【云驻共创】新基建下的银行上“云”之路

在正式进入主题之前，我们有必要先了解2个概念：新基建是什么？新基建和旧基建的区别是什么？

一、 新基建是什么

“新基建”本质上是信息数字化的基础设施，根据各类媒体报道，目前“新基建”主要包括七大领域：5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网。

基建投资历来是稳定经济增长和保障就业的重要方式。今年各省份公布的重点建设项目中，基础设施建设仍是重点。而基建项目中，5G网络建设等“新基建”项目的占比又有明显提升，因而新基建一时间成为了2020年的热门关键词，在资本市场受到资金热捧。

不过新基建并非是新提出的概念，早在2018年国家就曾明确了5G、人工智能、工业互联网等“新型基础设施建设”的定位。

二、新基建和旧基建的区别

旧基建就是人们通常理解的修桥铺路盖房子，具体包括铁路、公路、桥梁、水利工程等大建筑。旧基建主要在于托底经济保障就业。

新基建则是立足于科技端的基础设施建设，它既是基建，同时又是新兴产业。与旧基建重资产的特点相比，新基建更多是轻资产、高科技含量、高附加值的发展模式。其涉及的领域大多是中国经济未来发展的短板。除此之外，还有以下3大优势：

可持续、见效快：与之前的铁路、公路、房地产不同，不管是云的基础设施还是5g的通讯网络，其共同特点就是既有老基建的投资规模，又有科技产业的换代速度，并且新基建的报效回报周期也相对较短，堪称是可持续的基础投资项目。 

对通胀指数影响小：公路、铁路、房地产等旧基建项目的一个共同特点就是会推高的地价，而地价又是CPI之母，其通货膨胀效应太高，而新基建因为其产业链不同，半导体、软件研发等IT行业一般认为对于CPI的指数也不会有太大的影响。 

自主掌握程度高：目前从美国不遗余力的打压华为的情况看，新基建的5g通讯、数据中心、云计算方面我国企业的自主掌握程度是很高的，几乎不存在知识产权的问题。因此大规模的投资也是肥水不流外人田，不会被国外势力卡脖子。 

在疫情的影响下我国经济中对外贸易的增长极已经几乎不复存在，因此国家层面对于新的增长极的渴求是不言而喻的，相信后面政府一定会对新基建进行不遗余力的投资与宣传。

背景

开放银行-金融与科技结合的完全体

在开放银行到来之前，无论是柜台、ATM、网上银行还是手机银行，银行的交易都是由自身完全可控的设备或APP发起的，各类促销活动也是银行自行组织安排的，计划外交易突增的情况很少发生，因此云平台弹性高、易扩展的优势，难以在这种交易场景下发挥出来，传统银行转型云平台的动力并不强。 

不过开放银行产品，既要保证良好的客户体验，又要从容面对随时可能到来的流量高峰，就必须仿照微博、抖音的方式将系统全面迁移到云平台上去，这样才能使自身服务体系保持足够的弹性，迅速响应各种营销热点。而如果不全面“触云”，继续死守传统的物理架构，未来的发展空间将十分狭小。

DCEP-边缘计算的兴起

近日央行的DCEP钱包目前已经在农行正式开测了，对此央行回应称，DCEP项目测试工作正在有序开展，DCEP在坚持双层运营、M0替代、可控匿名的前提下，基本完成顶层设计、标准制定、功能研发、联调测试等工作,后续将开放深圳、雄安、成都、苏州四个城市参与测试。

DCEP开测的消息引发了金融圈的热议，DCEP（Digital Currency Electronic Payment）是中国版数字货币项目，即数字货币和电子支付工具，是由中国货币当局暨中国人民银行发行的法定数字货币，是央行数字货币（CBDC）的一种。 

从央行对DCEP的官方回应来看，DCEP坚持双层运营、M0替代、可控匿名是DCEP的前提。

那么DCEP由商业银行运营的离线钱包属性，就意味着DCEP必然对边缘计算产生巨大需求，我们知道边缘计算其实是在去与终端之间的计算层，对于提高离线交易可信度有着重大的意义。可以说目前金融科技发展的两个最重要方向都会以云计算为基础。

云计算的优势

业界普遍认为系统上云后，硬件投入成本减少近2/3。而且云计算对于数据备份、敏捷运维的重要意义。总结来说上云的好处就是，降低 运行成本、提升研发效率、节省运维人力资源。

在边缘计算和云计算的支持下，银行的转型之路有了更多的技术支持。

银行使用云计算技术要实现的目标：

l 实现：服务标准化、供给敏捷化、资源弹性化、管理自动化、管控集中化；

l 提高IT资源使用率；

l 开放：支持现有IT环境，提供标准计算的中间件资源，无厂商锁定；

l 降低成本：虚拟化本身没有软件授权的相关费用；使用普通内置存储，无需专业存储；

l 可扩展性：在可扩展性、分布式技术方面，有后发优势，可以支持较大规模的集群；

l 性能优势，得益于分布式块存储、硬件支持的虚拟化等新技术，相比于同类商业平台，有些产品具备性能优势；

l 自主可控：自研程度较高，掌握核心技术和知识产权，实现自主可控；

银行上云的前提准备

1. 分布式改造 

银行上云的第一个前提就是分布式的改造，比如想承接抢红包促销，这样一个短时上亿并发量的场景，即便是世界最强超算也力不从心，所以上云后就可以通过短时购买大力计算资源，然后在活动结束后释放，并通过这样的方式来降低成本，不过这一切的前提是系统首先要满足分式式架构的需求。

为提高系统的可伸缩及扩展性，目前IT系统往往使用分布式集群的架构，集群内各节点承担的工作份量平均，这样系统调度起来成本最低，但是考虑硬件设备的型号和算力均会有差异，如果让软件系统直接面对不同型号的设备，根据其处理能力分配任务，那么系统开销将大幅提高。

以团队管理为例，如果成员的能力整齐划一，那么按照工作量分派任务即可，这种情况几乎没有什么成本损耗；但是如果团队水平参差不齐，那么协调成本就会急剧增加，而云计算就是这样一种针对分布式系统的技术，“云”能屏蔽底层设备的能力细节，向客户交付标准化资源，也正是因为这样的特点使云服务相比传统IT架构具备更加快速、敏捷的优势，而这恰恰也是互联网时代对于IT技术的基本要求。

2. 架构改革，从IOE模式，向分布式转换

银行传统架构是建立在IBM小型机+DB2/ORACLE数据库+EMC等集中存储设备上的数据处理架构，是一种集中专用的结构，存在下图中的多种瓶颈：

随着应用场景越来越复杂，传统IOE式的集中架构已经难以满足在超大规模计算场景下的效率与诉求。同时随着“云”价值不断挖掘，快速上线、高效运行、业务的秒级启动等优势也不断被发现，这些都是企业未来快速占领市场，取得领先关键所在，尽快拥抱“云”才能拥有未来。

不过上云虽好，真正做起来却不简单，因为传统IT行业的IOE架构都是典型的中心化模型。也正是因此如此，几乎所有的银行目前都提出了去IOE，全面自研的口号。这背后其实就是分布式改造的过程，不过目前尤其是大中型银行其核心系统是基于中心化数据库的，既要分布式改造又要保证客户体验，难度可想而知。

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3. 一场倒逼式的改革

其实上云的过程就是开放的过程，我们看到各行各业的发展其实都是不断开放的历史，比如银行就从银行卡支付、到快捷支付再到目前的开放银行，可以说每一步开放都造就一家联网机构，比如银联、网联，而开放银行的联网公司将是银行的集大成者，它会拥有银行全部的能力，但是无论是哪家银行单独打造这样的联网公司都几乎是一个不可能完成的任务。所以从这个角度上看银监会要求银行必须使用私有云的策略，对银行也是一种保护了。 

不过经济学的基本原理告诉我们有人为制造的门槛就会有套利行为的存在，尤其对于金融科技的初创公司，就完全可以使用行业云甚至公有云来和银行竞争，这其实就是就是金融科技公司利用了公有云的成本优势，来为自身迎得的发展空间。

但是我们也能看到银行业已经开始直面这个问题，比如民生银行的核心系统已经全面上云，中信银行的信用卡核心系统已经使用国产分布式数据库Golden DB完成了对传统关系型数据库AS400的取代。相信在时代大潮的推动下，今后去IOE不再只是纸上谈兵。

云计算的未来

云计算市场的一个最大特点边际成本很低，比如一个数据中心的土地、电力、制冷等等成本才是大头，而增加一个节点的边际成本其实很低，这也使得云计算是一个典型的胜者通吃型的规模产业，可以说谁占据市场第一的位置，谁就能降低成本，以更低的价格形成挤出效应。未来的格局肯定是寡头竞争。

如前文所述开放银联已经呼之欲出，而DCEP的边缘层也是箭在弦上，这都是金融科技的集大成者，其系统建设难度远比银联、网联等传统联网联合机构大得多，而目前单个银行的科技水平难以主导开放银联的建设，因此不排除几家银行业，或者银行科技巨头深度联姻打造出跨界的企业来应对市场的竞争。

IT巨头在“云”的布局

最近各巨头在新基建方面的布局都颇有看点，先是腾讯宣布5000亿入局云数据中心，继续开启了补贴大幕，阿里云成立了XG实验室，入局5g，而华为则重磅发布了ModelArt Pro，加入AI基础软件的供应商行列。而在银行方面随着DCEP与开放银行等新兴产品的不断落地其对于，云计算的转型需求也越来越强烈。

l 先发还是后发，这是个问题

在沃森提出后发劣势的理论后，主流经济学界一般比较认同其观点，尤其是华人经济学第一人杨小凯就曾经指出后发者，虽然可以借鉴很多前人的经验，但是由于配套制度和文化的欠缺，后发者将很快遇到瓶颈，变得难以为继，不过与之对应的后发优势理论最近逐渐兴起。

但是这两种理论都有欠缺，前者解释不了中国的经济奇迹，而后者只能解释中国的经济奇迹。如果多了解一下这种经济理论框架，可能会对读者理解目前我国的云计算市场格局很有帮助，因为中国云计算的玩家就是由先发者与后发者共同组成的。

l 领跑攻略

一、 跨界发展，打通全产业链：阿里成立xg实验室，进行5g领域，与华为发布Model Art与altas训练集群其实都是跨界的做法，只有不断跨界才能保持自己的优势，不掉队。 

二、 制订标准：华为在标准与专利方面的储备实在是不胜枚举，而我们也注意到阿里最近也开始主导制订一些“生物特征识别多模态整合”等标准。可以说标准就是游戏规则，制订规则这也是对于先发者的保持优势的不二法门。

l 后发秘籍

其实如何后发制胜没有谁比我国政府做得更好了，我们依靠着对于信息产业等重点领域的政策扶持进行全力突破，并对外贸业务进行了大力度的补贴造，而这些造就了我们的经济奇迹。对比腾讯做为云计算方面的跟跑者，他们的做法与之类似。

    做为全球社区的巨头，腾讯的QQ类社交软件面对着比其它应用多出几倍的流量短时间突发的场景，在早期QQ面对这样的问题时，会直接补充资源，但是这样就失去了云计算的成本优势，所以可以看到腾讯在更轻量级的容器化方面做了很多细节工作，以满足这种突发短时的弹性需求。而且从微信打败米聊的历史也能看到在用户日活、口碑等全面落后的情况下，腾讯就是靠着烧钱式的补贴胜出的。不过这也就是后发者的必选先策略。

华为云算力性价比最高，AI厚积薄发：华为特别关注于产品的性价比，可以说在相同价格下华为的产品计算能力是最强的，在产品性价比方面可以说独步江湖。

目前AI+云计算已经渐渐成为各大云厂商的主战场，如亚马逊的AWS、微软的AZURE都提供较强的AI云算力支持。不过凭借强大的硬件设备能力，华为在这方面也是不遑多让，先是自主研发了AI算力昇腾910芯片、打造出基于昇腾910的Atlas900人工智能训练集群，并在此基础上发布AI云平台ModelArts2.0。

华为的理念是打造一站式的开发平台，支撑用户从数据到应用的全流程开发过程，包含数据处理、模型训练、模型管理、部署等操作，并且提供AI市场功能，能够在市场内与其他开发者分享模型、API和数据集。

本文整理自华为云社区内容共创活动第一期之【HDZ研习社】新基建下的金融科技，查看活动详情：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-105538-1-1.html