行业概述

金融行业是我国十三大关键基础行业之一,囊括了银行、证券、保险以及泛金融领域。同时金融行业也是国内首批信创行业试点,逐步从外围的综合管理系统深入到关键业务系统和核心业务系统。从2023年开始,银行、证券、保险行业开启全面信创改造和数字化转型,以普惠金融、乡村振兴、赋能行业为导向开始进入数字化“深水区”。中国人民银行关于印发《金融科技FinTech)发展规划(2019-2021年)》,要求加强分布式数据库研发应用,探索产用联合新模式,发挥科技公司的技术与创新能力,共同研发新产品、发展新产业、凝聚新动能。

行业特点

金融行业业务具有高连续性、高安全性、高性能的特点。自2010年开始,随着“大数据”的爆发及国内“互联网+”战略不断深入,电子商务的迅速发展催生了互联网金融领域,改变了公众金融习惯,出现了非现金支付、微小借贷、互联网理财等新兴金融场景。与此同时,金融行业的典型应用,例如转账、存取款、代发工资、资产盘点等也受到服务线上化趋势的冲击,从而对性能的要求不断提升。为响应业务发展的需要,金融系统开始逐渐从单纯的“数据集中”阶段向“数据融合”阶段过渡,采用“物理集中且逻辑隔离”的“数据湖”建设思想,选用分布式的数据库架构,将数据壁垒打通,把集中的数据资源融合。

虚谷优势

稳定性好

虚谷数据库的分布式版本已经在市场上迭代近10年,支撑国家级核心应用超过60000小时无故障。

可靠性高

虚谷数据库支持两地三中心的策略,在机房内支持计算、网络、存储、管理的冗余技术,可以最大程度支撑业务连续性,满足金融行业要求。

性能强劲

在目前金融行业使用国产化硬件和操作系统的情况下,虚谷针对国产软硬件环境进行了深度调优,对市面上常见的国产操作系统、芯片、中间件、服务器、网络设备都有较好的支持,甚至在高并发场景下,基于虚谷的国产全栈方案在同等档次下,相较于国外软硬结合的能力还有50%以上提升。

HTAP

金融行业除了有交易和跑批业务外,还有两者混合的场景,例如风控、统一查控、反洗钱等业务。虚谷数据库一个引擎可以同时支持事务模型和分析模型,在一份数据下支撑事务与分析混合。

行业案例

案例场景

反洗钱业务是金融行业的核心业务之一,是需要每天定期向人民银行汇报的业务系统。

案例概述

此反洗钱系统是该银行的重点项目,并且作为全国为数不多的采用全栈国产软硬件进行试点的项目,具有较强的示范意义。
该系统原基于Oracle开发,面向名单业务和反洗钱风控业务。原系统每天跑批时间约为4小时~6小时,每日新增数据规模超过20GB。

 

案例价值
  • 性能提升明显:跑批比开源产品提升50%,比Oracle跑批性能提升10%。
  • 全栈信创国产:采用曙光服务器+麒麟操作系统+虚谷数据库的搭配。
  • 分布式平滑改造:数据库采用分布式架构部署,数据均衡分布到所有节点中,不再采用IOE设计。
  • 分布式存储过程:本次跑批业务全部采用存储过程设计,虚谷将Oracle存储过程无缝迁移,还实现了分布式下的并行计算。
  • 技术交流群:240370218
  • 返回顶部