與人工智能、金融雙錄系統(tǒng)以及電子證照等數(shù)十個(gè)個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

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原文標(biāo)題:分布式數(shù)據(jù)庫助力銀行柜面無紙化業(yè)務(wù)

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    在當(dāng)今快速變化的商業(yè)環(huán)境中,有效的協(xié)作和數(shù)據(jù)管理已成為企業(yè)成功的關(guān)鍵。作為CAD領(lǐng)域的領(lǐng)軍者,SOLIDWORKS始終致力于為用戶提供優(yōu)越的三維設(shè)計(jì)與工程解決方案。隨著SOLIDWORKS?2025的發(fā)布,這款旗艦軟件在協(xié)作和
    的頭像 發(fā)表于 10-08 16:52 ?583次閱讀

    數(shù)字化時(shí)代的數(shù)據(jù)管理:多樣化數(shù)據(jù)庫選型指南

    挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)管理的核心技術(shù),其選型對(duì)于系統(tǒng)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(RDBMS)以其
    的頭像 發(fā)表于 07-08 19:10 ?530次閱讀
    數(shù)字化時(shí)代的<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)管理</b>:多樣化<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>庫選型指南

    新一代柔性算力 Flexus X 實(shí)例,加速企業(yè)數(shù)字化業(yè)務(wù)創(chuàng)新增效

    之間常常出現(xiàn)脫節(jié),這不僅導(dǎo)致了資源的浪費(fèi),也限制了業(yè)務(wù)的發(fā)展速度和靈活性。針對(duì)這挑戰(zhàn),華為云推出了新一代柔性算力云服務(wù)器——華為云 Flexus 云服務(wù)器 X 實(shí)例(以下簡稱:Fle
    的頭像 發(fā)表于 07-03 13:00 ?532次閱讀
    <b class='flag-5'>新一代</b>柔性算力 Flexus X 實(shí)例,加速企業(yè)數(shù)字化<b class='flag-5'>業(yè)務(wù)</b>創(chuàng)新增效
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