金融行业 GaussDB 运维白皮书

北京金融科技产业联盟2025年9月 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 编制委员会 主任： 聂丽琴赵永田 编委会成员： 胡达川张明永窦德明 编写组成员： 张浩彭焓任政孙海霞李星张政韩培亮葛伟豪苏积辉曾小龙张旱文李胜杰谢家凯刘占明赵琼饶昊泉尹宏明薛德龙王晓华王辉陈曦 编审： 李明艳吴辉洪学敏肖永 参编单位： 北京金融科技产业联盟中国工商银行股份有限公司中国银行股份有限公司华为云计算技术有限公司交通银行股份有限公司中国邮政储蓄银行股份有限公司华夏银行股份有限公司 序言 随着信创进程的加速与金融行业数字化转型的深入，核心数据库作为承载金融业务数据、支撑关键业务运转的“心脏”，其安全、稳定、高效及自主可控的重要性日益凸显。华为云GaussDB作为国内领先的金融企业级数据库，历经多年发展与实践检验，已在众多金融机构实现了从边缘业务应用到核心系统承载的历史性跨越，成为支撑金融行业数字化转型与核心技术自主创新的坚实基石。 在此背景下，数据库的运维体系面临着从传统集中式向现代分布式架构演进的全新挑战。为应对海量数据、高并发交易、业务连续性、安全合规等复杂需求，构建一套标准化、专业化、智能化的运维管理体系迫在眉睫。为此，在金融科技产业联盟的牵头组织下，中国工商银行、中国银行、交通银行、中国邮政储蓄银行、华夏银行等多家国内领先的金融机构，与华为云计算技术有限公司通力合作，结合各机构在GaussDB大规模应用中的深厚积累与宝贵经验，共同编撰《金融行业GaussDB运维白皮书》。 本白皮书旨在系统性地总结GaussDB在金融核心业务场景下的运维理念、最佳实践与技术规范。它面向广大金融行业的数据库管理员、运维工程师、技术负责人、架构师以及致力于数据库运维体系规划与建设的决策者与管理者，期望为正在或计划使用GaussDB的机构提供从部署规划、日常监控、性能优化、高可用保障、容灾备份到安全合规等全生命周期的运维指导。 本白皮书的编写与发布具有三大重要意义： 一是凝聚行业共识，树立运维标杆：汇聚头部金融机构的集体智慧，形成行业认可的GaussDB运维标准框架，降低学习与试错成本，助力产业整体运维水平提升。 二是保障系统稳定，促进业务创新：通过规范、高效的运维实践，确保GaussDB数据库的稳定可靠运行，为金融业务的连续性和敏捷创新提供强大底层支撑。 三是推动自主可控，共建产业生态：夯实国产数据库的落地应用能力，加速金融核心系统的安全可控进程，共建健康、繁荣的数据库产业新生态。 我们衷心希望本白皮书能够为金融行业同仁的华为云GaussDB运维提供助力，为保障我国金融系统的安全稳定运行、推动金融科技高质量发展贡献一份力量。未来，我们也将持续迭代更新，与产业共同进步。 金融科技产业联盟二〇二五年九月 目录 一、金融行业数据库运维挑战与GaussDB应用概况......1 （一）金融行业业务特点与IT行业挑战...........1（二）金融行业数据库运维发展机遇与挑战........4（三）GaussDB铸就金融数据库底座..............11 二、GaussDB金融级运维体系总览...................13 （一）运维目标与原则.........................13（二）GaussDB运维管理体系....................15（三）GaussDB运维关键技术....................23三、GaussDB典型运维场景与实践案例...............35 （一）高可用与容灾运维.......................35（二）运维效率提升...........................37（三）容量管理运维...........................41（四）巡检...................................45（五）备份恢复...............................48 （一）GaussDB数据库技术智升金融行业运维展望..51（二）运维模式发展趋势.......................53（三）共同挑战与应对建议.....................56 一、金融行业数据库运维挑战与GaussDB应用概况 （一）金融行业业务特点与IT行业挑战 在数字化浪潮的推动下，金融行业正经历着前所未有的变革。作为现代经济的核心，金融业务的特殊性决定了其信息技术系统必须满足极高的标准。尤其是核心业务系统，其稳定运行直接关系到国家经济安全和公众利益。因此，数据库作为支撑金融业务的关键基础设施，在可靠性、一致性、性能及合规性等方面面临着极致要求。本节将深入分析金融行业的业务特点，并探讨IT行业在金融业务快速发展背景下所面临的挑战。 1.金融行业的业务特点 金融行业的业务特点主要体现在以下几个方面： （1）高可靠性与业务连续性要求 金融业务涉及资金流动和客户资产安全，任何系统故障都可能导致重大经济损失和声誉风险。因此，金融核心系统必须实现高可用性和业务连续性，通常要求系统全年无故障运行时间达到99.999%（即每年停机时间不超过5分钟）。例如，银行的核心交易系统、支付清算系统等必须具备容灾备份和快速故障恢复能力，以应对硬件故障、网络中断甚至自然灾害等突发情况。 （2）强一致性与数据准确性 金融交易对数据一致性要求极高，任何数据不一致都可能引发账务错误甚至金融风险。ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性是数据库支持金融交易的基本要求。尤 其是在分布式架构下，如何保证跨节点事务的强一致性成为关键挑战。 （3）高性能与低延迟 金融业务场景中，高并发和低延迟是核心需求。例如，证券交易系统在高峰时段需处理每秒数万笔交易，且响应时间需控制在毫秒级别。支付系统在大型促销活动（如“双十一”）期间也面临瞬时流量激增的考验。数据库必须能够高效处理海量数据请求，同时保持稳定的性能表现。 （4）严格的安全与合规性 金融行业受到严格监管，数据安全和隐私保护是重中之重。国内外多项法规（如《网络安全法》、GDPR、PCI-DSS等）对数据的存储、传输和使用提出了明确要求。数据库需要提供完善的安全机制，包括数据加密、访问控制、审计日志等，以满足合规要求。 （5）业务复杂性与快速创新 金融业务类型多样，涵盖存贷、支付、理财、风控等多个领域，业务逻辑复杂。同时，随着金融科技的发展，新的业务模式（如移动支付、区块链、智能投顾等）不断涌现，要求数据库具备良好的扩展性和灵活性，以支持业务快速迭代和创新。 2.IT行业在金融领域的挑战 在金融行业业务不断发展的背景下，IT行业面临着多方面的挑战： （1）传统架构的局限性 许多金融机构仍采用集中式数据库架构（如大型机+传统关系型数据库），虽然成熟稳定，但存在扩展性差、成本高昂、维护复杂等问题。随着数据量的爆炸式增长和业务模式的多样化，传统架构难以满足新时代的需求。 （2）异构数据库转型的技术复杂性 金融行业异构数据库迁移技术复杂度极高，需确保数据一致性、业务连续性及合规安全。涉及不同数据库schema、类型映射与语法转换，需处理海量历史数据并最小化停机窗口。迁移过程中存在数据失真、应用兼容性及性能风险，需设计周密上线方案与应急逃生机制。 （3）合规与安全压力 金融行业的合规要求日益严格，IT系统需不断适应新的监管政策。数据本地化、隐私保护、审计追踪等要求增加了系统设计和运维的复杂度。此外，网络安全威胁日益猖獗，如何防范数据泄露和恶意攻击成为持续挑战。 （4）运维保障与人才短缺 金融核心系统的运维保障要求极高，需具备完善的监控、预警和应急响应机制。然而，分布式数据库的运维难度较大，需要专业人才负责性能调优、故障诊断和容灾管理。目前，兼具金融业务知识和分布式技术能力的复合型人才严重短缺。 （5）成本与效率的平衡 金融机构在追求技术先进性的同时，需综合考虑成本效益。传统数据库license费用高昂，而分布式数据库的硬件成 本和运维投入也可能较大。如何在保障系统性能和安全的前提下实现降本增效，是IT管理的重要课题。 （6）生态兼容与迁移风险 数据库替换涉及业务迁移、数据同步、应用适配等一系列工作，风险较高。尤其是金融核心系统，迁移过程中必须保证业务连续性和数据一致性。此外，现有应用通常基于传统数据库开发，如何实现平滑迁移和生态兼容也是巨大挑战。 （二）金融行业数据库运维发展机遇与挑战 1.数据库运维发展状况及趋势 数据库运维从早期的人工手动运维，逐步发展到如今融合自动化、智能化技术的运维模式，其发展历程与数据库技术的演进紧密相关。数据库运维技术支撑体系从单一工具向平台化、集成化发展，不断适应着日益增长的数据管理需求和复杂多变的应用环境。数据库运维模式的迭代如表1所示，每个阶段的核心特征与技术支撑存在显著差异： 在数据库发展的初期阶段，数据量相对较小，应用场景也较为简单，数据库运维主要依赖人工手动操作。数据库管理员（DBA）需要承担从数据库的安装、配置、数据备份与恢复，到性能监控与优化等一系列工作。在数据库安装过程中，DBA需要根据硬件环境和应用需求，手动配置数据库的各项参数，如内存分配、存储路径等，任何一个参数设置不当都可能影响数据库的性能。在数据备份方面，DBA需要定期手动执行备份操作，并将备份数据存储到安全的介质中，这种方式不仅耗费大量时间和精力，而且容易因人为疏忽导致备份失败或数据丢失。在性能监控方面，DBA需要通过各种命令行工具，手动收集数据库的性能指标数据，如CPU使用率、内存占用、磁盘I/O等，并根据经验进行分析和优化，这对DBA的专业技能和经验要求极高。随着数据量的逐渐增加和应用系统的日益复杂，人工手动运维的局限性愈发明显，难以满足高效、稳定的数据管理需求。 为了提高运维效率，降低运维成本，自动化运维逐渐成为数据库运维的重要手段。自动化运维通过编写脚本、使用自动化工具等方式，实现了数据库运维任务的自动化执行。利用自动化脚本可以实现数据库的自动安装和配置，大大缩短了数据库部署的时间，并且能够确保配置的一致性和准确性。在数据备份与恢复方面，自动化工具可以按照预定的策略，定期自动执行备份操作，并在需要时快速恢复数据，有效提高了数据的安全性和可用性。自动化监控工具能够实时 采集数据库的性能指标数据，并通过设定阈值，在指标异常时自动发出警报，使DBA能够及时发现和处理问题，减少了因故障导致的业务中断时间。一些企业还建立了数据库自动化运维平台，将各种自动化工具和脚本进行整合，实现了对数据库全生命周期的自动化管理，从数据库的创建、部署、监控、维护到退役，都可以通过平台进行统一调度和管理，进一步提升了运维效率和管理水平。 随着人工智能技术的不断发展，智能化运维成为数据库运维的新趋势。智能化运维利用机器学习、深度学习、大数据分析等技术，对数据库的运行数据进行深度挖掘和分析，实现对数据库性能的智能预测、故障的自动诊断和根因分析，以及运维策略的自动优化。通过机器学习算法对历史性能数据进行学习，可以建立性能预测模型，提前预测数据库在未来一段时间内可能出现的性能瓶颈，为DBA提供预警信息，以便提前采取优化措施。在故障诊断方面，智能化运维系统可以实时收集数据库的各种运行数据，包括日志信息、性能指标、系统状态等，并利用深度学习算法对这些数据进行分析，快速准确地定位故障原因，自动生成解决方案，缩短了大量的故障分析处理时间。在运维策略优化方面，智能化运维系统可以根据数据库的实时运行状态和业务需求，自动调整数据库的参数配置、资源分配等运维策略，以实现数据库性能的最优。智能化运维的应用，使得数据库运维从传统的被动响应式运维向主动预防式运维转变，极大地提高了数据库运维的效率和质