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在新一轮科技反动和产业改革的背景下，寰球企业进入数字化时代，寰球的营商环境产生了很大的变动，金融业须要减速进入智能化降级时代。此外，因为金融是国家经济的根底，联合营商环境，须要跟上产业的改革转型，加强金融产品的外围竞争力。
金融业的信息化建设思路始终走在前沿，早在十多年前，各家金融企业就开始思考以云和分布式的技术作为企业数字化转型的基石，联合本身利用个性构建大规模、自主牢靠、灵便高效的企业级金融云平台，实现传统架构的转型，推动 IT 零碎向疾速响应、弹性伸缩、高可用、低成本的云计算环境倒退。
信息化的转型绕不开一个外围的话题，就是外围交易系统的革新，而外围交易系统的外围根底软件就是 OLTP（online transaction processing，在线交易解决）数据库，如何面向未来构建具备竞争力且平安合规的分布式云数据库，成为金融业信息化转型的要害。
华为云数据库服务总经理 苏光牛
拥抱分布式与云化是金融科技倒退的必然趋势
金融业务的爆发式增长，对信息系统高并发申请及海量数据的高性能存取提出了极高的要求。以后，集中式架构须要疾速转型为分布式系统是大势所趋。分布式的零碎架构基于通用的硬件架构，如 X86 和 ARM，从一开始就把扩展性、大容量作为根底的理念，从而在业务高并发和容量疾速减少时能够从容应对。以后，少数的金融企业均曾经从外围、边缘利用尝试分布式数据库。
华为寰球产业瞻望（GIV@2025）指出，到 2025 年，85% 的利用将运行在云上。咱们认为：业务及各个组件的云化是大势所趋。云数据库并不是把数据库装进容器或者虚机，而是通过治理面与数据库内核的改良，与云基础设施深度交融，让外围交易系统具备高效弹性的部署能力和自动化运维能力，从而真正让“应用数据库像拧开水龙头取水一样不便”。
金融业抉择分布式数据库会面临哪些挑战？
数据库承载了企业的外围数据资产，因而数据库的高效、稳固、平安至关重要。金融企业在分布式数据库的选型、建设和运维中，次要面临着以下几点挑战：
1. 平安合规： 过来十年是开源数据库蓬勃发展的十年，但开源是否收费；开源凋谢背地的主导者是谁；开源代码协定的背地思考；开源对将来业务连续性的危险、及对商业软件的兼容和接口的模仿带来的法务危险；不听从开源协定的简略包装等这些问题都值得深刻思考。从业者须要从全局思考，尤其针对以后简单的国内产业环境，平安合规的要求看似非技术要求，但极为重要。
2. 拥抱变动： 传统的利用开发和数据库进行了深度的耦合，然而平安合规的要求让咱们不能冀望一个 100% 兼容之前商业闭源数据库的国产数据库 (即便有，是否能用也要认真评估)，与此同时，接口与兼容性也难以达到同样的要求。因而，对于想要数字化转型的金融信息系统来说，业务架构的革新是十分必要的，抉择“躺平”并不能解决实质问题。咱们要利用这次的扭转机会让利用和数据库做好适配，标准数据库的开发标准，从而让将来金融业务的开发具备更好的生机。
3. 内核能力： 数据库是一门绝对古老但又极具挑战的技术学科，“古老”是指数据库曾经有近 40 年的历史，“挑战”是指工程化要求高。尽管以后市场上有很多开源范本，然而真正满足金融级要求的商业数据库却寥寥无几，这须要在可用性、可靠性和性能上谋求极致，这就必然要求数据库厂商的内核专家是“精专人才”而不是“数量人才”，须要真正有 10 年从业教训、相熟数据库原理又懂数据库内核代码实现的人才。
4. 凋谢的生态： 凋谢的生态代表了数据库的将来，包含数据库的 SQL 语法体系、数据库的日志接口、数据库管控 API 等等。敌对协定下的开源能更好营造凋谢的生态，有利于宽泛的利用与推广，从高校、ISV、集体开发者等多渠道培养人才，构筑良性循环、长期演进、凋谢共赢的数据库生态。
5. 规模化的运维： 业务量的减少意味着容量的减少，从应用几百 GB 到几十 TB，甚至 100TB 的交易型数据库，意味着运维节点数量也会呈现爆发式增长，每个 DBA 须要治理的数据库实例也会成倍的减少，从长远看，DBA 至多都应该思考如何以“云”的形式来治理本人的数据库，拥抱技术红利进而分担大规模的运维压力。
金融企业如何抉择适合的分布式数据库？
综上面临的次要挑战，对于分布式数据库选型时，咱们倡议：
1. 厂商层面：
a) 优选具备继续 10 年以上策略投入与深耕的厂家，能够梳理一下真正懂代码的内核人才，并查看人才散布。
b) 其次，思考凋谢自主牢靠的内核生态、可踊跃推动人才培养与供应、思考端到端的业务连续性、不关闭不锁定、急躁培养人才做强生态的品牌大厂，长期陪伴客户。
c) 最初，数据库厂商是否践行“本人的数据库，本人的业务先上”，是否具备大规模的丰盛业务场景（如传统 ERP 业务与泛互联网业务就齐全不同）来率先验证和催熟产品外围能力。
2. 技术层面：
a) 首先，SQL 语法的绝对齐备性，数据库不只是分布式存储。KV 存储上减少肯定的 SQL 接口能解决特定场景的问题，但对于企业业务来说革新工作量绝对较大。
b) 其次，性能须要联合场景，各种互联网大促的业务模型与企业的业务模型相差甚远，基于商业数据库的业务模型更多是简单 SQL，甚至混合大量 HTAP 的利用。
c) 第三，分布式的跨 AZ 能力能力真正解决高牢靠和高可用。反对数据中心“双活”甚至异地容灾，在一个 AZ 故障的时候仍然能支持系统的高可用，进而保障数据安全。
d) 最初，分布式是单机 + 中间件的组合还是分布式存储 + 并行的引擎及分布式事务模型的深度交融？从原生分布式数据库的架构来看，只有分布式存储 + 并行的引擎及分布式事务模型的深度交融才是真正的分布式数据库架构。
3. 工具等外围生态：
a) 数据迁徙，要实现在线迁徙数据，可控工夫内业务切换；要实现数据的比对，避免数据的失落；数据双向同步反对业务的灰度，缩小上线的压力。
b) 容灾备份，一致性的快照反对分钟级的备份和恢复能力，让数据库系统在劫难背后从容应对，这也是为什么须要分布式存储而不是一个单机实例。
c) 欠缺的监控工具，对系统的性能剖析、对立的运维监控，不便 DBA 能对上万个数据库实例进行数据的迁徙和日常运维。在当下，即使基于单机数据库来构建本人的交易系统，也须要开发一套独立的管控面，对数据库实例进行弹性的伸缩、故障的主动切换，及备份复原等工作，实质上这就是一种“云服务”的体现。
华为云 GaussDB，金融级分布式数据库
华为公司从 2007 年开始进行数据库内核方面的开发，于 2011 年启动分布式数据库内核研发，在 2014 年公布商用版本的 OLAP 分布式数据库，2017 年公布商用版本的 OLTP 分布式数据库。
华为现网数百万套电信产品（无线基站、路由器、交换机、光传输设施等），华为典型世界 500 强的寰球流程与 IT 零碎（包含财经、制作、洽购、供应链、研发、销售与服务、办公等），面向数亿 ToC 客户的消费者云和面向 ToB 客户的华为云，都宽泛应用华为 GaussDB 数据库产品与云服务。其中，电信产品是相对的高牢靠，流程与 IT 的 ERP 零碎是简单的传统利用，云则是典型的互联网流量。
在 OLTP 畛域，GaussDB 有两款外围产品，别离是 GaussDB(for MySQL) 与 GaussDB(for openGauss)。GaussDB(for MySQL) 是基于以后绝对宽泛的 MySQL 生态打造的分布式数据库，次要面向泛互联网市场，目标是为了不便客户更好的迁徙上云。而 GaussDB(for openGauss)，是基于华为公司的凋谢生态 openGauss 打造的分布式数据库，这款数据库无论从生态还是代码都由华为自主研发，次要面向政企金融市场，满足客户高平安、高牢靠、高性能、高扩大的要求。目前，openGauss 单机社区版本曾经开源且协定十分敌对，国内曾经有 6 家 DBV 服务商基于 openGauss 单机社区版本打造了本人品牌的数据库，而华为云 GaussDB(for openGauss) 也是基于同一个 openGauss 生态来打造的，目标是为线上线下提供对立的凋谢生态，使得客户取得统一的体验，不便数据流动，生态共享。
GaussDB(for openGauss) 的关键技术能力如下：
（1）混合负载高性能： 单节点与分布式的极致性能和极高的线性度。基于鲲鹏多核和 CPU 指令集独创鲲鹏 NUMA-Aware 架构，无效解决跨 NUMA 内存拜访时延问题；同时通过多核并行算法、SIMD 指令减速技术，充分发挥鲲鹏处理器多核算力劣势，实现极致数据处理能力。基于鲲鹏两路服务器，单节点解决能力达 150 万 tpmC，32 节点解决能力达 1500 万 tpmC。
（2）数据高牢靠： 底层的分布式存储基于华为企业级的分布式存储软件实现，通过大量简单场景的锻炼，保障数据库的高牢靠，能够实现跨 AZ 的部署。
（3）高可用： 多种高可用计划，包含同城 AZ 内高可用、跨 AZ 高可用、异地跨 Region 的两地三核心容灾计划，满足金融级监管要求。Switch Turbo 技术确保同城 AZ 内单点故障可能疾速切换，RPO=0，RTO<10s；反对同城跨 AZ 部署，AZ 级故障 RPO=0、RTO<60s；提供两地三核心异地容灾计划，实现 1000 公里以上城市级容灾能力，满足金融外围业务监管要求。
（4）弹性扩大： 在华为消费者云理论部署 1000+ 超大分布式单集群，能够轻松应答海量高并发数据处理和简单查问场景的考验。
（5）平安合规： 业界首款纯软全密态数据库，提供丰盛的数据库安全能力，可实现数据从传输、计算到存储的全程加密，解决数据库云上隐衷泄露及第三方信赖问题。
（6）AI-Native 自治：GaussDB 将 AI 技术融入分布式数据库的全生命周期，能够实现数据库智能调优、索引举荐、自诊断、自运维等能力，帮助 DBA 升高运维难度，大幅晋升管理效率。
（7）算子下推： 分布式数据库计算和存储通过网络实现存算拆散，能够将大量的算子放到分布式存储上实现近数据计算 NDP，在某些场景下 10 倍晋升性能的同时大幅缩小数据在计算和存储上的搬移。
目前，华为云 GaussDB 已在 1000+ 大客户规模商用。在金融行业，GaussDB 曾经和工商银行、建设银行、招商银行、邮政储蓄银行、永安保险、众惠财产互相保险社、证券交易所等多家银行、保险与证券公司开展单干。
客户需要是华为翻新的源能源，GaussDB 将始终保持凋谢、单干、共赢的态度，和搭档一起帮忙金融客户实现数字化转型，确保安全合规，提供稳固牢靠易用好用的数据库服务，助力金融机构牢靠服务社会与客户。
本文由华为云公布
