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金融数据库的战场,太平洋保险和OceanBase打了场胜仗(3)

在全面替换后,国产数据库的优异性能开始展现出来。据太保反馈数据,在保持了高运行性能、高可用能力的同时,数据库软件的运维费用大幅降低,每年可节省设备投入数亿元。特别是OceanBase的高级压缩技术,结合“数据库瘦身”,将存储容量节省80%以上。

可以说,升级后的应?系统弹性扩缩容、处理速度、数据加?能?均实现?幅提升。

长于金融的数据库,更懂金融

OceanBase与太保的探索经验,也带动着金融数据库发展进入下一个阶段。

在整个实践的过程中能够明显发现,金融场景考验的不只是性能,更多还在于复杂业务中的灵活应变能力和适应能力。显然,诞生于金融场景的OceanBase更懂行业的需求和痛点,也有机会能将实验室的解决方案,搬到了业务中去。

2013年,OceanBase开始应用于蚂蚁集团的支付业务,当时大部分互联网企业都在采买Oracle,但随着双十一交易量的瞬时爆发,成本高企压力之下,促使了云厂商们开始自研数据库。

彼时OceanBase最核心的任务,是完成降本增效和弹性伸缩。在这两个方面的经验,也在太保案例中得以体现。

正如前文所讲,之所以将存储容量节省至80%以上,来源于OceanBase独创的高压缩比的分布式存储引擎,在提升业务系统稳定性和安全性的前提下,存储成本为70%-90%,同时硬件和维保资源投入显著降低。

林春就算过一笔账:“1TB的存储成本传统数据库要4500块钱,OceanBase压缩到了三分之一,成本会大幅减少。另外数据库加密之后,对场地成本要求就没有那么高,也能降低硬件成本。”

2020年山东移动计费业务系统接入OceanBase,其计费业务详单处理时长缩短至5分钟,处理效率提升30%,数据由7T压缩至0.7T,存储投入成本降低90%。

另一方面,OceanBase的单机一体化分布式架构也能够在硬件存储资源帮助企业控制成本和灵活扩缩容。顾名思义,单机一体化的数据库,既能够适应大型企业的系统逐步替换需求,在不需要分布式架构时,也可以作为一个完整的集中数据库提供,让企业能够部署更灵活。

同时,HTAP集TP(交易)和AP(分析)于一体的数据库架构,也能够同时适应TP场景和AP场景,单一引擎支持高性能混合负载应用,通过基于时间片的混合负载调度技术,解决混合负载的资源隔离问题。一个典型案例是太保的寿险需要与保监会稽核系统接口,以前该系统夜间批处理占据整体计算资源的90%以上,现在,相同资源的批处理节省了时间62%,监管报送批量场景的性能提升了3倍。

除此之外,全自研数据库也成为了OceanBase换道超车的关键。

OceanBase数据库创始人、首席科学家阳振坤此前提到,“全自研是个苦活累活,OceanBase数据库是从第一行代码开始,到现在积累了几百万行代码量,但是好处也显而易见。”

让林春印象最深刻的是OceanBase对Bug的修复速度非常震撼。常常很多问题,大致是第一天发现,第二天就能更新一个修复版本,这就体现了OceanBase全自研数据库,将内核代码都掌握在自己手中的特点。Bug修复速度是技术兜底的一个很好的验证,如果没有对核心代码的掌控,从排查问题到解决问题,就做不到闪电速度。

也正是因为上述原因,让大型银行、保险业开始对国产数据库充满信心。

但这也只是万里长征的第二阶段,数字化、智能化的车轮滚滚向前,国产数据库从金融场景“杀”出来之后,千行百业中还有更广阔的星辰大海。

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