2025万字总结：运营商核心系统数据库分布式升级实践-加速核心升级、布局AI引擎白皮书

“海量记录 笔笔算数” 海量的数据源于一笔笔记录， 每一笔记录， 每一次交付，都是对客户的承诺， 一次不可辜负的信任。 Contents目录 前言 01 运营商数智化转型进入关键阶段02 1.1. 政策驱动加速国产升级进程1.2. 技术演进催生新型基础设施1.3. 市场需求牵引推动角色重塑030304 运营商数智化转型三大核心难题0205 2.1. 关键业务负载难题 ： 集中式架构局限性， 国产升级待提速2.2. 海量数据实时分析难题 ： 传统数仓带来低时效， 影响业务敏捷性2.3. AI 应用落地难题 ： “视力” 不全、 “思考” 缓慢， 制约数据要素价值释放060708 核心系统数据库升级成为关键环节0309 3.1. IT 架构向 “以数据和智能为中心” 升级3.2. “三域” 核心系统构筑运营商业务基石3.3. 承上启下 ： 数据库是 “数据 × AI” 融合的操作平台101112 运营商核心系统数据库升级挑战0413 4.1. 业务复杂度高， 代码依赖深， 迁移风险大4.2. 影响范围广， 实施周期紧， 资源压力大4.3. 架构转型刚性， 从集中式走向分布式成必然141515 运营商核心系统需要怎样的分布式数据库？17 5.1. 立足当下 ： “根自研” 数据库， 稳定负载关键业务5.2. 着眼未来 ： 面向 AI 的一体化数据库， 加速数智化转型1819 核心系统分布式升级最佳实践0623 6.1. 三条路径 ： 云平台迁移、 平替升级、 分布式改造6.2. “评、 建、 策、 控” 前期准备， 保障迁移无忧6.3. “验、 测、 同、 切、 保” 五步走， 实现平滑迁移6.4. 典型平滑升级实践24283133 典型运营商场景实践0737 7.1. B 域核心 CRM & BOSS 场景 ： 广东移动近乎零改造分布式升级， 存储节省 80%7.2.B 域核心 BASS 场景 ： 江苏移动数仓分布式升级提升数据分析实效性7.3. M 域财务系统多租户整合场景 ： 中国移动集团财务核心分布式升级稳定支撑年结峰值7.4. B 域核心酬金库场景 ： 河北移动基于分布式 HTAP 酬金月结效率提升 5 倍7.5. O 域亚信核心网工作台场景 ： 从 MySQL 分布式升级保障 7X24h 稳定运行3840424446 创新运营商场景实践08 48 8.1. 开源共建场景 ： 中国联通软研院打造 “分布式 CUDB”， 引领开源共建国产数据库新范式49 8.2. AI 向量场景 ： 中国联通基于 OceanBase 打造 RAG 应用破解大模型落地难题8.3. 超大规模数据分析场景 ： 广东移动分布式升级达成小时级高效数据分析8.4. 异地多活场景 ： 中国电信翼支付核心系统分布式升级达金融级容灾标准505254 联合发布 OceanBase 中国联通软研院 江苏移动 河北移动 中移金科 亚信 新炬 专家委员会 杨冰 梁敬彬 陈浩 张海平 王爽 王毅 李楠 编写委员会 张炳涛 腾威 房瑞 邹家强 冯瑞清 曾靓 罗辉 张思伟 马磊 宋子成 罗兰瑞婧 前言 Preface 我们正站在一个时代的交汇点。 对于中国的运营商而言，这个交汇点的一侧，是承载着亿级用户、十万级 TPS（每秒事务处理量）的传统核心系统， 它们如同数字社会的 “ 老英雄 ”， 功勋卓著却渐感疲惫 ；另一侧， 则是第四次工业革命下， 布局 AI 引擎、 锻造新质生产力的宏大蓝图。 连接这两端的， 正是一场发生在数据基座层面， 静默却深刻的革命。 这场革命的核心， 是核心系统的分布式升级。它远不止是一次技术的 “ 换装 ”， 而是运营商在云网融合与数智化转型升级中， 重塑其业务架构、 运营模式乃至创新范式的战略支点。 回顾 OceanBase 在运营商行业的征程， 从“ 点上突破 ” 到 “ 面上开花 ”。2020 年， 山东移动率先携手 OceanBase 开启核心 CRM/BOSS 的分布式数据库升级。随后，江苏、广东、福建、浙江、 河南、 湖北、 河北、 辽宁等移动省公司陆续选择 “ 根自研 ” 的原生分布式数据库搭载其核心系统， 并从交易类拓展至分析类。 深耕运营商 5 年多， 目前， OceanBase 已深度服务中国移动、 中国联通、 中国电信三大运营商。在中国移动，支撑全国 1/3 省级移动公司， 覆盖 B/O/M 全业务域、 20 类核心业务系统及 400 余套集群， 服务全国六成移动用户 ；在中国电信，翼支付核心交易全链路、 财务公司核心业务系统等均搭载在 OceanBase 之上 ；在中国联通，覆盖 B/O/M 全业务域总计节点规模超 1000 个、 核心系统超 300 套， 基于 OceanBase 社区版创新的 “ 分布式 CUDB” 已在总部及各省分公司推广使用， 实现多年无生产故障的稳定运行。 这些数字背后， 是 OceanBase 作为运营商 “ 可信赖基石 ”地位的奠定。实践表明， 在当下，核心系统升级选择分布式数据库， 已经成为众多运营商的一致选择 ；在未来， 结合中国联通软研院打造 RAG 应用破解大模型落地难题等前沿实践， 一体化数据库将是更优选。 此书， 便是我们对这段携手客户、 伙伴走过核心系统攻坚征程的阶段性总结。我们试图将散落在各个标杆案例中的宝贵经验、 技术细节与架构思想， 汇聚成这份 “ 万字长文 ”。 我们希望它不仅能成为一份可行的 “ 核心系统分布式升级指南 ”， 更能成为一盏照亮前路的灯， 与所有运营商同仁一道， 在加速核心升级与布局 AI 引擎的星辰大海中， 共同前行。 01 运营商数智化转型进入关键阶段 当前， 我国数字经济蓬勃发展， 科技自立自强成为国家战略核心。 与此同时， 人工智能正深刻影响运营商的运营效率、 服务能力和业务创新。 在此背景下， 运营商的数智化转型已从“ 可选项 ” 转变为“ 必选项 ”， 并进入决定未来发展方向的关键窗口期。 1.1. 政策驱动加速国产升级进程 国家高度重视关键核心技术的自主掌控。 所有中央企业需在一定时间期内完成信息化系统的安全可信替代， 涵盖芯片、 基础软件、 操作系统等关键领域。 作为国计民生的重要基础设施，通信运营商肩负着保障国家信息安全和社会稳定运行的重大责任。 在此政策导向下， 运营商核心业务系统的升级与重构被赋予了明确的时间节点和战略意义。 其中， 数据库作为承载海量用户数据、 计费信息、 网络信令等核心资产的 “ 中枢神经系统 ”，其安全稳定直接关系到国家安全与社会运行。 推进数据库国产升级不仅是响应国家战略的必然要求， 更是构建自主掌控数据底座的关键一步。 1.2. 技术演进催生新型基础设施 数据库国产并非简单的 “ 替换 ”， 而是一次对运营商核心数据资产的全面重构与能力跃迁。通过数据库升级过程， 运营商得以打破长期存在的数据孤岛， 实现计费、 用户、 网络、 服务等异构数据的统一治理与集中管理， 构建更加安全、 高效、 标准化的数据底座。 与此同时， 运营商正依托其广泛的边缘与中心算力资源， 构建泛在、 集约的算力网络， 并深度融合云计算能力。 随着 AI 大模型技术的兴起，运营商迎来“ 数据 + 算力 + 云计算 + 大模型 ”的协同新范式。 通过对高质量数据的深度学习与智能提炼，运营商不仅可实现网络智能优化、客户服务升级等内部应用， 更可将这些能力封装为标准化、 可复制的智能服务产品。 这一新型基础设施将成为运营商迈向科技公司的技术基石， 支撑其打造面向未来的 “ 第二增长曲线 ”。 1.3. 市场需求牵引推动角色重塑 在政企市场和个人市场需求的双重驱动下， 运营商正加速从“ 传统通信服务商 ” 向 “ 新型信息服务科技公司 ” 转型。 在政企市场，千行百业的数智化转型进入深水区，客户不再满足于单一的网络连接或云资源，而是迫切需要融合 AI 能力、可快速部署的综合解决方案。 运营商依托数据库国产升级过程中构建的数据整合与治理能力， 能够深度挖掘用户行为、 业务交互和网络运行数据，形成高价值业务洞察。 结合大模型技术，可实现从“ 统计分析 ”到“ 预测决策 ” 的跨越，为政务、制造、医疗、教育、 交通等行业提供舆情研判、设备预测性维护、智能诊疗辅助、个性化教学、 智慧交通等智能化服务， 助力客户提质增效。 在个人市场，用户对数字生活体验的要求日益提升。 运营商可基于对用户需求的精准理解， 利用 AI 大模型打造个性化 AI 助理、 沉浸式 XR 娱乐、智慧家庭生态等创新应用， 将数据价值转化为用户体验升级。 凭借其网络入口优势和用户触达能力， 运营商正将底层 “ 数据 + 算力 + 云计算 + 大模型 ” 能力封装为易用、 智能的服务产品， 满足政企与个人用户的双重需求， 真正实现从“ 资源售卖 ”向 “ 智能赋能 ” 的跨越。 02 运营商数智化转型三大核心难题 尽管转型前景广阔， 但运营商在迈向数智化未来的道路上仍面临多重深层次挑战， 尤其是在保障数据安全、 释放数据价值、 推动数据与 AI 深度融合等关键环节上， 任务艰巨、 风险复杂， 亟需系统规划与协同突破。 2.1. 关键业务负载难题：集中式架构局限性，国产升级待提速 长期以来，运营商的核心业务系统 （以下简称 “ 核心系统 ”） 基于技术成熟度与稳定性考虑，较多采用国外主流数据库产品， 形成了较为稳固的技术应用格局。 这一选择在保障关键系统长期稳定运行方面发挥了积极作用。 然而， 随着数智化转型深入推进以及国家对信息技术自主掌控要求的提升， 外部国际形势愈加紧张， 数据库领域的外部依赖问题逐渐显现， 需在发展中统筹考虑数据安全的潜在影响。 一方面，当前国外传统集中式架构的局限性，在一定程度上带来了采购与运维成本较高、技术路线灵活性受限等问题。 由于核心技术主导权掌握在外部厂商手中， 系统在性能优化、 功能迭代及新业务支撑方面的响应效率受到一定制约， 影响了面向快速变化需求的敏捷演进能力。 运营商的核心系统， 如客户关系管理 （CRM） 和计费系统 （BOSS）， 多年来一直建立在传统集中式数据库之上。 这种架构存在扩容困难、高可用架构能力不足等问题，一旦数据库服务中断，将直接影响亿万用户的通信服务。 特别是在业务高峰期间， 如大型促销活动或突发性事件导致的通信量激增， 系统扩容能力不足可能导致服务不可用， 严重影响用户体验和运营商声誉。 另一方面，随着数据安全和网络安全监管体系不断完善，行业主管部门对信息系统国产升级、数据主权保障和供应链安全等方面提出了更具前瞻性的指导要求。 运营商也在积极推进国产升级工作， 并面临相关评估与阶段性目标的管理要求。 在此背景下，如何平衡现有系统的稳定运行与国产升级的节奏， 科学制定迁移路径， 成为需要审慎推进的 重要课题。 运营商的核心系统具有 “ 高耦合、 数据量大、 强并发、 高负载 ” 的典型特征， 数据库深度集成于 CRM & BOSS （业务支撑运营管理系统） 、 经营分析、 网管系统等关键平台， 支撑全国数亿用户的实时服务， 对稳定性与一致性要求极高。 在此背景下， 数据库国产升级远非简单的技术产品替换， 而是一项涉及全局、 影响深远的系统性工程。 2.2. 海量数据实时分析难题：传统数仓带来低时效，影响业务敏捷性 数智化转型的加速进一步重塑了运营商的业务逻辑， 精准营销、 网络自优化、 用户体验智能管理等场景， 都要求对海量的、 异构的数据进行实时分析与处理， 将数据转化为即时决策力。 在个人市场， 竞争焦点已从资源规模转向体验经济。 用户的每一次点击、 每一次位置变动、 每一次会话， 都蕴含着实时商机。 成功的营销需要在场景发生的数十秒内完成用户意图识别、 策略匹配与触达执行。 网络体验管理同样要求对信令数据、 性能指标进行秒级监控与根因分析， 以兑现 5G 时代对超低时延的