【金仓数据库征文】_金仓数据库在金融行业的两地三中心容灾架构实践

发布于：2025-05-11 ⋅ 阅读:(20) ⋅ 点赞:(0)

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金仓数据库在金融行业的两地三中心容灾架构实践

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引言

随着国家对信息技术应用创新（信创）工作的深入推进，金融行业对国产数据库的需求日益增长。​在此背景下，金仓数据库（KingbaseES）凭借其高可用性、稳定性和安全性，成为金融机构实现核心系统国产化替代的首选。​本文将以某省级商业银行为例，探讨金仓数据库在金融行业两地三中心容灾架构中的应用实践，旨在为金融机构在数据库国产化过程中提供参考和借鉴。

项目背景

该省级商业银行原有核心业务系统采用Oracle RAC架构，存在高昂的运维成本、对国外技术的依赖以及容灾能力有限等问题。​为解决上述问题，银行决定引入金仓数据库，构建两地三中心的容灾架构，实现核心系统的国产化替代。​在迁移过程中，银行面临着数据一致性保障、系统高可用性设计以及业务连续性维护等多方面的挑战。​通过与金仓数据库团队的紧密合作，银行成功实现了系统的平稳过渡，确保了业务的连续性和数据的安全性。​

该省级商业银行原有核心业务系统采用Oracle RAC架构，存在以下问题：

  • 高昂的运维成本；
  • 对国外技术的依赖，存在安全隐患；
  • 容灾能力有限，难以满足监管要求。
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为解决上述问题，银行决定引入金仓数据库，构建两地三中心的容灾架构，实现核心系统的国产化替代。

架构设计

金仓数据库的两地三中心容灾架构包括生产中心、同城灾备中心和异地灾备中心。​生产中心位于主城市，承担日常业务处理；同城灾备中心与生产中心相距约30公里，提供同步备份；异地灾备中心距离主城市约1500公里，提供异步备份。​该架构采用多级多数派一致性协议，避免脑裂现象；物理日志同步性能提升10倍，跨地域数据同步低延迟；故障恢复后自动集群自愈，全过程自动容灾管理；中心集群间数据同步链路仅有一条，网络资源高效利用。​具体指标如下：中心内RPO=0，RTO<8秒；同城间RPO=0，RTO<60秒；异地中心间RPO低至亚秒级，RTO在分钟级。
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金仓数据库的两地三中心容灾架构包括：

  • 生产中心：位于主城市，承担日常业务处理。
  • 同城灾备中心：与生产中心相距约30公里，提供同步备份。
  • 异地灾备中心：距离主城市约1500公里，提供异步备份。

该架构具有以下特点：

  • 高可用性：采用多级多数派一致性协议，避免脑裂现象。
  • 高性能：物理日志同步性能提升10倍，跨地域数据同步低延迟。
  • 高可靠性：故障恢复后自动集群自愈，全过程自动容灾管理。
  • 低成本：中心集群间数据同步链路仅有一条，网络资源高效利用。

实施过程

1. 迁移准备

在迁移前，团队对现有系统进行了全面评估，确定了迁移范围、风险点及应对策略。​通过金仓数据库提供的迁移工具，对数据库对象、存储过程、触发器等进行了自动化分析，评估语法兼容性。​同时，制定了详细的迁移计划，确保在迁移过程中业务的连续性和数据的一致性。​在迁移前，还进行了多次演练，验证迁移方案的可行性和系统的稳定性。​

2. 数据迁移

采用金仓数据库的迁移工具，实现了数据的平滑迁移。在迁移过程中，确保了数据的一致性和完整性，未对业务造成影响。​通过增量迁移和全量校验相结合的方式，确保了数据的准确性和完整性。​在迁移过程中，还对系统性能进行了优化，确保在高并发场景下系统的稳定运行。​
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3. 容灾演练

在部署完成后，团队进行了多次容灾演练，验证了故障切换的可行性和系统的稳定性。在一次模拟生产中心整体故障的演练中，同城灾备中心能够在30秒内自动切换，业务无感知，体现了金仓数据库在容灾方面的强大能力。​通过演练，进一步优化了容灾方案，提升了系统的可靠性和可用性。

成果与效益

通过引入金仓数据库，银行实现了以下目标：

  • 系统稳定性提升：系统可用性达到99.999%，满足监管要求。
  • 运维成本降低：减少了对国外技术的依赖，降低了运维成本。
  • 业务连续性保障：两地三中心架构确保了业务的连续性和数据的安全性。

典型用户

1.中国人民银行征信中心 – 融资服务平台

中国人民银行征信中心于2013年自主研发建设了应收账款融资服务平台，旨在为应收账款融资提供基础信息服务，该平台主要目的是充分发挥应收账款等动产资源的融资功能，解决中小企业传统担保物不足的融资难点。该平台核心功能包括释放数据价值、引导产品创新和提升融资效率，同时，该平台聚集了供应链核心企业、金融机构和政府相关部门，通过技术手段实现数据的直接传输，帮助解决金融机构在确权和风险管理方面的难题，提高中小企业的融资效率和便利度。

1）高可用架构：原架构采用IBM小机+2节点Oracle RAC数据库集群，金仓采用3节点KES数据库高可用集群+2节点KFS软件双向异构数据同步，满足人民银行征信中心融资服务平台业务需求；
2）高可用指标：集群内：RPO = 0，RTO < 10s；异地中心间数据库可靠性：RPO ≈ 0，RTO = 0；异地中心间数据库同步服务：RPO = 0，RTO = Seconds to Minutes；满足金融6级高可用要求。

2.某大型央企集团 – 集中化办公系统

某央企集团公司集中办公系统承盖集团及下属各级单位所有人员的日常办公业务，覆盖全国30万+用户，日活用户6万+。

1）高可用架构：原架构采用8节点Oracle RAC数据库集群，金仓采用3节点KES数据库高可用集群+2节点KFS软件双向异构数据同步，满足集团业务系统数据库双活需求；
2）高可用指标：集群内：RPO = 0，RTO < 10s；异构数据库可靠性：RPO ≈ 0，RTO = 0；数据库同步服务：RPO = 0，RTO = Seconds to Minutes。

金仓 KES 的智能化未来-AI 驱动的智能监控与预测

在数据库运维中，及时发现异常情况并进行预测是保障系统稳定运行的关键。AI 驱动的智能监控与预测功能能够实时监测数据库的各项指标，通过学习历史数据和业务规律，准确地识别异常情况并进行预测，为运维人员提供及时的预警和决策支持。

（一）异常检测

异常检测是智能监控的重要组成部分，它能够帮助运维人员及时发现数据库中的潜在问题。传统的异常检测方法通常基于预设的阈值进行判断，当指标超过阈值时才发出告警。然而，这种方法往往无法及时发现一些潜在的异常情况，因为在某些情况下，指标虽然没有超过阈值，但已经出现了明显的异常波动。

AI 监控系统则采用了更加智能的方法进行异常检测。它通过学习数据库的历史数据和业务规律，建立起正常的行为模式模型。当检测到指标的变化不符合正常模式时，即使没有超过预设的阈值，也会发出告警。

以某电商平台为例，在业务高峰期，KES 的 CPU 利用率通常在 60% 左右波动。AI 监控系统通过学习这一规律，建立了 CPU 利用率的正常行为模式模型。当检测到 CPU 利用率在短时间内突然飙升至 90% 并持续超过 5 分钟时，即使没有超过预设的 95% 告警阈值，系统也会发出告警。这是因为 AI 监控系统通过分析历史数据发现，在正常情况下，CPU 利用率不会出现如此突然的飙升，因此判断这是一种异常情况。

以下是一个使用 Python 实现的异常检测示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 假设 historical_cpu_data 是包含历史 CPU 利用率的时间序列数据
historical_cpu_data = pd.read_csv('cpu_history.csv', index_col='timestamp')
model = IsolationForest(contamination=0.01)  # 假设 1% 的数据是异常点
model.fit(historical_cpu_data)
current_cpu = [[92]]  # 当前 CPU 利用率

if model.predict(current_cpu)[0] == -1:
    print("潜在性能风险预警：CPU 利用率异常升高，可能影响业务响应速度，请关注")

（二）性能预测

性能预测是智能监控的另一个重要功能，它能够帮助运维人员提前做好资源规划和性能优化。通过分析历史数据和业务增长趋势，AI 性能预测模块可以预测数据库在未来一段时间内的性能指标，如磁盘空间使用情况、查询响应时间等。

以 KES 的磁盘空间使用情况为例，AI 性能预测模块分析了过去一年的磁盘空间使用数据，结合未来半年的业务增长预期，预测到三个月后某个核心业务表的磁盘空间将达到 85%。这为运维人员提供了足够的时间来进行磁盘扩容或数据清理等操作，避免了因磁盘空间不足而导致的系统故障。

以下是一个使用 Python 实现的时间序列预测示例代码：

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import pandas as pd

# 假设 disk_usage_data 是包含历史磁盘使用量的月度数据
disk_usage_data = pd.read_csv('disk_usage.csv', index_col='month')
model = ARIMA(disk_usage_data, order=(5, 1, 0))  # 示例 ARIMA 模型
model_fit = model.fit()
future_steps = 3  # 预测未来 3 个月
forecast = model_fit.predict(start=len(disk_usage_data), end=len(disk_usage_data) + future_steps - 1)

total_disk_space = 1000  # 假设总磁盘空间为 1000GB
if forecast[2] > 0.85 * total_disk_space:
    print(f"磁盘空间预警：核心业务表空间预计将在 {forecast.index[2]} 达到警戒线")

总结与展望

金仓数据库在金融行业的两地三中心容灾架构实践，展示了其在国产替代、安全保障及高可用性方面的显著优势。以某省级商业银行为例，原系统基于Oracle RAC架构，存在高成本、技术依赖及容灾不足等问题。引入金仓数据库后，构建起包含生产中心、同城灾备中心和异地灾备中心的两地三中心架构，采用多级多数派协议、日志同步技术和自动容灾管理，实现RPO趋近于0、RTO控制在秒级，显著提升系统的业务连续性与灾难应对能力。在实施过程中，通过详尽的迁移准备、平滑的数据迁移和多轮容灾演练，确保系统平稳过渡与业务不中断。典型用户如中国人民银行征信中心及大型央企集团也采用金仓KES架构，满足高并发、高可靠的金融业务需求。此外，金仓数据库结合AI技术，实现了数据库的智能监控与性能预测，大幅提升了系统的运维效率和风险预警能力。未来，金仓数据库将持续技术创新，助力金融行业实现信息系统的全面国产化和数字化转型。

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