全球银行最大分布式核心系统全面上线,邮储银行做到了!

news2024/11/28 22:32:15
摘要:近年来,国家陆续出台金融科技相关政策,提出创新驱动发展战略,强调以新一代信息和网络技术为支撑,拓展互联网金融,促进技术创新和商业模式创新的融合。

本文分享自华为云社区《全球银行最大分布式核心系统全面上线,邮储银行做到了!》,作者: GaussDB 数据库 。

2022年4月,中国邮政储蓄银行(以下简称邮储银行)新一代个人业务分布式核心系统全面投产上线。该系统是首个由大型银行同时采用企业级业务建模和分布式微服务架构打造的个人业务分布式核心系统,基于华为云Stack和华为高斯数据库构建,是中国银行业金融科技关键技术可控的重大实践。

近年来,国家陆续出台金融科技相关政策,提出创新驱动发展战略,强调以新一代信息和网络技术为支撑,拓展互联网金融,促进技术创新和商业模式创新的融合。

邮储银行积极响应国家政策号召,携手华为高斯数据库开始了核心系统创新之路,于2022年重新构建起基于通用服务器云架构的新一代个人业务分布式核心系统,完成传统商业数据库的全面替换,实现了全技术栈的自主把控。

深刻洞见业务症结

邮储银行原有的个人业务核心系统始建于2014年,采用传统的集中式架构,虽然基于账户的数据分片实现了初步的分布式能力,但每个分片依然采用传统的集中式架构,因此系统的横向扩展能力、复杂业务组合下的处理能力存在一定局限性。

同时,银行业务不断拓展,用户量随之快速增长,面临百TB级海量历史数据、千亿级单表数据量,甚至在高峰期上万的用户并发量,邮储银行原先基于传统集中式架构的个人业务核心系统在存储容量、并发支撑、数据安全、性能保障等方面的压力更是随之变大,无法满足日益增长的业务需求,因而亟需从架构上进行创新性变革,通过先进的分布式技术驱动核心系统升级换代,以更好地适应未来的业务发展。

携手华为高斯数据库精准施策

2019年,邮储银行开始积极探索、大胆创新,携手华为高斯数据库全面启动新一代个人业务分布式核心系统的规划和建设,尝试突破局限,尤其是在孵化满足金融核心系统要求的交易型数据库层面取得丰硕成果。

  • 容量规模超大,突破海量数据存储瓶颈:新系统通过大规模分布式集群,不但能轻松容纳500TB以上超大数据量,还实现了数据分布式强一致事务保证,在复杂业务场景下数据处理更为灵活。
  • 并发支撑超稳,不惧流量洪峰高并发压力:通过多层级并行的设计来分担海量查询请求,同时采用大并发线程池技术让系统在高并发下保持性能长期稳定。
  • 安全保障超强,两地三中心高可用容灾:通过多副本+两地三中心双集群部署方案,做到AZ级故障秒级恢复,数据0丢失,满足核心A类系统的金融监管要求。
  • 查询响应超快,毫秒级响应速度高位匹配:无需维护复杂的分布信息,可快速定位到查询涉及的分片,达到毫秒级查询响应速度,辅助以高性能的分布式执行引擎和事务处理引擎,进一步满足业务的性能要求。

采用华为高斯数据库的分布式核心系统全面上线

2022年4月,邮储银行携手华为高斯数据库重新构建的基于通用服务器云架构的新一代个人业务分布式核心系统全面投产上线,完成了传统商业数据库的全面替换,实现了全技术栈的自主可控。

邮储银行新一代个人业务分布式核心系统上线后:

  • 为全行6.5亿个人客户、4万多个网点提供日均20亿笔、峰值6.7万笔/秒的交易处理能力;
  • 全天联机平均耗时由93毫秒减少为65毫秒,比老核心系统降低30%,批处理时间由4.5个小时缩短为3个小时。

在今年9月末的三季度结息中,邮储银行仅用时25分钟,相比过去的140分钟实现效率倍增,性能得到大幅提高。这充分验证了华为高斯数据库在安全可控核心系统上的承载能力。

新系统采用全新的技术和工艺,开启了邮储银行金融科技发展的新篇章,也将为中国银行业核心系统架构转型提供重要借鉴。

  • 全面梳理业务需求,通过企业级业务建模化繁为简,全面重构了交易流程和业务流程,大幅提升客户体验;
  • 采用模块组件化设计实现灵活装配,减少了代码开发,以技术敏捷驱动业务敏捷,满足了个性化、差异化、定制化的产品创新需求;
  • 采用分布式技术架构和国产技术栈重构业务引擎,实现了在保障核心系统高性能、高稳定的同时可按需动态伸缩、弹性扩展的单元化部署,以及业务交易从前端到后台、从服务接口到内部组件的全链路跟踪;
  • 以在线迁移方式实现客户无感切换,保障业务连续性,降低切换风险,开创了大型银行核心系统切换上线新模式。

邮储银行新一代个人业务分布式核心系统的全面投产上线,标志着基于国产基础设施及基础软件的分布式技术架构能够满足大型国有银行的核心系统需要,有助于全面加速中国金融行业的数字化转型。未来,华为高斯数据库也将继续全力支持邮储银行数字化升级,共同探索实践,为同行业创新应用发展积累经验,树立标杆。

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