银行分布式核心系统重要性经历过银行核心系统分布式改造( 五 )

阿里云新金融事业部金融核心部负责人陈威评价，四川农信虽然不是国内资产体量最大的银行，但非常有代表性，整个升级改造的思路和架构参考了阿里的最佳实践来做的，未来它能够拥有像网商银行、支付宝这种级别的弹性能力与业务敏捷能力。
这个判断有其现实依据。有银行业人士告诉我们，银行业核心系统分布式云原生改造还未大面积铺开，近5年来约100家银行进行了新一代核心系统改造（部分银行核心系统是分模块、分期建设），而且这部分改造的银行，根据自身体量与业务差异，核心系统升级改造的节奏和范围也不一样。
刘伟光的评价是：“它（四川农信）已经在实践和趟过最难的路，就像造汽车一样，最开始是手工造车和造生产线一起干，现在把所有新一代生产线基本上搭建了全行的云原生工场，也就是全局的技术架构中台和业务能力中台，接下来只需要在云原生工场这条生产线上批量生产应用模块。”
刘伟光啃的另一块硬骨头，是一家头部大型银行。到了双方开始接触的2020年，到了这个时候，分布式核心系统是不是主流系统这个问题，已经不需要去论证。双方的探讨直奔主题，如何把护城河内的核心系统一步步迁移到分布式技术架构平台上。
时间非常赶。从2021年4月中标，倒推时间表是今年的四月上线，选择的第一个应用就是超大型的卡核心系统，时间周期很快短；大行对技术抠得细，最紧张的时候，阿里云超过200号人驻场。数据中心办公区容不下那么多人，一拨人在办公区，一拨人在办公区走廊的乒乓球桌上工作，另一拨人在机房门口的沙发上工作，还有一拨人在门口的咖啡馆里随时待命。有问题大家到门口去接头。
刘伟光几乎把所有精兵强将都投入到了这场战斗中，把阿里云的信誉压在这个在阿里云内部被认为是“史诗级的项目”上。
和四川农信项目不一样的是，阿里云要在很短的时间内把所有的能力全部投进去，要在很短时间内整合好阿里云的大量技术栈。另一个挑战是，要协同其他应用开发商适配阿里云的技术栈。
“谁都不服谁，说服大家不容易。”刘伟光回忆。
数据迁移是改造的重难点，需要各部门通力协作。核心系统从集中式到分布式的迁移，具有一定挑战，改造任务量大，横跨多部门多系统，安全、正确迁移不易。但是改造量必须可控，如若工作量超过规划与预期，很大程度降低了核心系统建设的成功率。
下一个时代
去IOE进程中，核心数据库的替代最难，也是最为必要。
今年3月，Gartner首次发布数据库中国市场指南报告。报告指出，中国数据库行业将加速增长并逐步向云端迁移，未来四年，中国数据库行业向公有云迁移的速度将超过全球平均水平。2020 年数据显示，云数据库已占据整体数据库市场份额的 40%，据 Gartner 预测，2022 年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。
随着国外数据库厂商的退出以及国家发展战略，中国企业正逐步迁移至国产数据库，这也市场增长的重要驱动因素。
Gartner预测，到2025年，中国分析型数据库市场来自海外厂商的将只剩下30%，交易型数据库市场海外厂商市场也只会剩下50%左右。
Gartner认为，国内数据库厂商有着不同的成熟水平，能有效满足中国市场特有的需求。Gartner发现银行、零售和快消品等超大规模 B2C 组织都遇到了性能瓶颈和维护成本的问题，数据库和数仓上云似乎成了技术投资的最优解。
刘伟光啃下的两根硬骨头接下来将面临下一个现实挑战：迁移之后能不能保证系统平稳运行，会不会出现一些无法预见的适配问题而导致系统故障，业务宕机？

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