国信证券携手华为云GaussDB,共促证券高质量发展
近年来,创新驱动发展、增强科技实力逐渐被摆在更加突出的位置。2022年,中国人民银行印发《金融科技发展规划(2022-2025年)》,指出要以加强金融数据要素应用为基础,以加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管为主线,注重金融创新的科技驱动和数据赋能。
证券作为金融行业的主力军,如何以新一代数字技术构建证券行业新格局,实现证券公司高质量发展,是摆在面前的重大课题。国内领先证券公司之一的国信证券,作为证券行业信息技术应用创新的第一批试点金融机构,在国家政策的影响下,也在思考如何加速业务数字化转型和科技自主创新。
引入新一代自主创新数据库挑战大
证券是强监管行业,对业务的稳定性、连续性及数据准确性都有十分严苛的要求。其业务流程相对复杂,对数据库的能力往往具有依赖性,且业务压力随着行情变化可能发生剧烈的起伏,要求数据库在各种负载场景下都能提供高性能支撑;敏感及高价值的数据也意味着信息安全乃重中之重。
这些特征要求证券行业使用的数据库必须具备极致的稳定性、可靠性、安全性,有从容应对压力的高性能,具备完善的功能,保证数据零丢失。
从国信证券早期参与改造的集中运营平台来看:
其负责经纪、资管、自营、场衍、OTC、期权、QFII/RQFII等全业务的统一运营,业务场景广泛,还支撑着千万级的客户群,业务呈现出大规模、高并发、多场景的特点,并且涵盖柜台、线上、VTM自助、见证、PAD等多种办理渠道,24小时服务不间断。
集中运营平台的核心功能并发高且查询复杂,十分考验数据库的处理性能,尤其是对复杂查询的优化能力,因此适配难度也较大。同时,业务也对自主创新改造提出了业务不能断、数据不能丢、性能不能降、体验不能差的要求。
而国内的数据库相对起步晚、应用案例少,在性能、功能、稳定性等方面仍需要大量业务场景的考验。所以,对数据库有极高要求的证券业务引入自主创新数据库面临着极大的挑战。国信证券认为,应该从证券业务特点出发,对国内的数据库进行严谨、全面的测试和考察,从中选择最契合当前业务需求、能更好地支持未来数字化发展需要的数据库,再基于该产品进行系统从下至上的全链路创新改造,在不以业务体验降级为代价的前提下,响应国家对自主创新的要求,同时探索更先进的新一代数字化底层基础技术。
联合华为云GaussDB
进行核心关键技术全面创新
2020年,国信证券与华为正式开始合作,在数据库的选型上,通过深度的测试、考量,选择了华为云GaussDB数据库。
GaussDB是华为自主创新的数据库产品,有持续迭代升级的产品能力,经过了最严苛的BCM考验实践,有丰富的行业经验,还有完善的生态,满足了国信证券对于新一代数据库的需求。
突破性能
满足业务连续、稳定性要求
国信证券先通过数据库的选型测试初步选定了GaussDB数据库,而后在集中运营平台中进行了更进一步的业务性能及稳定性测试。
结果显示,在核心场景下,基于相同硬件,GaussDB的TPS比原数据库提升了70%,整体性能提升了20%以上,业务连续、稳定运行数天无异常,结果超预期。
三中心高可用无惧故障风险
灵活部署满足证券行业需求
国信证券在东莞、深圳、上海三地部署了三个机房,其中东莞为主中心机房,深圳和上海为容灾机房。为了满足证券业务低时延的要求,需要在三机房之间建立起异步复制。
GaussDB部署了两地三中心容灾方案,主中心采取集中式三节点,在主中心内故障可以自动切换,其他两机房与主中心组成异步容灾,当主中心出现机房级故障时,可以切换到容灾中心,保障主中心性能。同时,灾备机房可灵活选择集群或者单节点,在成本与高可用之间根据业务需求进行取舍,也可以满足证券行业常见的演练、通关测试场景对数据库架构的特殊要求。
异构数据迁移
助力业务双轨并行、灰度切流
国信证券当前使用了多款传统的商业数据库,迁移至GaussDB是典型的异构数据迁移。华为云数据库团队先后协助国信证券多个系统进行了测试迁移、生产预迁移、正式迁移数十次,保证数据完全一致地迁移至GaussDB。
并轨期间,重要业务通过业务双写实现双边数据一致性,还通过华为云提供的数据比对工具制定了比对方案对数据进行校验,保证并轨期间的数据一致性,后续业务再按机构或客户等维度进行灰度引流试点,逐步切流,最终实现自主创新业务的单轨运行。
突破技术壁垒
快速完成金融科技自主创新
2022年,国信证券将GaussDB率先应用到集中运营平台、金太阳手机证券系统、开放式基金系统等十二个业务系统中,通过金融科技赋能业务转型,并在集中运营平台等多个系统中实现单轨运行,在金太阳手机证券系统中并轨运行半年,上线以来运行稳定,性能和可用性均满足业务需求。
本次创新实践助力国信证券在核心关键技术上实现了重大突破,实现了底层核心关键技术的全面创新和自主把控,以及对业务与管理的数字化赋能和智能化管理。后续,国信证券将继续把华为云GaussDB数据库应用于更多关键业务场景中,并在执行计划管理、更详细的可观测性等运维需求上展开进一步的合作,加速企业金融科技转型。
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