中小银行核心系统全栈信创改造：IT基础架构整体规划难点及思考

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摘要

本文围绕中小银行核心系统全栈信创改造展开，分析其在IT基础架构整体规划中面临的难点，结合中大型银行实践经验与行业现状，提出针对性的思考与规划建议，旨在助力中小银行在满足监管要求的前提下，高效推进信创改造，实现数字化转型与技术自主可控。

关键词：中小银行、信创改造、IT基础架构、分布式架构

作者：周亮宏

某西南部城商行信息科技部系统架构师，擅长云平台、虚拟化、安全、自动化运维领域，具备多家主流云厂商云平台建设和维护经验。

一、引言

随着国家信创战略的深入推进，金融行业的信创改造进程持续加速。中小银行作为金融体系的重要组成部分，其核心系统全栈信创改造不仅是顺应国家战略的必然选择，更是实现自身数字化转型的关键举措。信创改造并非简单的技术替换，而是涉及技术架构、业务流程、运维管理等多个层面的系统性工程。在这一过程中，中小银行面临着技术路线选择、新老基础设施利旧、运维管理能力如何提升以及监管合规等诸多挑战。如何结合自身特点，制定科学合理的IT基础架构整体规划，成为中小银行亟待解决的重要问题。

二、项目背景

2.1 政策驱动与战略要求

国家信创战略旨在实现关键技术的自主可控，降低对国外技术的依赖，提升国家信息安全水平。金融行业作为国家经济的命脉，成为信创改造的重点领域。近年来，随着监管力度的持续加强，金融行业核心系统的信创改造已成为必然趋势。由于各地区经济发展水平和监管政策的差异，信创推进的节奏也呈现出多样性。根据近年来的政策导向，金融机构势必在未来3到5年内完成全系统的信创改造，并确保核心系统能够独立运行。这一政策导向激励了中小银行加速信创改造的进程，以便在合规的框架内有序推动技术的自主可控。

2.2 中小银行数字化转型的内在需求

在金融科技快速发展的背景下，客户对金融服务的便捷性、个性化要求不断提高。在数字化浪潮下，中小银行开展数字化转型有着强烈的内在需求。客户层面，年轻群体热衷线上金融服务，对支付、信贷服务的便捷与高效性要求颇高，且不同客户的个性化需求日益凸显。中小银行需优化线上服务，借助大数据打造定制化服务。市场竞争上，大型银行凭借资金、技术优势，构建全方位金融服务体系，给中小银行带来巨大竞争压力；金融科技公司跨界冲击，凭借创新产品和服务吸引大量客户。中小银行唯有加速数字化转型，发挥灵活优势并与科技公司合作，才能应对挑战。内部运营中，传统模式流程繁琐、成本高且风险管控难度大。中小银行可利用OCR、RPA等技术实现流程自动化，借助云计算降低成本，运用大数据强化风险管理，提升决策科学性。产品与服务创新方面，新经济催生新金融需求，中小银行需借助数字化手段拓展业务边界，打造开放银行生态。与电商、共享平台等合作，推出定制化金融服务，嵌入场景，实现协同发展。

2.3 面临的主要挑战

在进行信创改造的过程中，中小型银行遇到了一系列基础设施重构的挑战。首先，它们必须在众多的信息创新技术路线中做出明智的选择，这不仅要求技术的兼容性，还要求技术的稳定性。其次，中小银行需要仔细规划新旧基础设施的使用策略，以期在降低改造成本的同时，保证整个系统的平稳过渡。除此之外，信创改造工作必须在既定的时间框架内完成，以确保系统的安全性和稳定性，满足监管机构的各项要求。这一系列要求给中小银行带来了巨大的时间压力和技术挑战，它们必须在有限的时间内，克服重重困难，确保改造工作的顺利进行。

三、背景下的痛点及难点

3.1 信创技术路线选择

3.1.1 技术成熟度与性能差异

在信创改造的进程中，中小型银行面临着多种技术路径的选择。这些技术路径在成熟度、兼容性、性能等多个维度上表现出不同的特点。目前，国产服务器和数据库在性能和稳定性方面相较于国际品牌产品，仍存在一定的差距。例如，一些国产服务器在处理高并发业务时可能会遭遇性能瓶颈；而国产数据库在数据一致性和事务处理能力方面亦需进一步提升。这些挑战为中小银行的技术选择增加了难度，银行在满足信创要求的同时，还需确保技术的可靠性和业务的连续性。

3.1.2 技术路线的可扩展性与未来发展

除了关注当前的技术性能，中小银行还需深刻认识到技术路线选择背后的战略安全意义。当前国内部分信创产品可能存在基于国外开源技术内核开源代码二次开发，这类“半自主”技术路线在和平时期可通过快速迭代满足业务需求，但在国际局势复杂多变的背景下，可能面临多重潜在风险：

• 供应链断供风险：开源社区的技术更新可能因国际政策限制被迫中断，例如俄乌冲突后部分开源项目对俄罗斯企业的功能限制已成为现实案例；若核心代码的知识产权归属方实施技术封锁，基于其内核的国产产品将面临版本停更、漏洞无法修复等问题。

• 合规性依赖风险：国外开源协议可能隐含“政治挂钩”条款，当国际局势变化时，使用相关技术的银行可能因合规性争议陷入法律纠纷。例如某国产数据库曾因开源协议合规性问题被国际厂商发起诉讼，暴露了技术底座的潜在脆弱性。

• 生态锁定风险：过度依赖国外开源生态会导致技术发展路径被“隐性绑定”，例如某国产操作系统虽替换了内核名称，但系统调用接口、开发工具链仍与国外主流系统高度趋同，一旦上游生态发生颠覆性变革，现有技术积累可能面临整体重构的高昂成本。

因此，中小银行在技术路线规划中需秉持“底线思维”：一方面优先选择具备全栈自主知识产权的技术方案，减少对国外开源体系的路径依赖；另一方面密切跟踪国际技术博弈动态，关注国内自主开源社区的生态建设，唯有如此，才能在未来可能出现的技术脱钩风险中掌握主动权，确保核心系统的长期稳定运行与业务连续性。

3.2 应用改造的成败

3.2.1 架构迁移的复杂性

核心系统的应用改造是信创改造的关键攻坚点，而集中式架构向分布式架构的迁移则是其中最具挑战性的环节之一。这一过程并非简单的技术替换，而是涉及业务逻辑重构、系统接口解耦、数据跨架构迁移与一致性保障的系统性工程，原有集中式架构下高度耦合的业务流程需拆解为分布式服务模块，刚性的系统接口需改造为弹性适配的标准化协议，海量核心数据更需在异构架构间实现零丢失、零误差的平滑迁移。

以架构迁移中的业务逻辑完整性保障为例，集中式架构中基于单一事务边界的原子操作，在分布式环境下需通过分布式事务协议（如两阶段提交、TCC补偿等）重新实现，这要求开发团队对业务规则进行精细化拆解与逻辑重组，任何环节的疏漏都可能导致交易状态不一致。而数据迁移与同步更是暗藏风险：核心系统日均处理数百万、甚至千万笔交易，数据迁移需在不中断业务的前提下，通过实时变更数据捕获技术实现新旧系统数据的持续对齐，期间若出现延迟累积或数据冲突，将直接引发账务错乱。

中国工商银行主机下移六步实施工艺的实践，正是架构迁移复杂性的缩影其历时6年完成核心业务迁移，通过分阶段业务剥离、双轨并行验证、压力梯度释放等策略，逐步将账务核心、支付结算等关键业务从集中式主机迁移至分布式平台。这一过程中，仅接口适配就涉及数万项服务契约的重新定义，数据迁移历经百余次全量同步与增量校验，最终实现业务切换时的“零感知”过渡。此类实践表明，架构迁移本质上是技术可行性、工程管理能力与业务韧性的综合考验，中小银行需在借鉴大型银行经验的基础上，制定“小步快跑、验证先行”的迁移策略，避免因激进改造引发系统性风险。

3.2.2 业务连续性保障

在进行应用改造时，确保业务的连续性是中小银行所面临的关键挑战。银行机构必须制定周密的改造计划，合理规划改造的时间框架，并采取逐步推进的改造策略，以最大限度地降低对业务流程的干扰。此外，建立一个健全的应急响应体系也是至关重要的，它能够在问题发生时迅速采取行动，恢复业务运作，保障客户服务质量不受影响。

在实施改造计划的过程中，银行还应考虑采用先进的技术手段和工具，以提高改造的效率和质量。例如，引入自动化测试和持续集成的方法，可以加快问题的发现和修复速度，同时减少人为错误。此外，加强员工培训，确保团队成员对新技术和流程有充分的理解和掌握，也是保障改造顺利进行的关键因素。

3.3 老基础设施的利旧

3.3.1 使用寿命缩短带来的利旧难题

许多中小银行的服务器等基础设施由于各种原因未进行长期规划，可能存在大量使用 使用年限较短的非信创设备，但由于信创改造的推进，服务器的使用寿命从5年缩短到3年，导致利旧和使用规划困难。一方面，过早淘汰仍可正常使用的基础设施，会造成资源浪费和成本增加；另一方面，继续使用旧设备可能会面临兼容性问题，影响信创改造的整体效果。

3.3.2 利旧与新架构的兼容性

在信创改造过程中，需要考虑老基础设施与新架构的兼容性。例如，旧服务器的硬件配置可能无法满足新系统的性能要求，或者在与新的软件系统集成时出现兼容性问题。中小银行需要对现有基础设施进行全面评估，制定合理的利旧方案，确保旧设备能够在新架构中发挥作用。

3.4 新老基础设施的运维管理

3.4.1 运维管理难度增加

新旧基础设施并行期间，运维管理难度大幅增加。不同架构的设备和系统在运维方式、管理工具等方面存在差异，需要运维人员具备多种技术能力。同时，新老系统之间的交互和数据共享也增加了运维管理的复杂性，容易出现故障定位困难、运维响应不及时等问题。

3.4.2 统一运维管理平台的建设需求

为了提高运维效率，降低运维风险，中小银行需要建立统一的运维管理平台，实现对不同架构的兼容和管理。该平台应具备设备监控、故障预警、性能分析、配置管理等功能，通过集中化的管理，实现对新老基础设施的统一运维。

3.5 监管风险

3.5.1 严格的监管要求与时间压力

信创改造必须符合相关监管要求，监管部门可能在未来明确设定信创改造的时间节点和一定的技术标准。而中小银行必须在规定的时间内完成改造，并确保系统的安全与稳定。这给银行的改造工作带来了巨大的时间压力，银行需要在保证改造质量的同时，加快改造进度，以满足相关监管要求。

3.5.2 合规性与风险管理

在进行信创改造的过程中，中小银行必须重视合规性与风险管理。信创技术的引入可能会引发新的风险，包括技术漏洞和数据安全等挑战。因此，银行需构建一个健全的风险管理体系，对信创改造过程中的潜在风险进行彻底的评估和监控，以确保整个改造过程既符合法规要求又安全可靠。

四、现状分析

（*说明：本文首发于2025年4月，文中银行案例信息均为该时间节点所了解，参考来源见本文后附。）

4.1 大型银行信创全栈改造的技术路线及架构规划实践

4.1.1 工商银行实践

工商银行在技术架构与数据库建设方面成果显著。技术架构上，于2018年建成技术领先、体系完备且自主可控的分布式技术体系，覆盖研发、运行、运维等多环节，基于主流开源技术深度定制，满足银行业高可用、高安全需求；同时采用“开源结合自研”模式打造金融级云平台，率先开展“一云多芯”信创云转型，技术架构涵盖全栈基础平台，具备多芯兼容、自主研发与规模化应用特点。数据库建设上，自2016年起基于开源MySQL构建金融级分布式数据库，应用广泛，实例数近8000个、云化部署占比超90%，覆盖众多核心业务，且在MySQL基础上积极试点GaussDB、OceanBase等国产化分布式数据库，拓展技术路线。[1]

4.1.2 农业银行实践

农业银行在技术架构与数据库建设上聚焦分布式转型：技术架构方面，按“积极探索、搭建平台、步入深水”路径推进分布式核心系统建设，基础设施从大型机转向开放平台分布式架构，实现高性能、高可用与易扩展，提升自主可控、横向扩缩容及容灾能力；应用架构基于微服务转型，拆解业务功能实现解耦，并采用单元化多分片数据库架构，以客户维度切分单元且各单元具备全量服务能力。数据库建设以腾讯云 TDSQL为底座，已投产客户信息、信用卡核心系统，正有序推进个人负债、公司业务等分布式核心产品建设，分布式实例规模居业界前列。[2]

4.1.3 中国银行实践

中国银行在技术架构与数据库建设上以“绿洲工程”为核心推进转型：技术架构层面，重塑超大规模金融级分布式体系，依托自主研发的“鸿鹄”（分布式技术平台）、“瀚海”（移动端开放框架）、“星汉”（大数据开发框架）三大技术中台，强化业务敏捷交付与稳健支撑能力，同时通过开放生态建设，提升与外部合作伙伴的对接效率，敏捷响应业务发展、产品创新与市场变化。数据库建设方面，聚焦业务发展与数据增长需求，探索适配分布式数据库、云数据库等技术，以优化数据管理与处理能力。[3]

4.1.4 建设银行实践

建设银行在技术架构与数据库建设上聚焦创新与信创适配：技术架构方面，以湖仓一体架构为核心，打造云化大数据平台，实现数据湖与数据仓库能力融合，同时自主设计存算分离的云化MPP数据库，首次在金融业落地该技术以突破传统数据库瓶颈，并构建“流批一体”体系提升数据处理时效与灵活性。数据库建设上，全面推进大数据平台与信创技术栈适配，完成芯片、操作系统等核心平台自主可控改造，同时探索应用国产化分布式数据库（如与中兴通讯合作的GoldenDB），已在个人贷款、对私核心业务等场景投产应用。[4]

4.2 当前中小银行面临的相似问题

4.2.1 服务器数量剧增与利旧规划困难

当前，中小银行在信创改造中也面临着服务器数量剧增的问题，尤其是在采用分布式架构和云平台后，服务器的数量大幅增加。同时，服务器的使用寿命缩短，使得利旧规划变得更加复杂。中小银行需要在满足业务需求的前提下，合理规划服务器的采购和利旧，避免资源浪费和成本增加。

4.2.2 技术自主可控与业务连续性的平衡

在信创改造过程中，中小银行需要在实现技术自主可控的同时，确保业务的连续性。这要求银行在技术选型和架构设计时，充分考虑技术的成熟度和稳定性，避免因技术切换导致业务中断。同时，银行还需建立完善的应急预案和灾备体系，提高系统的抗风险能力。

五、全栈信创改造的具体困难及思考和规划

5.1 技术选型

5.1.1 主流技术路线选择

中小银行在技术选型时，可借鉴大型银行的成功经验，优先选择主流且成熟的信创技术路线。主流技术路线通常具有广泛的应用案例和完善的技术支持，能够降低技术风险。例如，我行2018年启动新核心建设，2020年完成新核心建设，核心系统采用了分布式数据库，于2021年启动“一云多芯”建设，在未步入核心系统信创造前，已经完成管理系统和办公系统的全量信创改造。在步入信创改造深水区前基于稳妥考虑，大部分基础设施产品都选择了双技术路线，进行试水后形成差异化定位，如云平台和虚拟化形成差异化定位，云平台定位生产环境，虚拟化定位保开门环境（业务逃生通道，防止云平台在极端情况下能力受损），在云平台上利用一云多芯；数据库方面使用GoldenDB分布式数据库和TDSQL集中式数据库双技术路线，分布式只采用GoldenDB数据库支持，集中式GoldenDB数据库和TDSQL数据库同时支持， GoldenDB集中式偏向交易类应用系统、TDSQL集中式数据库偏向管理类应用系统；在信创处理器上同时选择鲲鹏和海光路线，海光处理器主要使用在云平台的计算节点、鲲鹏处理器主要使用于数据库类应用；在操作系统选择上麒麟和统信，麒麟偏向服务器端，统信偏向桌面端；中间件方面主要选用Tongweb和宝蓝德，由应用系统适配性自行选择。大多信创平台都选择主流的双技术路线，可以在改造的过程中提供多两种选择，选择各个层级的组合。既有机会跟紧大行的步伐，也有一部分自主化的考量。

5.1.2 开展技术测试与验证

在确定技术路线之前，中小银行应进行详尽的技术测试与验证。通过构建测试环境并模拟实际业务场景，对各种技术方案的性能、兼容性、稳定性等方面进行全面评估。完成测试环境的验证后，大多数中小银行会着手管理系统改造，随后继续进行CD类（根据系统重要程度，分为ABCD四个等级，其中A类为核心、账务、支付类系统）系统的改造。实际上，在管理系统改造和上线运行的过程中，就是在对技术路线进行验证。除了改造过程中的验证，我行也进行了专项的测试验证工作，优化技术路线组合，例如在信创CPU与数据库之间的组合测试，测试主要内容如下：

（1） 测试环境配置情况

测试背景：国产CPU服务器的主流产品涵盖了海光和鲲鹏系列服务器。因此，在对国产数据库和信创服务器进行适配性及性能评估时，主要以海光处理器和鲲鹏处理器为基准，并与Intel处理器进行比较。

具体的测试服务器配置如下：

（2） 服务器基本性能测试

1． CPU性能

使用sysbench压测工具测试服务器的CPU性能，命令如下：

#sysbench cpu –threads=`grep “processor” /proc/cpuinfo |wc -l ` --cpu-max-prime=200000 run

以上命令计算200000以内所有素数所需的时间，测试结果如下：

总结：从CPU性能对比来看，Intel和海光的avg时间为鲲鹏ARM架构的3倍；95%占比Intel为鲲鹏的2.9倍、海光为鲲鹏的3.2倍。总体CPU性能上鲲鹏表现更优，和ARM架构的精简指令集RISC有关系。

2． 内存性能

使用sysbench压测工具测试服务器的内存性能，命令如下：

#sysbench  --memory-block-size=8k --memory-total-size=8G run

以上命令测试内存中传输8G的数据量所需时间，测试结果如下：

总结：从测试结果上看，三类服务器差别不大，鲲鹏表现更优。

3． 磁盘IO性能

使用fio命令测试服务器磁盘IO性能情况，命令如下：

fio -direct=1 -iodepth=64 -rw=randrw -ioengine=libaio -bs=16k -size=10G -numjobs=8 -runtime=600 -group_reporting -filename=fiotest.txt -name=test

“-direct=1”: “以直接I/O模式运行测试，绕过系统缓存。”,

“-iodepth=64”: “设置队列深度为64。”,

“-rw=randrw”: “随机读写模式。”,

“-ioengine=libaio”: “使用libaio作为I/O引擎。”,

“-bs=16k”: “设置块大小为16KB。”,

“-size=10G”: “设置测试文件大小为10GB。”,

“-numjobs=8”: “设置并发作业数为8。”,

“-runtime=600”: “设置测试运行时间为600秒。”,

“-group_reporting”: “汇总报告结果。”,

“-filename=fiotest.txt”: “设置测试文件名为fiotest.txt。”,

“-name=test”: “设置测试名称为test。”

以上命令读写10G文件测试磁盘的IO性能，测试结果如下：

总结：从测试结果看，Intel服务器的磁盘IO性能最优、鲲鹏读写性能次之、海光表现相对差些，不排除虚拟机的影响。但整体上信创服务器的IO性能相较Intel_x86架构表现要差些。

（3） 混合业务测试

混合业务压力测试使用sysbench脚本测试主键select、单insert和混合读写三种场景下在不同并发情况下的性能表现。

1. 主键select性能对比

使用sysbench的oltp_read_only.lua进行主键查询性能测试，结果如下：

总结：从TPS和时延指标来看，Intel服务器表现更优、海光次之、鲲鹏较差，但是海光和鲲鹏服务器在TPS表现上总体较Intel服务器还是有差距，性能上差40%。鲲鹏服务器的CPU表现更好，但是在高并发情况下CPU使用率上不去。

2.insert 性能对比

使用sysbench的oltp_insert.lua进行单insert性能测试，结果如下：

总结：从TPS和时延指标来看，Intel服务器表现更优、海光次之、鲲鹏较差，在单insert插入场景下海光和鲲鹏服务器在TPS表现上总体较Intel服务器性能上差15%~25%。

3. 混合读写性能对比

使用sysbench的oltp_read_write.lua进行混合读写性能测试，结果如下：

总结：从TPS和时延指标来看，Intel服务器表现更优、海光次之、鲲鹏较差，在混合读写压力场景下海光服务器在TPS表现上总体较Intel服务器性能上差40%、鲲鹏服务器较Intel服务器差50%。鲲鹏服务器在高并发情况下CPU使用率上不去，业务TPS也上不去。

4. 性能比对总结

通过对Intel_x86处理器、海光X86处理器以及鲲鹏ARM处理器三种服务器在主键select、单insert和混合读写测试场景下的性能对比，总体表现如下：

• CPU性能方面：鲲鹏处理器略胜一筹，Intel紧随其后，而海光处理器表现稍逊。然而，在高并发环境下，鲲鹏服务器的CPU使用率未能充分发挥，这对其TPS（每秒事务处理量）表现产生了不利影响；

• 内存性能评估：由于测试场景的限制，难以进行直接比较。不过，理论上鲲鹏的ARM架构处理器在内存性能上应略优于其他处理器，尽管这种差异并不显著。

• TPS性能：Intel处理器表现最佳，海光处理器位居第二，鲲鹏处理器则稍显不足。海光和鲲鹏处理器在TPS性能上与Intel处理器相比，存在大约40%至50%的性能差距。

• 时延表现：与TPS性能类似，Intel处理器在时延方面表现最佳，海光处理器次之，鲲鹏处理器则稍逊一筹。

请注意，测试环境差异可能存在一定的数据差异，仅供作为参考。综合分析，无论是海光X86还是鲲鹏ARM架构的国产服务器，在性能上与Intel处理器相比，确实存在一定的差距。然而，信创服务器的CPU正经历着持续的迭代与进步。从金融行业对信创服务器的采购趋势来看，国产芯片在性能方面已经获得了业界的认可。

5.2 基础设施规划

5.2.1 采用“分布式集中式并存”的建设原则

在基础设施规划方面，中小银行可采纳“分布式集中式并存”的建设原则，以整合资源并提升系统的灵活性与扩展性。集中式架构适用于处理对性能和数据一致性要求较高的业务，而分布式架构则更适合处理高并发、低延迟的业务场景。通过将两者有机结合，不仅可以满足业务需求，还能有效提高资源的利用率。

5.2.2 构建适合自身业务的云平台

借鉴中大型银行的成功经验，中小型银行能够构建符合自身业务需求的云平台，实现资源的灵活扩展和高效使用。云平台应当具备全面的资源管理、监控运维、安全防护等功能，并支持多种技术架构与业务应用。在云平台的构建过程中，必须充分考虑与现有基础设施的兼容性，逐步实现现有业务系统的云平台迁移。此外，可以采用混合云策略，结合专有云（金融专区）和私有云的优势，以降低建设成本和运营风险。

5.2.3 构建存算分离的数据湖

在大数据领域，特别是在中小银行中，CDH大数据平台得到了广泛的应用。在信创改造的过程中，它尚未被定位为业务系统。基于各银行的实践经验，本文主要探讨了三种解决方案：

1.重建方案：对于那些尚未大规模建设大数据平台的中小银行来说，重建方案较为适宜。在选择平台时，可以直接考虑国产化的大数据平台，或者在构建云平台时集成大数据平台组件。然而，这种方法的缺点也很明显，包括旧基础设施的废弃以及一次性投入较大的问题。

2.存算分离方案：存算分离方案更适合那些已经建立了大数据平台的中小银行。这些银行的大数据建设规模适中，基本能满足当前的需求，并且对信创改造有较强意愿。该方案需要引入针对大数据产品优化设计的对象存储产品，以满足存算分离的需求。这种方法虽然需要一定的投入，但能有效解决旧基础设施无法利用的问题。

3.维持现状方案：鉴于当前各地政策尚未完全明确，监管主要针对系统改造进行考核和要求。大数据平台在严格意义上属于基础支撑平台，而非具体的业务系统。目前还存在政策上的漏洞，但随着政策的逐步深入，未来可能会直接对基础设施进行考核和要求。

上述三种方案中，构建存算分离方案为最折中的方案，当前构建存算分离的数据湖是提高数据处理效率与降低运营成本的关键需求，传统Hadoop生态中HDFS存算一体架构存在集群扩展时计算与存储资源难以均衡、元数据架构在处理大量小文件时存在性能瓶颈、数据冗余效率低下等局限性；目前利用S3A适配器接入兼容S3协议的对象存储实现存算分离的方案，虽可解决部分问题，但因对象存储基于键值数据管理方式，执行POSIX文件系统操作时需转换为大量“复制+删除”及遍历操作，导致 Hadoop计算框架性能下降，且S3A Committer会引入新问题，目前更适合私有云小规模数据处理或备份归档场景；为解决上述局限，建议采用基于对象存储的高性能存算分离解决方案，通过高性能文件网关（包含支持横向扩展以解决元数据性能瓶颈的类文件系统分布式元数据服务、优化IO路径实现客户端与底层存储直接交互以提升数据访问效率的数据部分、兼容HDFS接口协议并提供缓存加速以降低网络延迟的客户端）与对象存储融合架构，在CDH平台部署jar包及Parcel资源包实现便捷配置与交互，经测试在TeraGen/TeraSort等大数据处理任务及HBase小文件IO场景中性能显著优于HDFS与S3A方案，既保留S3A对常规业务和备份归档的支持，又通过接口兼容与元数据优化突破传统架构性能限制，适用于大规模数据湖建设及高性能计算场景，兼顾兼容性、扩展性与成本效率。

5.3 应用改造

5.3.1 采用尽可能改造难度小的技术路线

采用双技术路线策略将产生多种组合可能性，在技术改造过程中，可以选择难度较低的路径。以Red Hat向麒麟操作系统适配为例，兼容性高，运维习惯差异不大。从英特尔CPU向海光CPU的适配改造，由于指令集相似，改造难度较低，甚至一些较为简单的应用系统无需重新编译，直接重新部署即可。在数据库改造方面，建议在改造前使用集中式架构，在改造后也尽量保持集中式，以避免不必要地转向分布式架构。

5.3.2 采用模块化、松耦合的设计思路

针对核心系统的应用改造，中小银行推荐采纳模块化、松耦合的设计理念。将复杂的业务系统细分为多个微服务，每个微服务独立部署与运行，从而降低系统的耦合度。通过微服务架构，可以实现业务功能的快速迭代与升级，提升系统的灵活性与可维护性。同时，借助云平台或虚拟化技术，将应用程序与底层基础设施分离，以减少改造成本，缩短实施周期。

5.3.3 提前进行技术储备和辅助系统建设

对于核心系统的应用改造，中小银行并非一蹴而就，而是需要经过周密的规划和逐步的技术积累。在改造前期，必须进行充分的技术准备，例如，在测试阶段和双轨运行期间，流量回放平台是不可或缺的。应用系统的回流回放相对容易实现，而数据库流量回放则较为复杂，因为公开支持的厂商较少，且各数据库厂商的支持程度差异较大。因此，提前进行相关技术的积累和建设辅助系统，如应用性能监控、流量回放系统、灾备切换系统等，是至关重要的。这些技术储备和辅助系统的建设将极大地促进核心系统的顺利改造。

5.3.4 制定详细的改造计划与应急预案

在进行应用改造时，中小银行必须拟定详尽的改造方案，明确目标、步骤、时间表及负责人。同时，需全面评估潜在的问题与风险，并制定周密的应急计划。改造期间，应加强与业务部门的沟通与合作，及时掌握业务需求与反馈，确保改造工作能够顺应业务发展的需求。此外，可运用灰度发布、金丝雀部署等技术策略，逐步扩展改造范围，以降低改造过程中的风险。

5.4 老基础设施利旧与新老系统集成

5.4.1 全面评估现有基础设施

中小银行需对现有的基础设施进行全面审查，涵盖服务器、存储设备、网络设备等关键组件。审查工作应深入分析设备的性能指标、使用年限以及与新系统的兼容性。基于审查结果，应制定出切实可行的设备更新策略。对于那些性能优秀、兼容性良好的设备，可以考虑进行升级以延长其使用寿命；而对于那些性能不足、无法适应新系统需求的设备，则应逐步淘汰。例如，我行自2021年起已基本停止采购非信创服务器，转而通过项目采购服务器配件，对那些即将从生产转为准生产或测试（通常为4年生产、4年测试）的服务器进行改造，使其能够重新投入使用于测试环境。在测试环境中，我们通过集群技术区分不同的测试场景，主要包括开发集群、SIT集群、UAT集群和性能测试集群。除了性能测试环境完全采用信创机型外，UAT测试环境采用混合集群配置，而开发集群和SIT集群则主要使用从生产环境中淘汰下来的Intel集群，通过Intel与麒麟操作系统（kylin）的结合，为大部分测试提供了一个伪信创环境，从而实现了对老旧基础设施的有效再利用。

5.4.2 解决新老系统集成问题

在进行系统利旧时，中小银行面临新旧系统集成的挑战。为解决这一问题，需制定统一的接口标准和数据格式，以实现新旧系统的互联互通和数据共享。同时，建立新旧系统间的协同机制至关重要，以保障业务流程的顺畅执行。此外，利用中间件技术可以实现新旧系统间的无缝集成，从而降低集成的复杂性和潜在风险。

5.5 运维管理体系建设

5.5.1 建立统一的运维管理平台

为了提升运维效率并降低运维风险，中小银行应当构建一个统一的运维管理平台。该平台需集成设备监控、故障预警、性能分析、配置管理等多项功能，以便对不同架构的设备和系统执行集中管理。借助统一的运维管理平台，可以实现运维数据的集中采集与分析，及时识别并解决运维中的问题，从而提升运维响应速度和质量。

5.5.2 培养复合型运维人才

随着信创的推进以及新旧基础设施的并行运作，运维人员必须掌握多元化的技术能力。中小银行应当强化对运维人员的培训，培育具备多方面技能的复合型运维人才。培训内容应当涵盖信创、云计算、大数据、分布式架构等领域的知识与技能。此外，通过引入外部专家、组织技术交流活动等手段，可以进一步提升运维团队的整体技术水准。

5.6 监管合规与风险管理

5.6.1 严格遵守监管要求

中小银行在进行信创改造时，必须严格遵循监管规定，确保改造过程的合规性。应持续关注监管政策的最新动态，适时调整改造策略，以满足监管机构的各项要求。改造完成后，还需依照监管要求进行系统验收和备案工作，以保障系统的安全与稳定。

5.6.2 建立完善的风险管理体系

中小银行需构建健全的风险管理体系，对信创改造过程中的风险进行全方位的评估与监控。在技术选择、架构设计、应用改造等关键环节，应充分考虑潜在的风险因素，并制定相应的风险应对策略。此外，还需强化对数据安全、网络安全等领域的管理，确保客户信息及银行资产的安全无虞。

六、结论

中小银行核心系统全栈信创改造是一项复杂的系统性工程，在IT基础架构整体规划中面临着诸多难点。通过借鉴大型银行的成功经验，结合自身实际情况，中小银行在技术选型、基础设施规划、应用改造、运维管理等方面制定科学合理的策略，能够有效应对信创改造过程中的挑战，实现核心系统的平稳迁移和升级。在信创改造过程中，中小银行还需关注监管合规要求，加强风险管理，确保改造工作的顺利进行。随着信创技术的不断发展和应用，中小银行有望通过信创改造提升自身的技术实力和市场竞争力，为金融行业的数字化转型和国家信息安全做出贡献。未来，中小银行应持续关注行业技术发展动态，不断优化IT基础架构，适应业务发展和市场变化的需求。

关于本文中四大行实践的参考说明：

[1]工商银行主要参考《信创金融：国有大行的信创建设时迁》该文章主要参考内容为关于工商银行金融级云平台和“一云多芯”信创云转型的介绍。

[2]农业银行主要参考《农业银行核心业务系统全面实现分布式架构转型》，该文章主要参考内容为2023年农业银行核心业务系统架构全面实现由集中式向分布式转型，包括以自研分布式技术中台、“一云多芯”云原生平台、金融分布式数据库三大关键基础设施为核心等内容。

[3]中国银行主要参考《中国银行企业级技术平台成功投产》，该文章主要介绍了2020年启动的“绿洲工程”，包括基于自建“云计算+分布式+自主可控”基础平台，建设“高可用、高安全、高弹性、高敏捷、高效能”分布式架构体系，以及“鸿鹄”“瀚海”“星汉”等自主研发的基础技术平台的相关内容。

[4]建设银行主要参考《建设银行企业级湖仓一体架构实践》，该文章深入介绍了建设银行从技术创新、架构牵引、应用赋能三个维度推进湖仓一体架构建设的实践，包括打造云化大数据平台、存算分离技术支持海量数据集约化处理、构建批流一体融合技术体系以及全面适配信创技术栈等内容。