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      銀行機構如何構建數據中心?
      作者:管理員    發布于:2020-06-08 17:37:19
      摘要:數字時代下銀行業面臨更多的的機遇和挑戰。移動互聯時代的業務快速增長使移動終端的用戶數和交易頻率大幅增加,客戶要求能夠隨時隨地查詢和處理銀行業務,各類場景中誕生的移動支付需求使越來越多的第三方系統接入銀行,這些場景不僅給銀行帶來了海量業務,也是對傳統銀行系統的挑戰,而隨著大數據和人工智能廣泛應用于風險控制、營銷輔助、量化投資、智能投顧、風險識別等領域,不僅為數字化金融提供了有力支撐,還使銀行系統的運營效率和服務水平的提升成為可能。
      數字時代下銀行業面臨更多的的機遇和挑戰。移動互聯時代的業務快速增長使移動終端的用戶數和交易頻率大幅增加,客戶要求能夠隨時隨地查詢和處理銀行業務,各類場景中誕生的移動支付需求使越來越多的第三方系統接入銀行,這些場景不僅給銀行帶來了海量業務,也是對傳統銀行系統的挑戰,而隨著大數據和人工智能廣泛應用于風險控制、營銷輔助、量化投資、智能投顧、風險識別等領域,不僅為數字化金融提供了有力支撐,還使銀行系統的運營效率和服務水平的提升成為可能。
        
        對于銀行核心系統而言,金融對數據業務具有強實時一致性的要求,需要采用集中式的關系型商業數據庫來滿足ACID(代表Atomicity原子性、Consistency一致性、Isolation隔離性、Durability持久性),是實現強實時一致性的基礎。
        
        基于目前的技術水平,銀行的核心業務不能擺脫對集中式數據庫架構的依賴,當下可行的銀行分布式架構實際上是混合模式。對于外圍業務,更多地采用分布式;在核心數據庫,出于業務連續性和數據“強一致性”的要求以及CAP原理的約束,實現完全的分布式處理存在一定困難,所以仍采用集中式架構。對于核心業務,如:存款、貸款、支付、增值等在目前業務流程對數據強實時一致性的要求下,絕大多數銀行的核心業務采用集中式架構。而電子渠道等與外部協作的互聯網應用場景,因為有核心系統做支撐,可以考慮應用分布式架構。此外,對數據的實時一致性要求不高的應用,如數據分析、內部管理、大數據征信、大數據營銷、大數據風控等,也可以采用分布式架構。
        
        與互聯網公司相較,后者主要業務(社交、搜索、電商類)的單位數據價值較低,對數據實時一致性要求不高,也可以接受數據“最終一致性”,所以更廣泛采用開放的分布式架構,實現數據庫的靈活擴展,乃至跨地域(數據中心)的相互冗余備份?;ヂ摼W公司和銀行在業務邏輯、監管方式、數據要求上完全不同,這也造成了不同的技術選擇。分布式和集中式數據庫各有優缺點,各自在不同的匹配領域里發揮平臺優勢。
        
        當下,銀行核心數據中心在未來數年甚至更長時間的主流建設思路仍是:降低核心業務過度集中于單一主數據中心的風險,弱化業務間的交互,從而做到核心業務分開部署。按照規模和功能,銀行數據中心的建設可以大致分為總部級數據中心、省級/市級分行數據中心、支行和營業網點?;诩夹g標準合規和業界實踐,并適度兼顧未來業務預期,銀行業數據中心的設計與建設應滿足標準合規、高可用性、按業務分級、兼顧節能的原則。
        
        其中,銀行總部數據中心承載著核心業務,包括央行、國有大型商業銀行、政策性銀行、股份制銀行、郵政儲蓄銀行以及大型城商行在內的金融機構應以最高的可用性和可靠性為前提建設;銀行省級/市級分行數據中心是轄區銀行業務的信息樞紐,并承擔一些本地特色銀行業務,這類節點處于銀行的數字化戰略的關鍵位置;銀行支行和營業網點主要負責網絡接入和承載少量本地化業務如視頻監控、叫號系統等,一般機房規模不大;銀行自助網點一般僅有若干ATM設備以及視頻安防、門禁等應用需要網絡接入,通常需要無人值守和遠程管理。
        
        在數字化和技術顛覆大潮之中,金融數字化的發展推動數據的快速增長,客戶行為和業務運營數據可以成為極具價值的無形資產,通過對移動互聯網、云計算、大數據、人工智能等手段進行開發和利用,銀行機構正在不斷重塑傳統銀行機構業務模式,創造全新業務模式。銀行數字化轉型不僅促進業務的快速增長,同時還帶來諸多挑戰,而其數字化金融的基礎則是依托于穩健可靠的數據中心建設與轉型,才能為銀行運營效率和服務水平的提升提供保障。
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