细谈友邦人寿如何从传统数据库实现最佳上云

 

  本篇内容将从3个部分为读者介绍关于友邦人寿从传统数据库迁移上云的实践，进一步介绍友邦人寿在传统IT基础设施的现状和挑战、迁移上云的过程及未来的演进和展望。

• 传统IT基础设施的现状和挑战

• 数据库云原生化迁移

• 未来演进和展望

 

 

  友邦保险控股有限公司及其附属公司是在香港联合交易所上市的人寿保险集团，覆盖18个市场。友邦人寿保险有限公司是友邦保险有限公司全资持股的寿险子公司，统一经营友邦保险在中国内地的寿险业务。2020年7月，友邦人寿正式成为中国内地首家外资独资人身保险公司。

01传统IT基础设施的现状和挑战

  在 IT设施演化的基础道路上，从物理机到虚拟化投入了大量的成本，包括硬件成本和运维成本，一步步地提升了交付速度并且基于 VM 架构拥有了一定的弹性和容错能力。但是，业务的变化日新月异，多个保险公司的 IT都在秒杀面前栽了跟头。传统IT基础设施无法满足企业应用快速部署、企业弹性拓展力不足、老旧的系统建设导致资源被大量的浪费。

  业务与产品，对技术的预期也越来越高。为了满足市场需求的快速变化、系统的稳定性运行，技术要做到省、快、好、稳。

02数据库云原生化迁移

(1) 迁移上云里程牌

  这么多同行的案例摆在面前，友邦CTO 采取了一系列措施来保证系统的稳定性，这其中就包括了非常有前瞻性的一步即探索计划——上云。

  2015年，集团层面制定了CloudFirst战略，推动业务系统从传统数据中心迁移上云。

  2016年，友邦旗下电商业务系统率先迁移到阿里云金融云上，公司首个上云的业务系统。

  2018年，核心SAPS4财务系统迁移到阿里金融云。相比传统线下部署方案，成本大幅降低，稳定性大幅提升。

  2020年，疫情对线下保险冲击，友邦在极短的时间内全面实现了云培训、云招募、云管理，保障了内部运营以及外部服务的连续性。

  2021年，完成约60%核心业务系统上云，在2023年，友邦人寿努力实现超90%的系统部署在云上的目标。

(2) 迁移上云数据架构解决方案

  以下是友邦阶段性的数据架构方案，保险行业的发展严重依赖数据，但是数据的收集和高效使用一直都是个难题。今天的保险行业，很多关于客户体验的问题根源都在这里，数据架构最终要解决的也就是这个问题。

  同时希望借着上云这个机会，利用互联网的技术观念和方法论来碰撞金融行业的技术理念，以及为内部复杂的流程体系打造一个更好的技术架构，也希望上云有一个平滑稳妥渐进的方案。

  迁云是一个跨度数年的过程在这个过程中，数据要如何平稳的过渡？如何在迁云的各个阶段兼容？

  目前的架构是把核心系统放在云下IDC的，对数据进行核心的业务运算。而业务系统放在云上来直接面对营销员、面对客户，云上的业务系统收入数据之后完成业务处理，然后通过一步处理的方式写回到云下的核心系统。核心系统处理完，根据业务需要将数据分成实时、准实时和批处理。也就是非实时的数据有两种方式传回到云上，对于非实时数据采用阿里云的Kafka、Dataworks、Maxcompute等大数据工具进行处理，然后采用 Hologres以及Quick BI 等方式进行透出。对于实时数据以CDC 的方式，以DTS 作为工具传输到云上的 PolarDB。首先形成一个贴源分发库，将云下所有的数据以及云上实时产生的数据统一汇总在一起。然后再分别分发给大数据或统一查询服务，封装成一个 API提供给业务系统进行查询。

  在 OLTP 的业务场景中DTS 和PolarDB是非常重要的角色。

  DTS，数据上云重要链条。平滑迁移：实现源库到目标数据库的结构、全量、增量数据平滑迁移，数据迁移完成，业务流量可以无缝切换到目标数据库；质量有保障：支持对应源和目标数据的校验，对不一致的数据可实现自动订正，保障数据的一致性和业务的可用性；回退有方案：业务切换到目标库后，可将增量数据反向同步回到源库做备份，遇到故障后业务流量可以即刻切换源库，保障业务的连续性；多源支持：支持多达20多种数据源和目标库引擎，实现同、异构数据库之间的迁移、整合、异地容灾、数据实时集成、数据中台构建等功能。

  PolarDB一写多读，读写分离。自动读写分离，不用程序任何改动，充分利用数据库能力；多达15个只读，满足不同场景数据只读隔离需求。PolarDB计算与存储分离。计算引擎快速扩容，无论水平扩容还是垂直扩容，都能在5分钟内完成；超大存储，按量使用，业务不需要考虑升级存储的问题。PolarDB 并行查询。并行查询，复杂查询充分利用查询性能，满足统一查询服务复杂SQL和报表查询要求。PolarDB金融级安全特性。OpenAPI实现特权账号管理、透明数据加密（ TDE ）、传输加密（SSL）、访问白名单、DB操作审计、全量SQL审计、数据库/表级/行列粒度访问控制（DMS）、敏感数据发现和脱敏（DMS）。

3未来演进和展望

(1) 加速上云转型打造数据科技驱动型公司

  整个保险行业在加速数字化发展，正在经历着从关注保单关注产品到关注人、家庭健康的转变中。在这个过程中积极主动的进行数字化转型，成为了必选项。其实我们已经看到头部的保险公司都在积极地转型，几乎都在重点投入科技，提升自己的科技实力，期望运用新的数字科技孵化全新的保险产品，对保险的定价理赔以及用户体验等方面进行重构。

  相比传统模式耗时3-6个月采购服务器，云上只需以天为单位就能完成系统的资源和环境，效率明显提升；成功支撑“开门红”流量洪峰，云技术帮助保险企业扩大了接触客户的可能性和销售的范围；打通数据孤岛，加速数据中台建设，优化数据模型，进一步最大化数据资产价值。采用云计算比较灵活的方式，可以使我们所花的每一分钱都物有所值，并且可以高效支撑业务高速增长。

  保险行业要上云不只是为了节省成本和提升稳定性，也在积极的探索新的可能性，应对全新的机遇和挑战。上云只是为探索新科技提供一个起步的平台。

(2) 技术演进路径

  2015年至2018年，传统IDC 1.0。硬件采购周期长，无法快速伸缩；复杂的人工运维；制定CloudFirst战略。

  2018年至2023年，迁移云化2.0。云作为IT基础设施；充分利用云弹性、敏捷性的能力；云技术红利合理控制成本；基于云特性的架构演进；拥抱云原生。

  未来，深化云原生3.0。单元化、异地多活、智能流量分配、多中心部署、数智化及数字化转型。

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