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云原生技术体系在寿险行业的规划和落地实践-周建华
金融
2023-06-06
ArchSummit上海2023|全球架构师峰会
高***
AI智能总结
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太平洋寿险云原生技术体系落地实践总结
一、面临的主要问题
系统建设方面
应用系统数量多,建设方式包括自研、成品采购和定制化开发
存量系统基数大,主要依赖定制化开发和成品采购
系统间技术架构差距大,代码质量和可维护性难以保证
研发标准方面
系统架构不统一,缺乏统一的设计语言和标准
交付质量不统一,研发流程差异大,自动化程度不高
系统监控不完善,平台化功能建设少,核心能力沉淀不足
项目研发方面
开发人力以外包为主,管理和沟通复杂
系统开发由业务方“散点式”需求驱动,缺乏体系化架构规划
业务对上线时间要求高,开发团队缺乏系统优化和质量保障时间
二、目标定义
研发模式选择
标准化研发工艺:降低错误率,协同效率高,但需严格管控
灵活研发模式:开发自由度高,便于引入新技术,但结果偏差大
寿险技术体系建设总体目标
形成标准化的生产工艺体系
一套标准化的架构设计语言
一个标准化的服务开发平台
一套标准化的交付流水线
三、云原生体系的成熟度模型
定义了6个能力域、11个建设领域、40个过程项
结合“一个开发平台、一套交付流水线”目标,细化评估模型
技术架构评估模型涉及7个建设领域、23个过程项
业务应用评估模型涉及4个建设领域、17个过程项
四、现状及差距分析
一个开发平台
总体目标
:弹性可伸缩、系统可观测、服务可治理、能力可共享
差距分析
:
弹性可伸缩:资源池化不足,扩容时间长
系统可观测:监控体系不完善,指标和日志管理不足
服务可治理:治理策略不完善,SDK和Sidecar模式应用不足
能力可共享:公共能力沉淀不足,平台化程度低
一条交付流水线
总体目标
:提升研发流程自动化、工具链整合、平台一体化、建立研发效能度量体系
差距分析
:
部署与发布:配置管理和环境管理不足
工具链整合:多平台协同能力弱
度量与反馈:研发管理度量体系不完善
测试管理:自动化机制不足
五、建设路径
基于云原生成熟度模型,拆解为8个建设主题、30+个建设项、10个可执行举措
分层分级拆解,逐步构建太保寿险云原生体系
六、建设主题及指标
资源调度
指标:资源利用率、扩容时间、应用迁移量
应用研发
指标:持续集成周期、自动化部署率、部署时间
可观测
指标:应用接入量、指标数量、问题排查时间
高可用
指标:数据丢失量、应用恢复时间
服务治理
指标:服务治理覆盖率、流量切换时间
应用测试
指标:单元测试覆盖率、关键性能测试、质量门禁指标接入
架构设计
指标:标准化方案数、自动化健康度检查
应用发布
指标:自动发布成功率、灰度覆盖率
七、优先级评价模型
基于业务价值、复杂度进行项目优先级排序
八、阶段性目标
阶段一(24年底)
:提升资源池化、构建可观测体系、构建同城协调机制、提升服务治理能力
阶段二
:全面提升研发效能管理能力
阶段三
:引入自动化机制提升测试效率
阶段四
:提升应用架构治理能力、建立灰度发布体系
九、一些思考
不应过分关注量化指标,真正的价值往往无形化
方案设计和方案落地同样重要,需结合公司实际情况
行业交流利于科技价值的进一步释放
十、总结
云原生技术体系愿景
:打造标准化的研发体系
弹性可伸缩
系统可观测
服务可治理
能力可共享
自动化一体化
数据化智能化
核心观点
:通过“一个开发平台、一套交付流水线”建设,提升研发效率和质量,降低成本,增强业务韧性
关键数据
:
资源利用率目标60%
扩容时间目标30秒
应用接入量目标100%
指标数量目标60
修复时间目标1小时
数据丢失量目标0
应用恢复时间目标30秒
服务治理覆盖率目标90%
流量切换时间目标5分钟
部署时间目标30分钟
自动化部署率目标95%
持续集成周期目标2天
单元测试覆盖率目标60%
关键性能测试目标100%
质量门禁指标接入目标100%
标准化方案数目标30
自动化健康度检查目标2次/周
自动发布成功率目标90%
灰度覆盖率目标30%
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