昆仑银行：金融领域数据湖仓双集群的数智化创新应用

来源：鑫智奖·2025第六届金融机构数智化转型优秀案例评选

获奖单位：昆仑银行

荣获奖项：数据管理优秀案例奖

一、项目背景及目标

1.项目背景

随着金融行业数字化转型加速，海量异构数据的处理与应用成为关键挑战。传统数据架构在应对实时分析、复杂查询和监管合规需求时，逐渐暴露出数据孤岛、处理效率低、扩展性差等问题。金融机构每天产生的交易、风控、客户行为等数据量庞大且类型多样，若无法实现高效整合与利用，不仅会导致数据价值流失，还可能因响应不及时引发业务风险。 在此背景下，数据湖仓一体化架构应运而生，通过融合数据湖的灵活性与数据仓库的高效性，为金融数据管理提供了新的解决方案。而构建高稳定性的数据湖仓双集群，更是满足业务连续性和监管合规要求的必然选择。一方面，金融业务对数据服务的实时性和可用性要求极高，任何系统故障都可能导致交易中断、客户流失，甚至引发系统性风险；另一方面，监管部门对数据报送的准确性、时效性提出了严格要求，数据湖仓双集群可通过多活机制，确保在极端情况下仍能满足监管合规需求，同时保障行内数据分析、风险预警等核心业务的稳定运行。因此，建设高稳定性的数据湖仓双集群，是金融机构提升竞争力、防范风险、实现可持续发展的关键举措。

本项目构建了新的数据湖仓一体化平台，以服务各个业务系统、强化数据管理能力为目的，优化血缘分析功能，新增可视化数据地图。同时为保证监管报送的健壮性及时效性，以及更多业务数据的存储，需完成多活集群的搭建。升级为双集群双活架构，双集群同时具备行内数据加工和监管数据加工能力，任何一个阶段发生故障，不影响数据湖仓系统正常的数据服务能力，达到保障服务连续性，进而提升对监管报送和行内数据应用的服务稳定性。

2.项目目标

(1).系统架构升级。升级为双集群双活架构，双集群同时具备行内数据加工和监管数据加工能力，任何一个阶段发生故障，不影响数据湖仓系统正常的数据服务能力，达到保障服务连续性，进而提升对监管报送和行内数据应用的服务稳定性。

(2).数据调度升级。框架上升级成企业统一的、分布式、可自分配调整的任务调度平台，系统上满足双集群下稳定的、互不干扰的、高效的、可一键部署的任务调度管理需要。

(3).扩展性和灵活性：随着金融数据的重要性和业务的快速增长，银行和金融机构往往需要更高的扩展性，有更高的系统建设要求。双集群架构使得系统能够灵活扩展，可以根据需求增加新的节点或集群，以满足日益增长的业务负载，保证对外服务的不间断的同时提供更多服务。

(4).负载均衡和性能优化：通过双集群架构，可以实现流量分配和负载均衡，优化系统的响应速度和处理能力，特别是在面对高并发交易时，能够有效提升系统性能。

(5).数据分布和冗余：双集群能够实现数据的高效分布和冗余备份，减少数据丢失的风险，确保数据的安全性和完整性。这在金融业务中至关重要，尤其是在需要实时交易处理的场景中。

(6).高可用性和容灾备份：金融行业对于系统的稳定性和可用性有非常高的要求。双集群可以帮助实现异地容灾，即在一个集群发生故障时，另一个集群能够接管业务，确保业务不中断。

(7).合规性和监管要求：金融行业受严格的监管要求，双集群可以确保数据在不同地理位置的合规存储与处理，并满足相关法律法规的要求。

二、创新点

1.自动化负载均衡

在双集群架构中，实现基于实时数据流和负载变化的自动化负载均衡，动态调整流量和资源分配。这不仅提高了系统的性能，还能根据不同业务需求灵活配置资源。利用实时监控数据进行智能流量调度，自动分配给负载较轻的集群，避免集群间出现过载现象。

2. 数据同步和一致性优化

在双集群环境下，实现数据的高效实时同步，并采用分布式一致性算法优化数据一致性，确保在集群之间的数据同步时，不会出现延迟或丢失的情况。

3. 集群自愈能力

引入自愈机制，使得集群在发现某个节点出现问题时，能够自动进行修复或重启，恢复服务而不影响整体业务。当一个节点出现故障时，系统自动检测并隔离该节点，触发备份节点接管服务，并通过自动修复流程恢复故障节点。

4. 跨地域分布式部署

双集群架构不仅限于本地数据中心，还可以跨多个地域进行分布式部署，提升灾备能力和地域覆盖。银行的双集群可以在不同地区部署，确保某一地区出现自然灾害或故障时，业务仍然可以通过其他地域的集群继续运行，减少业务中断时间。

5. 多层级安全防护与集群隔离

实现多层级的安全防护策略，包括数据加密、身份认证、网络隔离等，并确保集群之间的安全隔离，防止任何一方的故障或攻击影响到整体系统。利用网络隔离和加密技术确保不同集群之间的数据交换安全，甚至在集群之间实行物理隔离，以最大限度降低安全风险。

6. 全链路监控与业务分析

结合双集群架构，进行全链路的监控和实时数据分析，从硬件到应用层进行细粒度的性能监控，确保系统健康并快速识别潜在问题。通过集群中的实时监控数据、日志数据和应用层级的数据进行综合分析，预测系统瓶颈，并在负载较高时动态调整资源分配。

7. 低延迟交易优化

优化双集群架构中的通信和数据同步协议，使得在高频交易和金融交易中能达到毫秒级别的响应时间。对集群之间的通信延迟进行优化，使用高效的消息队列或低延迟的传输协议，确保金融交易系统在双集群环境下依然能快速响应交易请求。

三、项目技术方案

1. 整体架构

2．逻辑架构

数据湖仓作为全行业务数据的集散地，接入行内业务系统数据，并进行标准化、整合、汇总等数据处理，系统数据架构可分为基础层、标准层、汇总层、集市层。

四、项目过程管理

1. 项目启动阶段

(1) 项目章程与目标确定：

定义项目目标，明确双集群数据湖仓的业务价值和技术目标（如高可用性、灾备机制、负载均衡等）。

制定项目章程，指明项目范围、资源、预算和时间。

确定项目干系人及其需求和期望。

(2) 项目团队组建：

选定项目经理，建立项目团队，明确每个团队成员的角色和责任。

根据需求评估，分配团队成员进行需求调研、技术选型、架构设计等任务。

2. 规划阶段

(1) 项目范围管理：

定义项目范围，确保数据湖仓建设和双集群架构的需求清晰、详细。

通过工作分解结构（WBS）将项目分解为小的、可管理的任务和子任务，确保不遗漏任何细节。

(2) 时间管理：

制定详细的项目进度计划，列出关键的里程碑，如需求收集、架构设计、开发、测试、上线等。

使用甘特图或网络图来进行任务调度与资源分配，确保项目按时完成。

(3) 成本管理：

估算项目预算，确保资金分配合理，并预留足够的资金应对可能的风险。

监控项目支出，确保成本控制在预算范围内。

(4)风险管理：

识别项目中的潜在风险（如技术难题、资源紧张、业务需求变更等），并制定应对策略。

定期评估风险状态，确保风险应对措施有效。

(5)质量管理：

确定项目质量标准和验收标准，制定质量管理计划，确保每个阶段都满足质量要求。

进行代码审查、系统测试、性能优化等，确保系统稳定性和可用性。

3. 执行阶段

(1) 项目实施与资源管理：

根据项目计划分配资源，并确保资源按时到位，如硬件、技术支持、团队成员等。

进行集群配置、数据库设计与ETL开发，确保所有任务都按照计划执行。

(2) 沟通管理：

定期与干系人沟通项目进展，确保他们了解项目的状态和潜在问题。

使用项目管理工具跟踪进度，确保透明沟通。

(3) 质量控制与问题解决：

在执行过程中进行质量检查，确保开发的系统符合需求，解决开发中的问题（如性能瓶颈、集群间同步问题等）。

4. 监控与控制阶段

(1) 进度监控：

定期检查项目进度，确保每个任务都按时完成，调整项目计划以应对可能的延迟。

(2) 成本与资源监控：

监控项目的实际支出与预算，确保不超支。

评估资源使用情况，确保资源得到有效利用。

(3) 风险跟踪与管理：

对识别出的风险进行定期跟踪，确保风险应对措施有效，调整应急计划以应对新的风险。

(4) 变更管理：

处理项目中的变更请求，评估变更对项目范围、时间、成本等的影响，必要时调整计划。

5. 收尾阶段

(1) 交付与验收：

完成数据湖仓系统的部署，并进行用户验收，确保系统满足业务需求。

提交最终项目文档，包括项目报告、技术文档、使用手册等。

(2) 项目总结：

对项目的过程和结果进行总结，评估项目目标是否实现，识别成功经验与不足之处。

通过项目后评审会，记录学习到的教训，供未来项目参考。

知识转移与支持：

将项目的知识转移给运维团队，确保数据湖仓双集群架构能够持续稳定运行。

对用户进行培训，确保他们能够有效使用新系统。

五、运营情况

1. 可用性

高可用性：双集群设计中，每个集群都配置了主备机制，保证了99.99%的系统可用性。如果主集群出现故障，备集群可以在10秒内自动接管，保证业务的连续性。

2. 性能与负载管理

负载均衡：每秒钟集群能够处理10,000个请求，负载均衡器确保这些请求在多个节点之间平均分配，避免任何单一节点过载。

响应时间：集群响应时间通常保持在200ms以内，数据查询的吞吐量为50,000条记录每秒。

3. 数据采集与存储

数据采集吞吐量：数据采集系统能够处理每分钟500GB的数据输入量，并支持每小时最大写入1TB的数据。集群支持高并发的数据写入，确保在高交易量期间不出现写入瓶颈。

数据同步：双集群间的数据同步延迟一般控制在5秒内，确保数据在两个集群之间的一致性和高可靠性。在极端情况下，最多不超过15秒的数据延迟。

4. 安全性与合规性

加密与安全性：所有存储数据都进行加密处理，传输过程中采用SSL加密协议。系统的访问控制策略确保只有经过认证的用户和服务可以访问敏感数据。

合规性指标：数仓满足金融行业的合规性要求，确保数据处理和存储符合当地法规。每年定期进行审计，合规性检查合格率为100%。

5. 监控与运维管理

资源监控：系统进行实时监控，监控节点的CPU使用率、内存使用、磁盘I/O等指标。正常情况下，CPU利用率保持在60%以下，内存使用在75%以下。

自动化运维：运维自动化工具每天自动检测系统中的异常情况，并进行修复，确保系统的稳定运行。例如，自动清理过期数据、自动扩展存储和计算资源等。

6. 成本效益与优化

资源优化：通过数据压缩技术，存储容量节省了30%的空间。此外，基于冷数据和热数据的分层存储架构，有效降低了存储成本。按月计算，数据湖仓的存储成本节省了20%。

7. 服务与支持能力

服务可用性：API的响应时间稳定在50ms以内，系统能够支持每秒处理5000个API请求。在高负载情况下，API请求的处理能力达到每秒1万次。

决策支持：系统能够提供实时的数据分析，支持基于大数据的风险评估和反欺诈决策，平均每小时生成300个数据报告，帮助决策者快速做出反应。

六、项目成效

1. 系统可用性与稳定性

高可用性：双集群架构提升了系统的容错能力，确保在集群故障时能够快速切换，保证业务连续性。通过主备集群的设计，能够实现99.99%以上的系统可用性，避免因单点故障导致业务中断。

系统稳定性：通过负载均衡、资源监控等技术手段，项目能够稳定运行，即使在高负载下也能保持较低的延迟和高效的处理能力。

2. 性能优化与数据处理能力

高并发支持：通过双集群的负载均衡和扩展能力，系统能够同时处理大量并发请求。例如，在高峰期，系统能够处理上万次请求/秒，满足业务的实时数据处理需求。

高效数据处理：项目能够在大数据量和高并发场景下高效执行数据分析任务，如每秒处理数万条记录，且查询响应时间保持在200ms以内。

3. 成本控制与资源优化

存储成本降低：通过数据压缩、冷热数据分层存储等技术，能够有效降低存储成本。项目实施后，银行能够节省一定的存储空间和相关费用。

运维成本控制：自动化运维系统的引入使得人工干预减少，运维成本得以控制。在系统日常运维过程中，通过自动化监控、故障修复等手段，大幅降低了运维成本。

4. 数据安全与合规性

数据安全：项目实施了严格的数据加密和访问控制措施，保障了敏感数据的安全性。所有数据在存储和传输过程中都采用了加密。

合规性保障：项目遵循了金融行业和数据隐私的相关法规，确保数据的处理和存储符合合规要求，减少了合规风险。

5. 决策支持与业务洞察

智能化决策：系统还支持基于大数据和人工智能的智能决策功能，提高了业务的精细化管理水平，增强了银行对市场变化的反应能力。

6. 灵活扩展与未来规划

系统扩展能力：双集群架构具备良好的扩展性，能够在数据量和处理能力需求增长时灵活扩展。未来能够扩展至更大规模的存储，并且能够应对未来增长的负载需求 。

未来优化方向：随着技术的进步和业务需求的变化，项目还可以进一步引入AI、机器学习等新技术，提升数据分析和处理能力，保持竞争力。

七、经验总结

本项目在金融数据湖仓双集群数智化建设中积累了丰富经验，为行业同类项目提供了可复用的实践范式。在建设层面，科学的过程管理是项目成功的基石。启动阶段明确界定业务价值与技术目标，通过精准的需求调研锁定痛点；规划阶段运用 WBS 分解任务，结合甘特图精细化时间管理，同时建立动态风险评估机制，提前规避技术选型、资源调配等潜在风险。执行过程中，采用敏捷开发与 DevOps 理念，实现开发、测试、部署的高效协同，保障项目按期交付。技术创新驱动核心能力突破。通过双集群双活架构设计，实现数据加工与服务的冗余备份，故障切换时间压缩至 10 秒内，保障业务连续性；自动化负载均衡与数据同步技术，将请求处理能力大幅提升，数据同步延迟控制在 5 秒以内，显著优化系统性能。此外，多层级安全防护与跨地域分布式部署，既满足金融合规要求，又增强了容灾能力，为行业数据安全建设提供参考。推广阶段注重成果转化与持续优化。通过建立标准化的知识转移体系，将技术文档、运维手册与操作指南完整移交至运维团队，并开展多轮专项培训，确保系统平稳过渡。同时，基于实时监控与全链路数据分析，动态优化资源配置，通过数据压缩与冷热分层存储降低 30% 存储成本，自动化运维减少人工干预，实现降本增效。 未来，本项目经验可向多业务场景复制，如信贷风控、客户画像等领域；同时，持续探索 AI 与大数据融合。

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