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某保险公司的核心系统国产数据库升级之路

原创 国内数据库 作者:老鱼 时间:2023-11-24 17:11:49 0 删除 编辑


让我们以一个真实的案例为例,该案例来自于老鱼最新的一个采访,属于老鱼今年的重点选题 《核心系统分布式数据库选型指南》系列文章之一,在此,特别感谢受访嘉宾林老师接受采访。


为了避免广告嫌疑,本文不会出现任何公司名与产品名。


本文重点讨论该保险公司在核心系统国产数据库选型策略及方法论,包括技术路线、应用场景、关键考虑因素、实施流程、效果与挑战、受访嘉宾建议等,这个案例或许可以为大家提供参考和灵感。


升级原因及应用场景


该保险公司选择从与“某国外商业数据库”绑定最深、数据体量最大、业务影响最大的核心系统(P17)数据库开始升级,意味着该核心系统是一个高度关键的系统,涉及到与200多个系统关联,复杂性高,并且对高可用性、停机时间、兼容性等要求严苛。

值得关注的是,该核心系统深度依赖“某国外商业数据库”,几乎使用了所有特性,导致业务代码改造的挑战很大,同时,该系统还大量使用第三方软件,这增加了改造的复杂性和成本。

这次升级是该保险公司数字化转型战略的一部分,体现了金融行业对于核心系统升级的紧迫性。


技术路线与工具


该保险公司选择了某国产分布式数据库,彻底取代传统商用主备架构,解除数据库与操作系统、中间件之间的耦合。为了降低成本并提高识别效率,他们使用了自研的数据库应用改造预评估工具“指南针”进行数据库迁移预扫描。

对中间件和周边软件进行重新适配,替换了与“某国外商业数据库”绑定较紧的软件,并进行了功能剥离和改造。


建设目标与关键指标


这项升级的目标非常明确,其中一些关键指标包括:

业务成功交易率不低于99.99%;

交易总平均响应时间小于1秒;

整体并发量达到3000人;

……


选型关键因素


在数据库选型过程中,该保险公司考虑了多个因素:


合规性和安全性:监管部门对金融机构的信息安全和可控性提出了要求,因此选择数据库时必须考虑合规性和安全性,确保敏感金融数据得到充分的保护。

性能和扩展性:该保险公司首要考虑了数据库的高性能、高可用性、扩展性,同时需要具备在线事务处理(OLTP)和在线分析处理(OLAP)的能力。

数据量和兼容性:数据库已经达到30TB,并且还在不断增长,因此,需要数据库具备良好的存储管理和扩展性,还需要解决数据迁移的问题,包括备份、迁移、还原等操作。此外,由于历史系统与“某国外商业数据库”深度绑定,兼容性也成为一个关键因素,以最大程度减少改造成本和风险。

厂商技术和生态系统:选择数据库供应商时,该保险公司很在意供应商的技术能力、产品成熟度、运维能力以及数据库产品的生态系统。采访中,嘉宾特别强调了供应商的技术兜底能力,包括内核研发和Bug修复速度。这是在选型过程中需要考虑的关键因素,尤其是在核心系统中,快速解决问题对业务至关重要。另外,受访嘉宾还提到,关注数据库的管理平台,希望有自动化管理的能力,以便快速发现和解决问题。这对于降低维护成本和提高系统稳定性至关重要。

成本:成本是关键因素之一。数据库的采购、部署、维护以及应用改造成本都需要考虑。通过选择数据库能够适应已有的“某国外商业数据库”特性,该保险公司成功降低了成本,而分布式数据库的高级压缩技术还进一步减少了存储成本。


实施流程


该保险公司采用多阶段的流程进行核心业务系统分布式数据库选型:


选型阶段:经过两年多的调研、测试和评估,选择了3家国产数据库供应商,最终确定其中1家,这个阶段的目标是确保所选数据库解决方案可以满足其需求。值得强调的是,这个过程包括该保险公司整理出系统的十个攻坚点,与供应商进行交流和POC测试。最终,只有解决这十个攻坚点的数据库才会最终被选择。


升级迁移阶段:这个阶段的目标是确保系统在新数据库上能够稳定运行,不影响核心业务。

验证并行阶段:在升级完成后,对新平台的功能、稳定性和可用性进行验证,确保数据库能够满足公司的具体需求。

上线支持阶段:经过充分验证后,核心系统升级上线,提供迁移能力和运维保障。


效果与挑战


目前,核心系统完全迁移并运行了约240多天,表现相对稳定。这次升级带来了显著的业务成果,包括交易成功率达到99.99%、交易平均响应时间不超过1秒等。此外,数据库软硬件成本大幅降低,存储成本减少了80%以上。分析型数据加工处理能力提升了10倍,监管报送批量场景性能提升了3倍。

然而,数据库替换和核心系统的升级并非一帆风顺。这是一个复杂的过程,需要大规模的应用改造。大量的业务代码需要修改以适应新的数据库系统,包括重新设计和重构索引、代码重写等工作。此外,系统中使用了大量第三方软件,这些软件的迁移和适配也带来了挑战和成本。整个过程历时近一年,还受到了疫情的影响,使得升级任务更加困难。


专家建议


在面对类似的核心系统迁移和数据库改造时,以下受访嘉宾的建议可能有助于取得成功:

策略与工具:数据库迁移和改造需要高度的策略性。使用自研工具帮助识别和解决问题,可以提高效率。对冗余数据进行缩减,以减少存储需求和迁移成本。在某些情况下,将一些功能转移到其他存储层(如对象存储),以降低数据库的复杂性和成本。

数据库选择:原生分布式数据库和基于代理的数据库都有各自的问题。原生分布式数据库可能面临生态问题,而基于代理的数据库需要处理特定数据库版本升级时的问题。为了在大版本升级时减少工作量,建议避免过多依赖于为了兼容性而添加的特性,而是使用通用特性。


结语


总的来说,这家保险公司的核心业务系统迁移到分布式数据库是一项复杂而重要的工程。虽然替换和改造过程中遇到了一些挑战,但通过选择合适的数据库解决方案,他们成功地提高了性能、降低了成本,并为将来的数字化转型打下了基础。这也反映了金融行业对数据库选择和升级的趋势,以满足业务需求和监管要求。这个案例为其他保险公司提供了有益的经验教训,以便更好地应对类似的挑战。数据库技术的进步将继续推动金融领域的创新,这也将是未来金融机构需要关注的重要议题。


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