一般可以将架构分为两类,一类是以垂直扩展(Scale up)为主的架构,如通过增加单机配置,或者将中低端设备升级成为高端设备,用以提升系统的处理能力,称之为集中式架构,早期的哑终端主机架构是典型代表。
(一)分布式架构简介
一般可以将架构分为两类,一类是以垂直扩展(Scale up)为主的架构,如通过增加单机配置,或者将中低端设备升级成为高端设备,用以提升系统的处理能力,称之为集中式架构,早期的哑终端主机架构是典型代表;一类是以水平扩展(Scale out)为主的架构,通过横向扩充节点,如一个节点扩充到多个节点,每个节点运行独立实例,节点与节点之间通过网络互连,随着节点扩充系统处理能力能够随之提升,单节点失效时,整个集群仍然可以对外提供服务,称之为分布式架构[2]。
2、分布式架构的优缺点分布式架构按照一定的维度将系统进行拆分,通过一定的负载均衡机制,将业务分摊到多个节点上处理。这种架构的优点是可以采用更开放的架构,各节点松耦合,对底层产品的可靠性、可用性依赖降低,可以基于廉价的硬件和开源软件构建,受单一厂商的制约较少,可以引入多家厂商竞争,成本更为低廉,可用性、可扩展性更好。尤其是随着应用规模的扩大,边际成本将更低。这种架构的难点是要做好各节点的协同工作,尤其是要处理好数据的一致性、完整性问题。根据CAP理论[3],在可用性、分区性与一致性三者之间,同时只能满足两个,如果要满足可用性(A)、分区性(P),就需要牺牲一致性(C),业界的一般做法主要是根据业务特点,通过较为复杂的应用设计,放弃实时一致性、保障最终一致性来解决该问题,分布式架构增加了应用设计和研发的复杂度。此外,随着节点数的增加和分布部署,对运维管理、异常处置也提出了更高的要求。 农业银行在分布式架构上的实践
随着Linux等开源软件日益成熟,X86服务器的可靠性、处理性能快速提升,虚拟化、集群、大数据、高速网络技术得到广泛应用,为构建分布式架构提供了有利条件。近年来,农业银行在主机和开放领域对分布式架构进行了研究和实践。
(一)主机领域以新一代核心银行系统建设为契机,农业银行对主机的架构进行了优化。一是将交易路由层分离出来,实现交易的统一接入和负载均衡调度,减少了对主机的依赖,降低了资源消耗。二是采用读写分离设计,构建主机开放融合架构,将查询类交易的应用逻辑处理下移到国产X86服务器上,通过DRDA方式访问主机数据库,从试点情况来看,交易下移后可比下移前可节省60%左右的主机计算资源消耗,效果明显。三是将明细数据下移到开放平台上,基于Hadoop架构实现明细业务查询。四是将可以下移的业务系统整体下移到开放平台,减少主机资源使用。 (二)开放领域全国数据大集中之后,农业银行大力推进集群架构、虚拟化技术的应用,采用Linux替代UNIX,用X86服务器替代小型机,引入集群数据库和MPP数据库,探索存储虚拟化应用,构建更加开放的分布式架构,同时加强监管控等运维平台研发,降低分布式架构所带来的运维压力,提升系统运维标准化、自动化水平。 1、农业银行开放平台分布式架构下图列出了农业银行目前开放平台的典型架构,从应用接入层、应用服务层到数据服务层和存储服务层,均实现了分布式部署。 图1:农业银行开放平台分布式架构 (1)应用接入层负责前端访问需求的统一接入,以及对后端应用服务器的交易分发和负载均衡。通过应用接入层实现了前端对后端的透明访问,后端系统可以根据业务量和系统性能按需扩展,弹性部署。(2)应用服务层负责应用逻辑的处理,以Java和.net平台为主,集群中各节点基于对等结构,运行状态独立,任何一个节点出现问题,能够通过前端负载均衡集群及时判断和隔离,硬件层面全部采用X86服务器,基于计算虚拟化实现资源使用的弹性伸缩。(3)数据服务层负责数据的存取服务,按类型总体分为联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)两个领域。OLTP领域一般采用成熟的厂商产品,保持2-3家形成一定竞争,降低集中度风险。对于大业务量的OLTP场景,采用读写分离、联机与批量分离设计,或者按照一定的维度对数据库进行拆分,如网银系统,日均交易量已经达到上亿笔,单数据库处理起来压力非常大,按照客户等维度拆分成多个数据库,实现了数据库的堆叠和横向扩展,单个数据库异常对全局无影响或者影响极为有限。
虽然农业银行近年来在分布式架构上做了一些研究和实践,但仍有许多提升空间。特别是农业银行正在建立两地三中心多活架构,以此为契机,将进一步提升分布式架构在多中心的应用。
一是主机平台上,深入研究业务特点和应用架构,将可以下移的应用和数据迁移到开放平台。进一步推广主机开放融合架构,扩大查询交易迁移范围,从核心系统业务类型来看,查询类交易占比达70%左右,如果能将大部分查询类交易移植到融合架构上,效果将更为显著。另外,以两地三中心建设为契机,实现核心系统的异地双活部署,提升系统处理能力、灾备系统的可靠性,确保极端情况下的业务连续运行。二是开放平台上,通过对集群技术、分布式数据库、分布式存储等技术的深入应用,结合业务特点对应用进行精心设计,以两地三中心为契机,将业务合理分布到多个中心,构建多活架构,进一步提升系统的健壮性和应急处置能力。三是运维管理上,加强开发与运维的融合,持续优化完善现有的监管控平台,加强流程平台与自动化平台的融合,加强实时流数据的应用,进一步提升端到端的运维管理标准化、自动化水平,提升问题发现、定位、处置能力。 总结
综上所述,分布式架构具有更好的可扩展性,对基础软硬件的可靠性、可用性依赖度更低,可以采用更加开放、廉价的产品构建。但我们也要看到其给应用设计、研发、运维管理所带来的挑战。总之,技术是为业务服务的,无论是集中式架构还是分布式架构,各有优缺点,我们需要根据不同的应用场景,选择合适的技术架构。此外,银行与互联网企业在信息系统建设上,无论是业务类型、风险容忍度、监管要求上,还是技术架构和文化机制上,有着较大的差异。确保客户资金安全和生产运行稳定,是银行信息化建设的首要原则,在分布式架构应用当中,要结合技术可控、风险可控、成本可控综合考量,要本着实事求是、稳妥前行的原则逐步推进。(来自:e-works)
(一)分布式架构简介
一般可以将架构分为两类,一类是以垂直扩展(Scale up)为主的架构,如通过增加单机配置,或者将中低端设备升级成为高端设备,用以提升系统的处理能力,称之为集中式架构,早期的哑终端主机架构是典型代表;一类是以水平扩展(Scale out)为主的架构,通过横向扩充节点,如一个节点扩充到多个节点,每个节点运行独立实例,节点与节点之间通过网络互连,随着节点扩充系统处理能力能够随之提升,单节点失效时,整个集群仍然可以对外提供服务,称之为分布式架构[2]。
信息系统发展到今天,单一的架构难以满足业务量、数据量不断增长和业务需求灵活多变的要求,集中式架构与分布式架构不再是泾渭分明,往往处于融合状态,如农业银行全国数据大集中工程实施以前,核心系统部署在各省域中心,通过交换系统实现全行的业务联网,从全行来看,核心系统是一个分布式的架构,但从某个省中心来看,又是一个集中式的架构。全国集中以后,核心系统基于主机的并行耦合架构,将核心业务全部集中到一个数据库当中,通过耦合器实现内存共享,一般将其理解为集中式架构,但该架构本身也采用了许多分布式技术,如应用服务层、数据服务层、存储服务层均实现了多节点部署,单机故障不会影响到业务的连续运行,系统处理能力可以通过垂直扩展或者水平扩展提升。
(二)优缺点分析1、集中式架构的优缺点 集中式架构系统底层一般采用成熟的商业基础软件构建,这种架构的优点是成熟稳定,可用性、可靠性好,银行的技术人员可专注于业务功能开发,无需过多关注底层技术的实现。全国数据大集中后,农业银行核心业务系统交易成功率和业务连续性得到了进一步提升,产品创新与推广更为高效,业务量年均增长率近30%,至2016年底,日均交易量在3.2亿笔左右,峰值交易量突破4.5亿笔/日,业务级交易峰值突破13000tps。自集中以来,虽然业务产品和业务量均大幅增长,但底层技术架构基本保持不变,运维更为集中统一,有力地保障了业务快速发展和生产的平稳运行。缺点方面,一是风险度集中,虽然产品比较成熟稳定,但一旦出现软件或者逻辑上的极端异常,也有可能导致整个集群不可用,从而引发全局性停业。二是我国人口基数大,随着经济的快速发展,业务量在全球处于领先,许多新的问题、产品缺陷将有可能首先在我国触发。三是成本高昂,集中式架构对基础软硬件产品的可靠性、可用性依赖度高,这些技术产品基本被极少数公司所垄断,缺乏有力的竞争者,IT成本居高不下。四是核心技术受制于人,供应链风险较大。
2、分布式架构的优缺点分布式架构按照一定的维度将系统进行拆分,通过一定的负载均衡机制,将业务分摊到多个节点上处理。这种架构的优点是可以采用更开放的架构,各节点松耦合,对底层产品的可靠性、可用性依赖降低,可以基于廉价的硬件和开源软件构建,受单一厂商的制约较少,可以引入多家厂商竞争,成本更为低廉,可用性、可扩展性更好。尤其是随着应用规模的扩大,边际成本将更低。这种架构的难点是要做好各节点的协同工作,尤其是要处理好数据的一致性、完整性问题。根据CAP理论[3],在可用性、分区性与一致性三者之间,同时只能满足两个,如果要满足可用性(A)、分区性(P),就需要牺牲一致性(C),业界的一般做法主要是根据业务特点,通过较为复杂的应用设计,放弃实时一致性、保障最终一致性来解决该问题,分布式架构增加了应用设计和研发的复杂度。此外,随着节点数的增加和分布部署,对运维管理、异常处置也提出了更高的要求。 农业银行在分布式架构上的实践
随着Linux等开源软件日益成熟,X86服务器的可靠性、处理性能快速提升,虚拟化、集群、大数据、高速网络技术得到广泛应用,为构建分布式架构提供了有利条件。近年来,农业银行在主机和开放领域对分布式架构进行了研究和实践。
(一)主机领域以新一代核心银行系统建设为契机,农业银行对主机的架构进行了优化。一是将交易路由层分离出来,实现交易的统一接入和负载均衡调度,减少了对主机的依赖,降低了资源消耗。二是采用读写分离设计,构建主机开放融合架构,将查询类交易的应用逻辑处理下移到国产X86服务器上,通过DRDA方式访问主机数据库,从试点情况来看,交易下移后可比下移前可节省60%左右的主机计算资源消耗,效果明显。三是将明细数据下移到开放平台上,基于Hadoop架构实现明细业务查询。四是将可以下移的业务系统整体下移到开放平台,减少主机资源使用。 (二)开放领域全国数据大集中之后,农业银行大力推进集群架构、虚拟化技术的应用,采用Linux替代UNIX,用X86服务器替代小型机,引入集群数据库和MPP数据库,探索存储虚拟化应用,构建更加开放的分布式架构,同时加强监管控等运维平台研发,降低分布式架构所带来的运维压力,提升系统运维标准化、自动化水平。 1、农业银行开放平台分布式架构下图列出了农业银行目前开放平台的典型架构,从应用接入层、应用服务层到数据服务层和存储服务层,均实现了分布式部署。 图1:农业银行开放平台分布式架构 (1)应用接入层负责前端访问需求的统一接入,以及对后端应用服务器的交易分发和负载均衡。通过应用接入层实现了前端对后端的透明访问,后端系统可以根据业务量和系统性能按需扩展,弹性部署。(2)应用服务层负责应用逻辑的处理,以Java和.net平台为主,集群中各节点基于对等结构,运行状态独立,任何一个节点出现问题,能够通过前端负载均衡集群及时判断和隔离,硬件层面全部采用X86服务器,基于计算虚拟化实现资源使用的弹性伸缩。(3)数据服务层负责数据的存取服务,按类型总体分为联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)两个领域。OLTP领域一般采用成熟的厂商产品,保持2-3家形成一定竞争,降低集中度风险。对于大业务量的OLTP场景,采用读写分离、联机与批量分离设计,或者按照一定的维度对数据库进行拆分,如网银系统,日均交易量已经达到上亿笔,单数据库处理起来压力非常大,按照客户等维度拆分成多个数据库,实现了数据库的堆叠和横向扩展,单个数据库异常对全局无影响或者影响极为有限。
虽然农业银行近年来在分布式架构上做了一些研究和实践,但仍有许多提升空间。特别是农业银行正在建立两地三中心多活架构,以此为契机,将进一步提升分布式架构在多中心的应用。
一是主机平台上,深入研究业务特点和应用架构,将可以下移的应用和数据迁移到开放平台。进一步推广主机开放融合架构,扩大查询交易迁移范围,从核心系统业务类型来看,查询类交易占比达70%左右,如果能将大部分查询类交易移植到融合架构上,效果将更为显著。另外,以两地三中心建设为契机,实现核心系统的异地双活部署,提升系统处理能力、灾备系统的可靠性,确保极端情况下的业务连续运行。二是开放平台上,通过对集群技术、分布式数据库、分布式存储等技术的深入应用,结合业务特点对应用进行精心设计,以两地三中心为契机,将业务合理分布到多个中心,构建多活架构,进一步提升系统的健壮性和应急处置能力。三是运维管理上,加强开发与运维的融合,持续优化完善现有的监管控平台,加强流程平台与自动化平台的融合,加强实时流数据的应用,进一步提升端到端的运维管理标准化、自动化水平,提升问题发现、定位、处置能力。 总结
综上所述,分布式架构具有更好的可扩展性,对基础软硬件的可靠性、可用性依赖度更低,可以采用更加开放、廉价的产品构建。但我们也要看到其给应用设计、研发、运维管理所带来的挑战。总之,技术是为业务服务的,无论是集中式架构还是分布式架构,各有优缺点,我们需要根据不同的应用场景,选择合适的技术架构。此外,银行与互联网企业在信息系统建设上,无论是业务类型、风险容忍度、监管要求上,还是技术架构和文化机制上,有着较大的差异。确保客户资金安全和生产运行稳定,是银行信息化建设的首要原则,在分布式架构应用当中,要结合技术可控、风险可控、成本可控综合考量,要本着实事求是、稳妥前行的原则逐步推进。(来自:e-works)
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