DBhouse支持数十种常见的关系型数据库和 NoSQL数据库,DBhouse的功能可扩展性设计可以快速支持新的数据库种类。
DBhouse平台采用 微服务架构: • 模块化 • 可扩展 • 易集成
如何去验证源Oracle库和已迁移至目标TDSQL库的数据从表级、行级、字段值等100%一致成为了上线前的绊脚石,通过构建自动化的数据一致 性校验工具,可以自动实现源库与目标库的数据的一致性比对,可可视化查看结果,并可对校验异常进行详情诊断。
基于业务、技术和战略要求,为支持信用卡业务快速、灵活、弹性、创新的发展需求,信用卡中心于2018年12月启动A+ 新核心系统建设项目,并按计划,于2020年10月31日实现A+新核心投产上线。
应用微服务化:应用间彻底解耦,变更影响小,便于快速迭代。分片设计方案:按客户纬度分片:分片内业务实现自包含;DLS根据GNS的数据路由表来决定哪个分片完成业务;DLS高速缓存GNS的数据,GNS的所有更新需强同 步给DLS;同一个客户的客户号、帐号、卡号需映射到同一个 DSU号;分片规则:数据分片以客户纬度生成映射,支持分片权重;故障隔离:300万账户一个DSU,故障隔离相互不影响;快速扩容:扩容新DSU,只需配置即可实现;灰度发布:按照DSU进行灰度发布,灵活可控。
银行战略转型基础-构建企业级、全栈式、服务化的技术中台体系 平台赋能业务系统,效果逐步显现。采用腾讯云TDSQL数据库的PaaS平台建设的信用卡新核心处理能力实现10倍提升,且具有无限横向扩展能 力,成本降为原来的近1/3,未来5年可节省成本14亿。
同城灾备模式 • RTO=30s, RPO=0 • 跨机房强同步,保障金融数据一致性 • 一键切换;异地灾备模式 • RTO=30mins,RPO=3mins
时序数据十倍左右压缩比、范式型数据几十倍:多种编码压缩算法,针对数据类型优化,包括 delta-delta、gorilla、RLE、lz4、zstd 等多种压缩级别,达到压缩比和压缩速度的平衡;支持列式编码压缩、行式压缩、块压缩。
高性能并发
海量数据
低成本存储
多维查询
YMatrix智能制造超融合数据库,集群拓扑,内置高可用、故障自动切换、无单点故障。强一致性,符合事务ACID属性,数据无需落地,有更高的性能潜力。
集群拓扑
内置高可用
故障自动切换
强一致性
阿里云自研数据库,提供宽表、时序、文件、搜索等多种数据模型,支持毫秒级在线数据处理、海量数据低成本存储和分析。使用统一SQL融合多模数据的实时查询、检索和分析,流库一体、内置流计算引擎满足实时计算需求。满足金融、账单、日志、物联网、车联网、工业互联网、监控、推荐、风控和医疗影像等多业务场景需求。
融合的多数据模型
多种引擎共享统一的存储池
满足海量数据的快速查询处理
可轻松与Spark、Flink、MySQL、DLA、MaxCompute等存储计算系统无缝对接