云原生容器平台——新华资产数字化转型加速器

news2024/12/25 16:20:03

新华资产管理股份有限公司(以下简称“新华资产”)于2006年5月经中国保险监督管理委员会批准、7月3日正式挂牌成立,是国内首批专业保险资产管理机构。2020年上半年,公司管理的资产规模突破万亿元人民币,投资收益水平居行业前列,日益成为国内外股票市场、基金市场、债券市场等资本市场上重要的大型机构投资者之一。

近年来,资本市场持续活跃,为资产管理行业带来了快速发展的机遇。作为资产管理行业头部公司,新华资产积极拓展业务,业务规模不断扩大,然而传统的IT系统已经难以满足公司业务的快速创新和扩张需求,应用运行环境复杂、部署效率和开发敏捷程度不足等问题制约了新华资产现代化业务的发展。

因此,自2021年11月起,新华资产启动了云原生容器平台的建设,旨在提升互联网场景下快速响应业务需求的能力,同时降低业务的创新试错成本,为新华资产的数字化转型奠定坚实的基础。

金融业务敏捷转型正当时

随着新华资产业务规模的不断增长,业务系统的功能需求模块也在不断增多。应用节点数量的增加,实施周期的延长,以及所需环境的多样性,导致了应用长时间占用大量服务器资源;

传统的开发方式已无法满足互联网场景下的敏捷业务需求,迫切需要系统能够根据实际业务负载实时动态地进行弹性扩缩容,为平稳迭代上线提供更稳定的运行环境;

传统信息系统的架构模式占用了大量基础设施资源,成本消耗高,且运维人员需要投入大量的精力,严重影响了工作效率,难以灵活支持业务发展与产品开发。

同时,在敏捷转型过程中,新华资产还面临着以下技术挑战:

  • 随着微服务应用的不断增加,传统基础设施的资源供给能力已经不足以支撑当前快速增长的应用服务,同时以虚拟机为中心的传统资源供给方式对于这些轻量级微服务应用来说,存在着巨大的资源浪费问题;

  • 传统的应用环境依赖和配置管理复杂,每个应用都有自己的运行环境和依赖库,跨环境迁移难度大,频繁变更配置容易引发错误;

  • 随着业务访问需求的不断变化,传统应用实例扩容需要重新部署,无法快速适应业务负载变化,导致业务访问体验不佳;

  • 传统的IT架构很难保证开发测试环境、生产环境等应用运行环境一致性,应用的交付周期长,应用的更新迭代能力弱。

灵雀云助力新华资产提升IT敏捷性

为应对上述挑战,新华资产采用了以下技术方案:

  • 建设云原生容器平台,提升现有基础设施的资源利用率,降低IT建设成本,同时增强微服务应用的资源供给效率;

  • 通过平台的弹性扩缩、故障自愈和健康检查等能力,提升业务的灵活性、可靠性和应用韧性;

  • 通过平台提供的应用级的日志监控等运维能力,提升应用自动化运维能力,减轻运维人员的工作负担;

  • 保证开发测试、生产等应用运行环境的一致性,减少应用的交付周期,提升应用的创新试错以及需求快速响应的能力;

  • 利用平台强大的DevOps能力,实现应用开发、构建、打包、测试、发布、运维等全流程的自动化,提升应用的敏捷开发效率。

作为新华资产的云原生技术合作伙伴,灵雀云不仅提供了专业的云原生技术支持,而且还提供了完善的服务方案,包括:

  • 提供应用容器化上云的技术咨询,同时配合完成试点业务的应用容器化上线;

  • 帮助整合开发工具链并形成容器平台自动化发布流程,提升应用的敏捷开发能力;

  • 配合进行内部推广,提供相关技术培训,加速新华资产云原生应用落地并提升其日常运维管理能力;

  • 帮助新华资产形成应用容器化上云、镜像封装、应用容器化交付、日常运维管理等经验和规范,加速新华资产应用容器化上云进度,提升IT敏捷性。

云原生加速新华资产数字化转型

承载6套关键业务系统

截至目前,已经建成开发测试和生产(同城容灾)两套环境。其中,开发测试环境1个集群,6个节点;生产环境2个集群,总计33节点。平台支撑了500+个容器,承载了运营平台、技术中台、智能机器人、反洗钱等6套关键业务系统。

应用运行的操作系统的故障率降低90%

  • 通过采用裸金属架构搭建容器平台,传统基础设施的硬件投入降低了接近40%,大大降低了IT的建设成本;

  • 通过云原生DevOps自动化发布能力,应用发布效率从原来的以周为单位提升到了小时级甚至分钟级,有效提高了应用需求影响能力;

  • 通过应用容器化上云,应用运行的操作系统的故障率降低了90%,同时运维效率也得到了极大的提升。

提升业务创新和试错能力

新华资产通过构建云原生容器平台,实现了以下突破:

  • 满足了新华资产对于降本增效的新型技术平台的建设需求;

  • 提升了自动化运维能力,释放宝贵的IT人力资源,提升了业务的创新和试错能力;

  • 提升了互联网场景下的业务需求响应能力,加速新华资产数字化转型。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1023035.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Gin学习记录4——Controller和中间件

一. Controller 用不同的Controller可以实现业务的分类,不同类型的请求可以共用同一套中间件 1.1 单文件Controller 几乎等同于函数封装,直接将ctrl的代码写入到一个文件里然后调用: package adminimport ("net/http""git…

天猫健康“小补点”掀起养生新趋势,燕窝、自在水搭着喝双倍补

长时间对着电脑、一坐就是一天、想运动却挤不出时间……这几乎是大部分职场人的常态。为了守护健康,许多职场人开始探索便捷、有效的养生方式。 顺应这一需求,天猫健康发起“带薪养生小补点”活动,携手新加坡健康品牌余仁生、元气森林旗下品…

爬虫 — Scrapy 框架(二)

目录 一、Scrapy 核心文件1、spider2、Request3、构造 post 请求4、response 二、案例三、Scrapy 下载中间件1、执行顺序2、使用方法3、Download Middlewares 默认方法4、代理 IP4.1、工作原理4.2、分类4.3、查看 IP 地址4.4、常用代理 四、Scrapy 爬虫中间件五、Scrapy 下载图…

基础课-解析几何

1.平面直角坐标系 两点A(x1,y1)与B(x2,y2)之间的距离: 2.两点斜率公式 3.点到直线的距离 平行线之间的距离 4.平面直线方程的几种形式 点斜式 点P(x0,y0),斜率为k的直线方程:y-y0k(x-x0) 5.圆

会员管理系统H5-01会员开卡

我们前边7篇文章讲解的是PC端的功能,还需要为商家提供一套移动端的后台管理程序。在微搭中,移动端的后台程序我们可以使用H5进行开发,开发完毕后可以启用登录,这样管理员就可以在手机上进行操作。 01 创建应用 登录微搭后台&…

企业选择预测性维护解决方案的常见问题和PreMaint的策略

预测性维护技术在现代制造业中扮演着越来越重要的角色,有助于提高设备可靠性、降低维护成本并最大程度地减少停机时间。然而,一些企业在选择预测性维护解决方案时仍存在一些常见问题和误解。在这篇文章中,我们将探讨一些常见问题,…

Python与数据分析--Matplotlib-1

目录 1.Matplotlib库函数导入 2.简单尝试绘图 3.绘制多条折线图 4.绘制多种颜色风格曲线 5.图片内容文本操作实例 6.图例设置实例 7.坐标轴设置实例 1.Matplotlib库函数导入 #导入matplotlib库 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #平常一般用第…

手把手教你前端 NodeJs 常用技术和第三方库使用详细教程(每周更新中)

dotenv 加载环境变量 dotenv是一个用于在Node.js项目中加载环境变量的库。它允许你将环境变量存储在一个名为.env的文件中,并在你的应用程序中轻松访问这些变量。 dotenv 官方网站:https://www.dotenv.org/docs 要使用dotenv,你需要首先在你…

(2023,微调节,多纵横比训练,细化模型)SDXL:用于高分辨率图像合成的改进的潜在扩散模型

SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis 公众号:EDPJ(添加 VX:CV_EDPJ 或直接进 Q 交流群:922230617 获取资料) 目录 0. 摘要 1. 简介 2. 改进稳定扩散 2.1 架构与规模 …

Python基础数据结构入门必读指南

更多资料获取 作者主页:涛哥聊Python 个人网站:涛哥聊Python 大家好,我是涛哥,今天为大家分享的是Python中常见的数据结构。 1.数组 含义:数组是一种有序的数据结构,其中的元素可以按照索引来访问。数组…

DMNet复现(二)之模型篇:Density map guided object detection in aerial image

以前用Swin Transformer Tiny训练了40epoch的,官方用的Faster RCNN,这里先用Swin Transformer Tiny进行测试。 模型训练 采用基于MMDetection的框架Swin Transformer Tiny进行训练,训练方法可参考官方教程。 融合检测 Global Image 检测 …

无涯教程-JavaScript - SEC函数

描述 SEC函数返回Angular的割线。 语法 SEC (number)争论 Argument描述Required/OptionalNumberNumber is the angle in radians for which you want the secant.Required Notes 数字的绝对值必须小于2 ^ 27 如果Angular为度,则将Angular乘以PI()/180或使用RADIANS函数将…

彻底学会Unity中UGUI中UI元素自适应问题

彻底学会Unity中UGUI中UI元素自适应问题 包会的简单版教程 狂飙模式: 经过自我进化学习,终于参悟。看完这个教程,你也可以! 1.扫盲UGUI的理解: Unity3d 中的UI都是画在画布上的。就像画一幅画,首先我们需…

iPhone NFC 设置教程(门禁卡/公交卡/校园卡等等)

苹果手机如何开启NFC功能呢?相信不少小伙伴都对iPhone手机里的NFC用法都不太了解。尽管小米、华为、荣耀、一加、oppo、vivo等安卓手机的NFC使用已经满大街了,不仅功能齐全而且快捷安全,但是这一功能在苹果手机上还很鸡肋,因为它对…

DBSCAN聚类的Python 实现

一、说明 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类是一种基于密度的聚类算法。它能够根据数据点的密度来将数据划分为不同的类别,并可以自动识别离群点。DBSCAN聚类算法的核心思想是将密度高的数据点划分为…

MongoDB——关于NumberLong处理大整数

1、问题 MongoDB根据某个Long类型ID查询数据查不出来 db.getCollection(school_work_section).find({school_work_section_id:577199363866206209}); 2、解决办法 Long类型的需要在NumberLong的对象里加上双引号才能查出来 db.getCollection(school_work_section).find({sc…

初识C语言——详细入门一(系统性学习day4)

目录 前言 一、C语言简单介绍、特点、基本构成 简单介绍: 特点: 基本构成: 二、认识C语言程序 标准格式: 简单C程序: 三、基本构成分类详细介绍 (1)关键字 (2&#xf…

搭建ELK+Filebead+zookeeper+kafka实验

一、ELKFilebeadzookeeperkafka架构 第一层:数据采集层(Filebeat) 数据采集层位于最左边的业务服务集群上,在每个业务服务器上面安装了filebead做日志收集,然后把采集到的原始日志发送到kafkazookeeper集群上。 第二…

文件拷贝【 使用字节流完成文件的复制(支持一切文件类型的复制)】

需求: 把某个视频复制到 E:\\videocopy\\new.mp4 思路: 根据 数据源 创建字节输入流对象根据 目的地 创建字节输出流对象读写数据,复制视频释放资源 可以拷贝 视频 ,图片 ,文本.txt 等文件 package com.csdn.d2_byte_…

Linux grep命令

①grep命令——过滤文件 这是txt.txt的内容 通过grep管道符查找gcc内容在txt.txt文件中 查找gcc所处行位置,加上-n 查找有多个相同内容的数据 ②wc命令——数量统计 统计数据如图: ③管道符——左边结果作为右边输入 如下图所示统计txt.txt文件"-&…