大金融三浪叠加的发展阶段:信息金融、互联网金融、智能金融,对标的业务架构从1.0、2.0发展到了今天的3.0架构。
信息金融采用1.0业务架构,采用瀑布型开发、单块架构、物理机、大型/小型机。互联网金融采用2.0业务架构,采用敏捷开发、垂直架构、虚拟机和X86传统机构架构;智能金融采用3.0业务架构,采用Devops、微服务、容器和云原生基础架构云。
目前大金融行业以烟囱式信息系统为代表的1.0架构业务系统和以弹性可扩展互联网业务系统正在逐步迁移到3.0的云原声架构体系,云原生架构的核心内容是技术标准-容器、架构标准-微服务、流程标准-Devops。
金融机构业务系统架构成熟度可以参考下表,按照分数百分位可以获得成熟度排名。
资管业务架构演讲方向
l 实现资管业务线核心系统的两地三中心。
l 支持按客户分库分表的能力;支持按产品平行扩展能力。
l 进一步对应用进行微服务化,提升快速迭代能力。例如按业务流程和模块功能(权益基础、权益指令、权益交易、权益清算)
l 对云模式的支持。降低内存、降CPU,降低成本支出。多租户的支持,应用共用、数据分库。
l 识别抽取资管业务的公共服务:提升运营中台能力:股东管理、席位管理、交易日历、签章用印管理、本方银行账号、对手方银行账号、费用管理等;构建公共业务组件
(投资系统三纵一横)指令、交易、资产变化、交易所规则检查、清算、可用、合规等。
l 深化资管业务群技术架构一体化,技术组件的版本一体化,满足部署共用技术组件;客户端系统框架统一,系统集成一个用户一个终端一套系统。
财富管理业务架构演进方向
l 业务产品全面采用统一技术平台,建立财富中台。
l 业务产品统一采用微服务化设计。
l 7*24小时连续服务,支持测试、生产灰度发布,降低升级异常回退成本,支持同城灾备
l 快速响应:资源管理、代码规范、集成卡点、规范自查、需求管理;采用标准的链路追踪;公共基础框架。
l 运维简单:运维监控自动化,日常运维采用白屏操作
l 统一元数据:实现周边接口、外围接口的元数据统一
数据中台架构演进方向
l 涉及上游系统数据统一从数据中台获取。
l 基于通用流计算技术(可兼容Flink、Spark或SlipStream)构建新合规指标计算平台。
l 解绑oracle使用通用PLSql语句代替存储过程实现ETL(兼容大数据平台)。使用Java+Python内存化计算代替存储过程实现核心业务逻辑。
l 支持微服务,全部模块微服务化。
l 在元数据管理、集成卡点、规范自查、需求管理、代码评审、测试用例等方面全面使用效能平台,并对接测试云平台、。
l 白屏运维,落地轻量化日志中心。
l 大数据开发技术工具,支持数据服务建立版本;数据开发完善;指标平台;数据资产门户;增加实时流处理技术版本(kudu impala)。
l 数据模型,包括投资银行、信用业务、柜台业务、证券研究、托管业务、资管业务、经纪业务等。
l ETL脚本支持同构和异构系统
l 指标建设,支持的指标包括风控类、财富类、资管类、经纪类、机构业务、客户类等业务
技术中台架构演进方向
打造符合金融行业特性的低延迟与分布式大并发共存的微服务技术平台
l 低延迟、大并发
目前技术平台已经满足微服务化分布式的需求,支持大并发没有问题,后续演进的重点是在现有的技术开发框架上支持低延迟的开发,做到大并发的同时可以真正低延迟,追求极致的低延迟平台也可以乃入整个服务治理的体系,形成一套完整的技术平台。
l 新技术引入
结合金融科技前沿技术,引入到技术平台中,包括NLP、知识图谱和机器学习。
l 基础组建积累
整合业务开发过程中通用的技术组件,包括报表、RPA、规则表达式,也包括清算框架,报盘框架、风险因子计算引擎等业务组件,基础组建的积累用于简化业务开发,提升业务开发的起点。