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系统|助力银行核心下移，监控分布式数据库，融天鹰眼轻松应对五大挑战

中国人民银行《金融科技发展规划(2019-2021)》指出：“加强分布式数据库研发应用……有计划、分步骤地稳妥推动分布式数据库产品先行先试 ， 形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案 ， 为分布式数据库在金融领域的全面应用探明路径 。 ”
大型银行实现核心系统由国外主机平台向国产分布式平台迁移 ， 是大势所趋 ， 也是一个巨大的工程 。 确保迁移过程的可观察性(observability)、保证业务连续不中断 ， 是重中之重 ， 核心下移的过程是三分开发+七分运维 。
核心下移过程充满严峻挑战 ， 尤其是数据库的分布化 ， 给运维带来极大的难度 ， 而交易监控系统事前、事中、事后都会发挥不可替代的作用 。
挑战之一：集中式运维到分布式运维
银行核心系统从主机系统迁移到X86分布式平台 ， 相当于实现了从集中式单节点到多节点架构的飞跃 ， 难度不亚于乾坤大挪移 。
集中式系统中的交易实现过程相对简单 ， 而迁移到分布式系统后 ， 交易的流转过程大大复杂化了 ， 原来很简单的一笔交易 ， 都可能由数台甚至数十台节点协同完成 ， 可能跨越多个集群和数据中心 。 如何跟踪这些复杂的交易过程 ， 及时处理其中出现的问题 ， 优化不合理的资源配置 ， 正是所有分布式系统的运维工作难度所在 。
例如 ， 某大型银行的X86核心系统采用多地多中心的部署架构 ， 外围系统通过DNS域名解析、F5负载均衡访问应用集群 ， 应用集群通过PROXY访问数据库 ， 同时集群中还包括REDIS、全局事物管理节点、元数据管理节点等 。 数百台服务器构成的集群 ， 结构复杂 ， 节点众多 。
系统|助力银行核心下移，监控分布式数据库，融天鹰眼轻松应对五大挑战
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华青融天鹰眼交易监控系统(EZSonar)采集和分析业务系统产生的数据流量 ， 解析所有报文 ， 从而贯通了分布式节点构成的整个交易链路 ， 从业务视角实时监控交易量、响应率、成功率等指标 。 当有故障发生时 ， 可以按交易链路顺藤摸瓜 ， 快速发现出现性能问题和故障的节点 ， 为分布式系统的运维实现提供了利器 。
挑战之二：建立分布式环境下的运维体系
中国人民银行《金融科技发展规划(2019-2021)》强调：“做好分布式数据库金融应用的长期规划 ， 加大研发与应用投入力度 ， 妥善解决分布式数据库产品在数据一致性、实际场景验证、迁移保障规范、新型运维体系等方面的问题 。 ”
可见 ， 要实现分布式环境下的运维 ， 仅仅有监控系统还是不够的 ， 必须建立新的运维体系 ， 并使运维人员具备新的技能 ， 在系统迁移的事前、事中、事后实施全面的监控 。
正如飞行员在飞上蓝天之前必须做大量模拟训练 ， 要建立新的运维体系 ， 让运维团队实现从集中式到分布式环境的转变 ， 就必须在系统投产前进行大量的实兵演练 ， 以转换工作方式 ， 胜任新平台的运维工作 。
为此 ， 必须建立一套尽可能接近真实的模拟环境 ， 部署真实的服务器集群、数据库、应用软件和监控系统 ， 还要有真实的数据流量输入 。 某大型银行在核心系统者投产之前 ， 提前搭建了高仿真系统 ， 与真实环境近乎1：1 ， 用于模拟上线后的新核心系统 ， 以训练运维人员学习和适应新平台 。
华青融天鹰眼系统在高仿真环境下 ， 扮演了仿真工具和监控工具的双重角色 ， 成为了运维团队的好帮手 。
挑战之三：如何快速定位故障节点
在业务系统运行中 ， 交易的异常会直观体现在应用节点 ， 但经常是由于数据库、REDIS等节点异常导致的 ， 比如热点账户导致数据库响应时间上升 ， 进而引起交易响应时间上升 。
这个问题主要通过华青融天鹰眼系统的全链路解码来解决 。 X86核心下移节点间的通讯涉及多种报文格式 ， 包括XML报文、HTTP报文、MYSQL报文、REDIS报文、定长报文等 。 通过将全部节点接入鹰眼交易监控系统 ， 针对每一个IP配置告警 ， 可以在集群运行正常但单台设备异常时产生告警 ， 第一时间定位异常节点 。


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