银行核心系统普遍采用的传统IOE架构，但面对未来业务增长以及每年的巨大成本投入其短板已日益凸显，为了解决核心系统的负担，通过本方案设计将核心查询类交易迁移到分布式大数据平台，从而大幅降低了核心系统的性能压力和成本问题，同时也满足了国内金融行业去IOE政策要求。
方案介绍
银行核心业务系统是支持银行业务营运的关键系统，需要具备满足高并发、高性能、实时性、安全和稳定等能力要求，当前，银行的核心业务系统普遍采用国外传统的IOE技术架构体系下的软硬件产品及服务，但随着银行业务系统的快速增长，尤其是移动互联网的快速普及，银行业务核心系统无论在数据量还是业务量都是以空前的速度快速发展，在这样的局面下，传统IOE技术因其技术架构的特点，通过垂直技术升级以及系统优化改造已很难承载当今信息发展的要求，并且银行为每年的升级改造付出巨额的成本投入，同时国内金融行业IT建设政策要求采用自主可控的技术方案也驱动银行加快技术转型的步伐，本方案的设计目标就是为了解决银行核心系统的负担问题，通过灵活的数据加载方式，将资源消耗在80%的查询类核心业务交易迁移到分布式Hadoop大数据平台上，结合自主研发的实时高并发灵活数据交互数据库（Hubble），实现在高并发条件下的即席数据服务。
方案功能
- 方案底层基于开源Hadoop生态体系，结合天云自主研发的软件产品，技术自主可控，符合国家发展战略和政策要求；
- 底层采用X86服务器搭建分布式平台，降低系统建设成本；
- Hadoop分布式架构设计，实现系统的线性扩展能力；
- 方案提供多种数据加载工具，实现灵活的数据写入，支持实时数据入库；
- 实时高并发灵活数据交互，实现灵活数据服务，提升核心系统的峰值交易处理能力；
- 友好性系统建设方案，方案图形化界面操作实现Hadoop运维管理、系统配置管理、状态监控、日志管理等功能，降低系统的运维成本。
