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OceanBase AI 数据平台

基于湖库一体架构，统一管理结构化、半结构化与非结构化等多模态数据，一个系统承载事务处理、实时分析与 AI 工作负载。

一体化能力

TP 事务处理

关键业务稳定运行，保障数据零丢失

AP 实时分析

事务分析一体，驱动智能决策与运营

AI 现代负载

统一多模态数据，支撑生产级应用

关键产品

首批通过安全可靠测评，面向关键业务

集中式架构，兼具性能与成本优势

湖库一体的多模态数据处理平台

企业级 AI 数据分析 Agent

一体化云数据库，提供多云一致体验

软硬一体，极致性能与高可靠性保障

开箱即用的 AI 数据库一体机

全链路数据库迁移评估

一站式数据传输与同步

数据库全生命周期管理

数据库开发与管控协同

数据库智能诊断与自治

助力银行完成各类核心业务系统升级

寿险、产险核心系统升级的更佳选择

助力200+零售行业客户规模化落地

百亿级卡券业务的“单库双擎”架构升级

800个测试用例选定分布式数据库

先难后易，核心系统数据库升级复盘

行业案例

交通银行

核心数据库的“分布式革命”

中国移动

B域核心CRM&BOSS近乎零改造分布式升级

理想

打造领先的智能制造系统和自动驾驶体验

演讲实录

中国联通

集团应用分布式数据库覆盖B/O/M域

国泰海通

智能推送系统稳定支撑单日亿级消息处理量

中国联合航空

中国首款机票盲盒背后的数据库力量

用户实践

北京银行

最快速度完成40余套系统国产数据库升级

VIVO

替换 MySQL 分库分表，探索成本效益最优

数据库大规模运维体系建设及落地实践

神州信息 x OceanBase 银行核心系统

长亮科技 x OceanBase 新核心系统

中电金信 x OceanBase 金融分布式核心系统

天阳科技 x OceanBase 贷记卡方案

易诚互动 x OceanBase 手机银行方案

恒生 x OceanBase UF3.0/O45/TA/估值方案

商业发行版

云树®数据库软件 ActionDB

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金融核心系统数据库升级路径与场景实践

人社关键业务数据库一体化升级实践

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OceanBase 最佳实践

了解 OceanBase 分布式数据库的架构与系统原理

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第六届OceanBase数据库大赛

《Easy Data x AI》：面向所有 AI 爱好者的 Data 与 AI 基础知识入门教程

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首家国有大行核心系统全量完成“全栈国产+云化+分布式部署”

7亿元
合计总成本节约
6倍
金融TPS（每秒处理事务数）提升
7倍+
跑批效率提升

技术实践

专访交通银行 | 核心数据库的“分布式革命”

张丽霞-《金融电子化》杂志记者

专访交通银行 | 核心数据库的“分布式革命”

张丽霞《金融电子化》杂志记者

交通银行软件开发中心副总经理郭志军将结合交通银行在数据库改造方面的实践探索，深入剖析银行核心系统数据库升级的路径选择、挑战应对及建设成效。

一、业务背景

随着云原生技术在业界持续升温，越来越多的金融客户希望能将云搭建在拥有云原生能力的平台之上，利用各类云原生的红利迅速实现技术转型，促进业务的合规发展和技术敏态持续创新。交通银行作为第一梯队第五大行，全面开启从封闭系统走向开放平台，实现业务技术可靠。

此外，随着交行信用卡业务量的快速增长和监管对于容灾要求的不断提高，贷记卡系统基于大型机封闭的集中式架构的弊端越来越凸显。在这个过程中OceanBase分布式数据库作为交通银行分布式信息系统建设关键“底座”和核心，帮助交通银行整体IT体系向新一代云平台、分布式架构全面转型起到了关键作用。

二、业务挑战

容量和弹性不足
- 随着业务量的增长，暴露了大机容量不足和缺乏弹性的问题。集中式架构扩展性和弹性能力差，无法支撑“亿级”卡量在类似“双十一”、“最红星期五”等高并发场景下对系统负载产生的巨大压力，交易缓慢。
大机价格昂贵
- 大机软硬件价格昂贵，而且软件license费用也随着硬件容量的增长水涨船高，同时因为“只此一家别无分店”，不具备自主方面的能力，只能接收国外厂商高价，即使是国有大行也愈发感到不堪重负。
容灾等级无法满足要求
- 传统大型机囿于集中式架构，一般只能采用传统的主备模式，通过磁盘镜像（一般开启为异步模式）实现同城数据容灾，同城RPO>0，且没有异地容灾能力，无法满足监管要求。
资源浪费严重
- 交通银行此前采用DB2 for z/OS sharding架构实现有限的同城双活，备机房只能在“双11”等业务峰值期间启用，用于承接少量只读业务，无法实现常态化的双活，备机房资源被闲置浪费。

三、解决方案

采用“阿里云+SOFA中间件+OceanBase分布式数据库”整体技术栈，实现“两地四中心”多地多活+单元化设计。

跨多集群百租户百库百表单元化设计
基于OceanBase多租户特性，跨多集群百租户百库百表单元化设计，其中5个单元化（Rzone）集群：每个集群20个租户，每个租户对应一套分片库/表，总共百租户/百库/百表，统一按客户内部编号分片，实现资源隔离和减少爆炸。

同城三机房部署
采用同城三机房容灾部署架构+异地主备集群架构。其中，OceanBase主集群采用“2+2+1”五副本方式部署，通过Paxos协议保证同城三机房数据强一致性。同时，上海同城机房多活，通过OceanBase租户切主能力，配合应用流量分配实现机房级访问收敛和流量调拨。

百库百表-单库数据同步
通过OMS实现百库百表-单库数据同步，解决类似催收批量等非单元化语境下的数据聚合访问需求，提高催收业务的处理能力。

全量数据迁移
OceanBase超高的写入性能，支持长亮、天阳分别采用联机写入和多表join写入等不同的数据迁移方式，4小时内即完成全量数据据从大机卸数、数据转换。

四、应用场景

交通银行新一代信用卡核心系统成功上线至今已经稳定运行近一年，经历过2022年的“双11”、元旦、春节等业务高峰的考验，性能表现优异，充分证明了 OceanBase 产品的稳定可靠高效。由此，交通银行有了充足的信心，决定将存量系统由 DB2/MySQL 全部迁移到 OceanBase。目前，已有 ECIF、贷记卡账务、对公网银等几十套系统迁移到 OceanBase，传统核心也在基于 OceanBase 进行大机下移和单元化改造。

五、客户收益

交通银行通过 OceanBase 进行数据库核心系统升级，加速全行数字化转型，实现“每一笔交易都算数”。

提升容灾等级
1. 实现“两地四中心”的城市级容灾方案，达到金融行业5级容灾标准要求，满足7x24高可用。
显著降低成本
1. 节省大机资源超过15000MIPS，贷记卡核心系统从大型主机下移到自研x86服务器，加上前后台运营、消保人力等，合计节省约7亿元。
提升运行效率
1. 业务处理性能显著提升，金融TPS（每秒处理事务数）提升6倍、跑批效率提升超过7倍、金融交易响应时间不超过120ms，远超大机，可支持单日10亿级交易量，并可进一步扩展。得益于OceanBase强大的处理能力和水平扩展能力，从容应对双十一、最红星期五等业务高峰，保证业务性能指标。
实现全栈国产升级
1. 成功去“IOE”实现全栈国产自主能力，彻底摆脱对国外IT产品和技术的依赖，为后续更多行内重要业务实现国产升级提供了可靠的演化路径。
技术水平提升
1. 全栈阿里云技术，专有云 + 分布式数据库 + 分布式微服务单元化业务改造，满足未来10年业务增长需求。从单元化多活到数据库，IAAS、PAAS、中间件等有深入了解，并组建了上云团队。

交通银行始建于1908年，是中国历史最悠久的银行之一。1987年重组后成为中国第一家全国性的国有股份制商业银行。2005年6月，交通银行在香港联交所挂牌上市，2007年5月在上交所挂牌上市。2023年，按《银行家》杂志（The Banker）公布的一级资本排名，居全球银行第九位。

[ 行业 ]

银行

[ 应用场景 ]

OLTP 事务处理一站式传统数据库升级

首家国有大行核心系统全量完成“全栈国产+云化+分布式部署”

专访交通银行 | 核心数据库的“分布式革命”

专访交通银行 | 核心数据库的“分布式革命”

一、业务背景

二、业务挑战

三、解决方案

四、应用场景

五、客户收益

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