金融數據中心一貫是小型機的天下，這是源于金融業(yè)務(wù)以可靠性和穩定性為首要指導。不過(guò)，隨著(zhù)大數據和分布式架構的流行，x86服務(wù)器憑借堪與小型機比肩的性能，正在逐步搶占小型機的市場(chǎng)空間。
在信息化時(shí)代，數據深刻影響著(zhù)銀行的未來(lái)發(fā)展，誰(shuí)擁有數據誰(shuí)就獲得了話(huà)語(yǔ)權。數據的價(jià)值來(lái)源于對海量的客戶(hù)交易數據、客戶(hù)行為數據等的深層挖掘和分析，以便做到精準定位和營(yíng)銷(xiāo)，進(jìn)而根據不同的客戶(hù)和市場(chǎng)需求設計不同的金融產(chǎn)品，提升銀行的盈利能力。這種基于大數據的金融業(yè)務(wù)創(chuàng )新，目前已經(jīng)成為各商業(yè)銀行的競爭焦點(diǎn)之一。
中國農業(yè)銀行作為中國四大國有銀行之一，據不完全統計，目前其各應用系統每年產(chǎn)生的結構化數據已經(jīng)突破100TB，而非結構化數據更是突破1PB（1024TB）大關(guān)。這也促使農行在大數據實(shí)踐方面積極走在行業(yè)前列。
數據飛速增長(cháng) IT架構挑戰嚴峻
過(guò)去，農業(yè)銀行業(yè)務(wù)系統運行平臺多是小型機，而小型機單機擴展能力有限，原有的架構越來(lái)越難以支撐飛速增長(cháng)的業(yè)務(wù)應用的計算資源需求。
廠(chǎng)商來(lái)源單一也導致小型機的采購和維護費用高昂。特別是Unix小型機軟件封閉，操作系統、 虛擬化、數據庫等軟件采購費用相比x86架構高出數十倍，性?xún)r(jià)比較低。
于是，近年來(lái)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)廣泛應用并持續創(chuàng )造價(jià)值的Hadoop大數據方案，引起了中國農業(yè)銀行的關(guān)注。Hadoop框架的一個(gè)顯著(zhù)特點(diǎn)是，將以往需要高性能小型機才能完成的計算任務(wù)，分解為由多臺x86服務(wù)器（甚至PC機）組成的計算集群來(lái)完成。
2012年7月，農行正式引入業(yè)內廣受關(guān)注的Hadoop大數據方案。該方案首先被應用于支撐對歷史交易數據進(jìn)行查詢(xún)與分析，通過(guò)采用業(yè)界流行的Hadoop分布式計算框架，處理海量結構化和非結構化數據。
經(jīng)過(guò)認真的評估與論證，農行的IT技術(shù)團隊認為，由x86服務(wù)器組成的計算集群，在計算性能上可以滿(mǎn)足Hadoop大數據方案的要求，但在經(jīng)濟性方面比小型機更具有優(yōu)勢。
聯(lián)合華為試點(diǎn)分布式計算架構 順應U2L大勢
為驗證這種可行性，2012年下半年，農行的IT技術(shù)團隊與華為的服務(wù)器研發(fā)團隊成立了聯(lián)合工作組。根據雙方達成的合作協(xié)議，華為將提供x86服務(wù)器組成計算集群，由農行在華為的計算平臺上運行Hadoop的相關(guān)軟件，并進(jìn)行相關(guān)的業(yè)務(wù)測試。農行與華為均希望通過(guò)試點(diǎn)“x86服務(wù)器”的分布式并行計算架構，來(lái)共同應對金融大數據業(yè)務(wù)帶來(lái)的挑戰。
首先，農行希望x86服務(wù)器在計算性能上應具備“秒級響應”的能力。目前，農行在中國境內的分支機構超過(guò)2.34萬(wàn)，服務(wù)的客戶(hù)超過(guò)4.2億，各營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、自助終端設備、網(wǎng)上銀行等對數據中心的訪(fǎng)問(wèn)屬于高并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)。對于歷史交易數據的查詢(xún)與分析業(yè)務(wù)，為確保客戶(hù)的滿(mǎn)意度與銀行的工作效率，農行要求大數據處理平臺對交易明細數據的隨機查詢(xún)要在“秒級”完成響應。
“這就意味著(zhù)，在1秒鐘之內，大數據處理平臺要從120TB的5年歷史交易數據中，也就是大約650億條的歷史交易記錄中，將查詢(xún)結果反饋給用戶(hù)。”農行的專(zhuān)家這樣跟華為說(shuō)。
其次，農行希望x86服務(wù)器具備良好的經(jīng)濟性。在應用x86服務(wù)器之前，農行多采用小型機來(lái)承載歷史交易數據的查詢(xún)與分析業(yè)務(wù)。為滿(mǎn)足業(yè)務(wù)要求，小型機首先需要存放至少5年120TB的歷史數據，同時(shí)每天新增的交易記錄在4000萬(wàn)條以上，需要約100G的存儲空間。但小型機相對封閉的硬件架構設計，使得其可擴展性受到很大的限制，導致每次擴容成本都很高昂。此外，小型機非通用的架構設計，也給農行帶來(lái)了不菲的維保費用。
“我們之所以選擇x86服務(wù)器，一方面，是因為近年來(lái)x86服務(wù)器的技術(shù)性能得到了大幅提升；另一方面，采用通用架構的x86服務(wù)器，其在采購成本、擴容成本及維護成本方面，相對于小型機的優(yōu)勢也是很明顯的。”農行專(zhuān)家指出。
x86服務(wù)器，金融大數據 的選擇
華為在深入分析了農行對大數據處理平臺的需求后，向農行提供了基于華為RH2288 V2服務(wù)器的分布式并行計算集群進(jìn)行測試。測試結果表明，華為解決方案完全滿(mǎn)足農行對海量數據進(jìn)行分布式處理的要求。
x86服務(wù)器的分布式架構使得服務(wù)器節點(diǎn)可以靈活擴展，按需配置，支持飛速增長(cháng)的業(yè)務(wù)和數據量，從而滿(mǎn)足當前與未來(lái)業(yè)務(wù)的發(fā)展需要，充分保護農行的初期和遠期投資。
x86服務(wù)器不僅在計算性能上可以滿(mǎn)足Hadoop大數據方案的要求，而且成本上比小型機更具有吸引力。相比小型機方案，采用華為RH2288 V2可以節約40%的運維成本，節約總體擁有成本（TCO）20%以上。
此外，華為RH2288 V2服務(wù)器支持現場(chǎng)調整與優(yōu)化，農行可以按照業(yè)務(wù)需求對服務(wù)器的配置進(jìn)行現場(chǎng)調優(yōu)，這使服務(wù)器的計算性能在Hadoop大數據環(huán)境下發(fā)揮到最優(yōu)。在測試中，農行85GB的原始數據加載（3份冗余）或者5000萬(wàn)定期賬戶(hù)批量處理，華為RH2288 V2服務(wù)器計算集群能在10分鐘內完成。而對于2億條交易詳單、600并發(fā)隨機查詢(xún)的平均響應時(shí)間，華為解決方案的測試結果低于40ms，遠遠超出農行的預期。
2013年8月份，中國農業(yè)銀行將在其正式生產(chǎn)環(huán)境的Hadoop大數據處理平臺中，采用了200臺華為RH2288 V2服務(wù)器進(jìn)行部署。
此次試點(diǎn)表明， x86服務(wù)器已經(jīng)完全可以承擔金融行業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)，銀行對小型機的技術(shù)依賴(lài)進(jìn)一步降低。采用開(kāi)放架構的x86服務(wù)器建設銀行的IT系統（尤其是開(kāi)放平臺系統），已經(jīng)成為金融行業(yè)信息化的發(fā)展趨勢之一。
