金融数据中心新型全栈可观测及智能分析研究报告

北京金融科技产业联盟2026年2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、摘编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： 黄程林 编委会成员： 张志鹏韦晓东罗亚平王旭东 编写组成员： 聂銮伢刘畅纪星宇孔祥超刘翔鸽曾弘扬赵阳梁旭峰姜朝辉张云锋田乙圻刘伟汤海华蔡学识孙煜杰陈鹏余学山李骢唐龙飞陆俊杰沙伟李广钱城王宝龙崔景良杨景瑞郑阳汪大海狄尚鹏乔焕奥刘栋哲孙忠新王海洋赵雁斌叶籍徽 编审： 黄本涛周豫齐 参编单位 北京金融科技产业联盟秘书处中国邮政储蓄银行股份有限公司中国工商银行股份有限公司网联清算有限公司中国银联股份有限公司新华三技术有限公司飞腾信息技术有限公司北京同创永益科技发展有限公司象帝先计算技术（重庆）有限公司麒麟软件有限公司 摘要 随着金融数字化转型加速推进，信息系统架构作为关键的技术底座，正加速向微服务化、容器化的方向演进。在此背景下，传统运维工具在大规模容器监控、超长链路追踪和故障快速定位等方面已显露明显不足，难以满足云化系统对稳定性保障的需求。为此，金融数据中心亟需构建智能运维可观测能力，以实现系统全局性观测与统一管理。 本报告围绕金融数据中心全栈可观测性及智能分析展开深入研究，阐述了金融数据中心可观测性的定义、要素及建设意义，剖析了观测碎片化、分析单一化以及云原生环境监控等关键挑战。提出了构建全栈可观测能力框架，涵盖数据采集、处理、存储、分析及服务全流程，端到端覆盖硬件、软件及业务信息。重点探讨了智能化监控告警、故障根因分析、业务与资源关联互视、风险评估及预测、基础架构建设优化、数据运营与效率提升六大应用场景，强调从被动响应到主动预测的运维模式转型。本报告提出的可观测体系能力框架可为金融行业智能运维体系建设提供实用技术路径，助力提升运维效率、强化系统韧性、保障业务连续性。 未来，金融数据中心可观测性将深度整合大数据、云原生以及大模型技术，消除数据孤岛，通过跨地域全链路追溯、智能决策及自动化运维，实现从基础设施到业务层的一体化监控与预测，最终驱动金融业务的高效、安全与创新发展。 关键词：全栈可观测、智能分析、根因分析、智能告警、云原生 目录 （一）概述...........................................1（二）面临挑战.......................................3（三）建设意义.......................................8 二、能力建设............................................11 （一）建设原则......................................11（二）能力框架......................................12（三）能力应用......................................24 三、应用场景............................................29 （一）智能化监控告警................................30（二）故障与根因分析................................32（三）业务与资源关联互视............................33（四）风险评估及预测................................37（五）基础架构建设优化..............................41（六）数据运营与效率提升............................44 四、发展展望............................................47 （一）场景展望......................................48（二）应用展望......................................50（三）技术展望......................................52 （一）邮储银行智能运维可观测基础平台建设实践........53（二）工商银行算力基础设施可观测能力建设实践........57（三）网联清算支付领域跨机构可观测与智能分析实践....60（四）中国银联“运维数字人”研究及应用实践..........62 参考文献................................................67 一、研究背景 （一）概述 金融数据中心由硬件、软件和业务系统构成。硬件以“云原生基础设施+传统物理设备”为核心，含计算资源、网络设备、存储系统及安全硬件。软件以“云原生组件+业务支撑平台”为框架，包括基础软件、云原生组件和工具软件。业务系统以“核心交易+智能应用”为体系，涵盖核心交易、智能应用及渠道服务系统，支撑高交易量并满足性能指标要求。 1.可观测性概念 金融数据中心可观测性是指通过系统性采集、关联分析、硬件基础设施、基础软件、应用软件及业务系统的多维数据（如Metrics指标、Traces链路、Logs日志），构建“白盒化”观测模型，实现对系统运行状态的实时感知、故障根因定位及趋势预测的能力体系。可观测性区别于传统监控的“外部视角”，而是从系统内核、应用逻辑到业务流程的“内部透视”。 2.可观测性范围 清晰梳理金融数据中心可观测的范围对于可观测智能运维至关重要。可由架构层面解析基础设施、软件平台、业务应用及变更关联机制，数据层面阐述指标、链路、日志等多类数据构成。旨在高效实现系统运维可观测提供清晰框架，助力提升复杂IT系统的管理与运维水平。数据中心可观测范围如表1所示。 3.可观测性目标 （1）全链路追踪一体化：通过实现跨域、跨机构的端到端链路追踪与拓扑可视化，缩短分布式环境下的故障排查与性能瓶颈定位时间，为金融业务的稳定运行提供基础保障。 （2）故障定位时效化：借助智能分析手段显著缩短平均修复时间，相较于传统模式实现大幅提升，尤其在网络故 障定位方面，达到金融行业领先的快速响应标准。 （3）资源弹性智能化：通过对基础设施与云资源的实时感知与流处理分析，提前发现资源瓶颈，为集群的动态调度与资源效率优化提供智能决策依据，精准预测扩容需求。 （4）风险预测智能化：运用深度学习等相关算法构建容量预测模型，通过精准的资源利用率预测，将服务器扩容预警周期大幅提前，为资源调配预留更充足的准备时间。 （5）运维决策数据化：通过深度关联业务指标与IT指标，推动资源调度向自动化、智能化转型，有效提升告警处理效率与整体运维效能。 （6）业务洞察价值化：通过深度关联IT资源指标与业务关键指标，服务于业务流程优化、资源投放与创新业务赋能，确保技术投入转化为可衡量的业务价值与市场竞争力。 总之，金融数据中心可观测性通过“全栈数据采集—智能关联分析—业务价值转化”的完整闭环，成功实现从“被动响应”到“主动预防”的运维模式升级，为金融业务稳定运行提供更强有力的支撑。 （二）面临挑战 随着金融数字化转型加速，建设可观测平台成为行业共识，其在保障数据中心稳定、提升运维效率、防范风险等方面作用突出。当前金融机构愈发重视可观测性，加大投入推动平台从分散式监控向一体化、智能化演进。 目前，不少机构已初步构建覆盖IT基础设施、网络、应用等的可观测体系，借助大数据、人工智能实现部分关键 指标实时采集、分析和告警，提升了故障处置效率。同时，随着云原生技术落地，部分平台开始适配云环境，探索对新型架构的监控。但平台建设仍面临诸多挑战。 1.观测视角碎片化 金融数据中心当前监控体系存在显著的“数据烟囱”现象，信息技术（IT）、通信技术（CT）与应用数据的采集呈现孤立状态，缺乏统一的关联机制与融合框架。 （1）IT与CT数据存在天然割裂：传统监控模式中，服务器资源指标（如CPU利用率、内存占用）通过Agent工具采集，而网络链路流量、拓扑关系等CT数据则依赖专用镜像技术（如ERSPAN）获取，两类数据分别存储于独立的系统中，未建立物理设备与网络路径的动态关联。这种割裂导致网络监控存在“覆盖盲区”，例如端到端TCP流量的精细化分析能力缺失，当虚拟资源（如虚拟机）在物理节点间迁移时，网络路径的实时变化无法同步至IT监控系统，故障排查需要人工交叉比对多源数据，大幅降低效率。 （2）应用与基础设施数据脱节明显：应用性能监控（APM）多聚焦于微服务调用链路（如跨服务RPC请求），而服务器磁盘IO、存储阵列性能等基础设施指标未与具体业务交易建立关联。当前“全链路观测”多停留在应用服务间的横向聚合，云平台基础设施与硬件的观测链路未贯通，例如某交易超时故障中，APM可能仅识别到数据库连接池不足，却无法关联存储层的IO瓶颈， 导致根因定位耗时显著增加。 （3）多源数据标准不统一加剧了观测碎片化：资产信息、虚拟资源数据、容器运行状态等数据，因来源系统的格式定义、更新频率存在差异，难以实现实时融合。部分场景中，需通过智能运维平台主动“补全应用数据”，侧面反映出数据孤岛导致的资产信息不完整问题，进一步阻碍了全链路观测能力的构建。 2.分析维度单一化 金融数据中心当前运维分析存在显著的“专业壁垒”，IT与CT数据的割裂导致跨域关联分析能力缺失，难以形成“业务—应用—基础设施”的全链路分析视角。 （1）ICT数据的分层分析存在局限：传统运维中，IT团队与CT团队监控范围独立：IT团队关注服务器等设备性能，CT团队专注网络设备状态，数据存于独立平台，未建立物理设备与网络路径的关联模型。例如服务器网络丢包时，IT仅排查网卡配置，CT单独分析交换机状态，若存在防火墙与交换机策略冲突，需人工交叉比对数据，显著延长故障定位时间。 （2）跨层故障溯源能力不足：现有监控对复杂网络拓扑和全流量镜像点的覆盖不足，当广域网链路故障时，仅能通过网络层告警定位物理链路问题，无法关联服务器端的应用端口状态。当业务交易超时，传统分析可能仅识别到网络延迟升高，却无法溯源至服务器TCP参数配置与交换机QoS策略的不匹配，导致根因定位停留在表象层面。 （3）基础设施与微服务的关联存在断层：传统监控多采集服务器IP、端口等网络层数据，未与容器编排平台中的Pod标签、微服务名称建立映射。在TCP会话分析场景中，某连接（源IP端口）无法自动关联至“前端服务”与“后端认证服务”的调用关系，故障发生时仅能定位到IP级别的网络异常，难以快速识别受影响的具体业务流程。 （4）业务影响分析缺乏联动机制：基础设施告警未与业务KPI建立关联模型。当前应用适配云原生的指标体系仍待完善，例如数据库慢查询告警无法自动关联至具体业务的超时率波动，需依赖人工日志分析，效率低下。 （5）跨域数字链路存在断裂：传统监控难以穿透应用层与业务层的数字链路，例如容器Pod重启事件仅能记录基础设施层的资源波动，无法关联至业务层的用户会话中断。部分场景中，因缺乏链路映射，运维人员需花费大量时间定位业务影响范围，影响故障处置效率。 3.云原生加剧监控数据断层 金融数据中心云原生环境中，硬件资源经虚拟化抽象为动态资源池，由容器编排工具调度，传统监控面临多重挑战。 （1）资源抽象化导致采集盲区：云平台通过Hypervisor层对物理资源进行二次抽象，当存储虚拟化技术将存储资源池化后，传统基于物理设备的监控工具（如磁盘IO监控）无法直接获取逻辑卷的性能指标。现有监控对云内Overlay层关键特性 （如PFC流量控制、ECN拥塞通知）的采集能力不足，当业务出现拥塞时，难以定位具体物理设备的瓶颈。 （2）混合云架构加剧数据碎片化：多云或混合云环境中，不同云平台的API接口格式存在差异