数据服务层在银行容灾中的使用

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在大型国际银行的转型中，Core Banking system系统稳定但僵化，移动网银渠道却要求毫秒级响应与全天候在线。

架构设计 - 数据服务层

核心思想​：将散落在各个“烟囱式”系统（银行卡/信用卡支付、风控、保险等）的数据通过技术手段（CDC、日志解析）实时汇聚起来，构建统一、标准的数据模型，并通过 API 的方式透明地提供给前台应用。核心系统停机时，该数据层能提供​“Stand-In”应急服务——支持只读，甚至有限度的暂存式写入。

  • 读写分离：读操作快速由数据服务层响应，写操作依赖主系统保障强一致性；
  • 容灾能力提升：主系统故障时自动切换至 Stand-In 模式，关键服务仍可继续执行；
  • 真正渐进替代：业务逻辑可逐步迁移至服务层，最终实现核心现代化，不需一蹴而就。

主要机制说明：

  • 正常模式：
    • 所有读操作由数据服务层提供低延迟响应；
    • 写操作严格通过 Connector 等连接器进入Core Banking system系统，确保主记录一致性；
    • Core Banking system 通过 CDC（如 Debezium）捕获变更并发布至 Kafka，数据服务层实时消费、更新缓存/数据库，最终一致性得以保障。
  • 容灾模式：
    • Core Banking system不可用时，API 网关自动切换路由；
    • 写操作由轻量 Stand-In 服务代为接收，校验后写入本地“待处理交易”队列，并立即反馈客户“处理中”状态；
    • 主系统恢复后，后台任务自动逐笔回放交易，完成结算和Core Banking system同步处理。

治理、风险与项目管控：核心现代化控制塔

借鉴 OliverWyman 建议的 Core Modernization Control Tower，可为该架构增设治理层，关键职责包括  ：

  • 跨职能治理机制：聚焦业务、运营、技术多方 alignment，确保宏观战略与技术路径一致；
  • 风险管理监督：对迁移过程中的操作风险、合规风险、系统风险进行持续审视；
  • 迁移节奏策略：统筹“hollow-out”业务削减主机依赖的节奏与业务模块迁移优先级；
  • 变更可视化与沟通机制：提供实时反馈与透明度，保障项目顺滑执行。

技术选型与数据架构策略

1. 流式同步与事件驱动

  • Debezium + Kafka：主流国际银行采用 Debezium 捕获 DB2 或主机日志，实时推送事件至 Kafka；这已是金融业标准方案  。

    2. 存储平台设计

  • Redis 集群：用于缓存极热数据，支撑毫秒级读性能；
  • TiDB / OceanBase：支持强一致性的分布式关系型存储；适用全量账户与交易数据场景。

    3. 数据架构策略

  • 结合 Data Mesh / Lakehouse 架构思路提升分析与共享能力；
  • 服务层接口应遵循 BIAN / Information Framework 等银行业标准，实现语义统一与模块化服务边界；增强系统的互操作性与标准合规性。

我们得到了什么？

  • 弹性与连续性的革命​：Stand-In模式将核心停机从“灾难”变为“可管理的服务降级”，极大提升了业务连续性。
  • 解耦开发能力：产品团队可绕开主机耦合，直接基于数据服务层构建灾备能力，实时风控等功能，交付加快；
  • 开放 API 驱动：支持开放银行、第三方金融机构接入，实现更灵活生态协同及合作创新，符合当前数字银行趋势。