客户案例 | 破解传统金融数仓困局：某商业银行构建云原生数仓实践

HashData 5小时前

该行是一家业务覆盖全球的商业银行，伴随业务规模持续增长及监管合规要求的不断提升，对数据驱动业务决策与精细化运营的需求日益迫切。为此，该行启动了新一代数据平台建设工程，旨在打造一套与未来发展战略相匹配的企业级数据服务体系，其中存算分离架构的云原生数据仓库是该数据平台的统一数据底座。

一、传统金融数仓面临的挑战

面对业务创新的飞速发展，如何通过分析和挖掘数据价值为金融机构的发展提供商业经营决策和业务运营能力支持，已成为困扰金融机构的一大难题。近年来，大数据处理工具和产品不断涌现，但由于一些技术局限性，导致金融机构进行大数据分析的门槛依然很高。

该行原有数据基础设施基于传统数据仓库与 Hadoop 大数据平台构建，在业务高速发展的背景下，逐渐暴露出架构层面的深层瓶颈。其中，传统金融数据仓库的局限主要表现为：

存算紧耦合，扩展困难：传统数仓采用存储与计算紧耦合架构，集群规模受限于自身架构制约，扩展性不高。扩容操作往往需要停机窗口，直接影响业务连续性；通过分库分表多集群方式部署，又会导致数据冗余、一数多源，难以形成统一可信的企业级数据视图，还增加金融机构数据管理的难度。
部署与运维复杂：扩容和升级过程操作繁琐、耗时费力，严重影响了数据分析与应用的时效性，推高了整体拥有成本。

针对传统金融数据库存在的问题，出现了传统大数据分析平台替代方案。但这种大数据平台架构复杂，也面临诸多劣势：

不满足数据库 ACID 规范，在数据一致性方面有欠缺；
分析性能薄弱：以 Hadoop 为代表的大数据平台虽能处理大规模数据，但分析性能不高，无法满足业务对时效性的严格要求。为弥补性能短板而堆砌大量硬件，导致成本居高不下。
组件繁杂，运维门槛高：大数据平台涉及组件众多，集成接口繁杂，对运维人员的专业技能要求极高，系统稳定性和业务持续性难以保障。

以 Hadoop 为代表的分布式大数据平台和存算一体分布式数据库，系统各个组件无法实现 Serverless 弹性伸缩，既无法满足大规模、高性能的要求，又难以做到成本可控。面对上述困局，该行迫切需要一次架构层面的根本性升级。

二、解决方案：选择云原生数仓

该行选择与酷克数据合作，基于酷克数据云原生数据仓库，构建新一代存算分离架构的统一数据底座。

架构设计：三层分离，独立扩展

酷克数据云原生数据仓库采用 「元数据、计算引擎、数据存储」三层分离 架构，三个部分各自独立扩展，从底层突破了传统数仓的架构瓶颈：

元数据服务层：独立部署的元数据集群，负责全局元数据管理和分布式事务控制。该层由 ETCD 调度模块、Catalog 无状态服务模块及元数据存储服务模块构成，为多集群环境提供统一的数据字典、表到文件的映射、统计信息和事务日志管理，保障全局数据一致性与完整性。
无状态计算层：计算层由多个彼此独立的计算集群构成，每个集群包含一个协调节点（Coordinator）和若干计算节点（Segment），节点数量可在 2 至 1024 之间灵活伸缩。集群间资源和操作完全物理隔离，杜绝 CPU、内存和 I/O 相互竞争。计算层主要负责接收用户查询请求并进行查询解析、协调执行和计算结果汇总等工作。计算节点本身不存储用户数据和元数据，真正实现无状态化，支撑敏捷开通与弹性伸缩。同时，计算层内置智能 Cache 管理技术，利用本地 SSD 缓存热点数据，有效减少直接访问对象存储的延迟，使分析性能接近本地存储模式。
共享数据存储层：基于分布式对象存储（OSS）构建统一数据持久化层，支持标准 S3 访问协议，可对接各类对象存储平台。存储容量弹性扩展、近乎无限，跨数据中心冗余保障数据高可靠，同时大幅降低单位存储成本。

云原生数仓架构图

同时，云原生数据仓库提供了管理控制台作为统一管理入口，负责全部元数据集群和计算集群的生命周期管理，涵盖集群创建与启停、资源编排、监控告警、故障恢复等核心运维能力，实现从数十个到上百个节点集群的集中化、自动化管理。

多租户模式：应用与数据解耦

在多租户模式下，该行为不同业务部门创建独立的计算集群，各集群共享一套数据底座，实现了应用与数据的彻底解耦。无论是面向开发、测试、生产环境，还是面向监管报送、管理会计、风险合规等不同业务条线，均可按需调配计算资源，互不干扰，有效保障了各租户的 SLA 运行质量。

自动化故障自愈：保障业务可持续性

云原生数据仓库从整体架构设计、故障自愈恢复能力等方面保证整个数仓服务实现高可用、高容错，以满足业务用户对持续可用性的预期。

无单点故障设计：云原生数据仓库整体架构设计思想是物理上解耦、逻辑上集成。所有功能组件均采用无单点故障设计，包括管理控制台、元数据服务层、计算层和数据存储层，均实现了无单点故障。
故障自愈恢复：云原生数据仓库集群中的一个工作节点出现故障时，管理组件能够感知到该节点的故障，用户可以通过管理控制台配置不同的故障恢复策略，或者立即替换该节点，或者暂时减少节点数。

信创全面适配

作为国内领先的数据库研发企业，酷克数据云原生数据仓库已完成麒麟操作系统、鲲鹏芯片等国产化兼容性认证，全面满足金融机构在信创环境下的部署要求，支持从底层芯片到操作系统的全栈国产化适配。

三、建设成效显著

酷克数据云原生数据仓库投产后，为该行带来了多维度的显著成效：

性能大幅跃升：相较于原有 HIVE 平台，分析性能提升 20 倍以上，核心批量作业运行耗时大幅缩短。在业务数据量达数百 TB 的规模下，日均 SQL 分析请求量达数十万次，元数据查询请求量突破百亿次/天，系统运行平稳，充分验证了云原生架构在高并发、大规模场景下的优异性能。
弹性扩展，业务零感知：计算与存储资源可按需独立扩展，从容应对业务负载的动态变化。扩容过程无需停机，业务运行完全无感知，为未来业务增长与数据规模扩张提供了架构级弹性保障。
统一治理，全面合规：基于统一数据资产视图，该行落地了企业级数据标准和安全治理体系，建立了数据服务的权限审批与全链路监控机制，实现了数据“可见、可管、可控”的治理目标，全面满足行业监管要求。
降本增效，运维简化：存算分离的多租户共享架构避免了传统模式下硬件冗余投入，在支撑业务增长的同时，显著降低了服务器成本和运维复杂度。管理控制台的自动化运维能力，将 DBA 从繁琐的集群管理中解放出来，大幅降低运维人力投入。
数据赋能，服务全行：本次建设成果覆盖全行核心业务领域，全面支撑信贷、客户关系管理、运营支持、风险评估等多部门业务开展，适配管理决策、渠道拓展、管理会计、风险合规、客群经营等各类数据应用场景，以数字化能力全方位赋能全行业务高效运营与精细化经营。

四、持续进阶：内置 AI/ML 能力加速业务创新

酷克数据云原生数据仓库内置 HashML 高级分析与数据科学组件，为数据仓库注入了原生的 AI 能力。HashML 提供从数据查询处理、高级分析到机器学习、深度学习的一站式多层次分析能力，用户无需将数据搬出仓库即可在库内完成模型训练与推理，大幅降低高级分析的技术门槛。

针对当前业界高度关注的大语言模型应用，HashML 还提供了从高质量数据挖掘、向量知识库构建与检索、模型微调到模型部署与推理的全流程支持，帮助金融机构更便捷地构建知识增强的智能分析应用，为业务创新持续赋能。

同时，通过内置ML算法库与业务场景需求的具体结合，可以为该银行提供面向未来的分析视角和前瞻预测型分析能力，为后续用户画像、信用度评价、风险算法预估等场景需求提供支撑。

五、结语

本案例充分验证了存算分离架构云原生数据仓库在商业银行核心业务场景中的技术可行性与落地价值——彻底解决了传统金融数仓架构制约下的扩展难、性能弱、成本高等困局，为金融机构的数字化转型提供了经过实践检验的现代化数据底座方案。

酷克数据将持续深耕金融数据基础设施领域，以成熟稳定的云原生数据仓库产品和完善的行业解决方案，助力更多金融机构筑牢数据底座，释放数据资产的长期价值。