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首批通过分布式安全可靠测评,为关键业务系统打造

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集中式架构,兼具性能与成本优势的集中式数据库

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OceanBase 一体化分布式数据库

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DB 大咖说
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百亿级卡券业务的“单库双擎”架构升级

oceanbase四川银行

800个测试用例选定分布式数据库

oceanbase太平洋保险

先难后易,核心系统数据库升级复盘

行业案例
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核心数据库的“分布式革命”

oceanbase中国移动

B域核心CRM&BOSS近乎零改造分布式升级

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oceanbase中国联通

集团应用分布式数据库覆盖B/O/M域

oceanbase国泰海通

智能推送系统稳定支撑单日亿级消息处理量

oceanbase中国联合航空

中国首款机票盲盒背后的数据库力量

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oceanbase北京银行

最快速度完成40余套系统国产数据库升级

oceanbase维沃移动通信有限公司

替换 MySQL 分库分表,探索成本效益最优

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首页解决方案产险核心系统解决方案

产险核心系统解决方案

  • 兼容性
  • 多租户资源整合
  • 降低资源及运维成本
  • 高可用
方案咨询
方案概述
业务挑战
方案架构
方案优势
客户案例
方案咨询

方案概述

保险机构的产险业务主要包括车险及非车险两大类,随着业务的快速发展,单体“胖核心”无法很好地支撑。因此,产险业务要保持生命力,其核心系统需要快速响应业务需求以应对不确定性挑战,例如:开门红、双11、立等可取式承保等。新一代产险核心系统必须在技术架构上具备资源集中、架构统一、能力整合、服务共享等特征,在业务架构上具备配置化、组装服务、数据驱动、敏捷研发交付等特点。OceanBase 目前已经在多家头部保险公司的产险核心业务系统部署上线并稳定运行,支撑承保、理赔、支付等核心业务系统。

业务挑战

高并发、高成本挑战
车险业务在“双 11”等年度大促活动期间会出现短期内大量业务增长,流量洪峰极易带来性能抖动,且容量难以预测,带来高昂的扩容成本。
资源浪费及管理复杂度挑战
一些头部大型保险公司的核心系统采取分省拆分的设计,单个系统数据库实例多达几十个,每个实例为了保证性能和弹性空间预留的资源,导致了业务资源浪费,同时带来实例精细化管理的挑战。
平滑迁移挑战
绝大部分产险核心业务系统以 Oracle 和 MySQL 为主,并且大量业务功能在数据库中通过存储过程实现,深度使用 Oracle PL/SQL 能力,要求在替换过程中需要尽量减少代码改造量,降低成本,同时减少迁移风险。
高可用挑战
越来越多的保险业务,尤其是产险业务,由第三方衍生而来,主要通过互联网平台,如外卖平台的超时保险、购物平台的快递运费险等,这样的业务形态要求7*24对外提供服务,对数据库的高可用能力提出了挑战。

方案架构

以下是 OceanBase 主备集群+多租户的部署架构图,适用于大部分保险公司同城主备机房的标准配置、且承保等系统按省份拆分的特性。主集群三副本具备少数节点故障 8s 切主的能力,备集群提供集群及机房的冗余能力,也可用于日常切换演练,各个省份的租户主副本打散在三个副本中,最大化资源利用率。

方案架构
方案架构

方案优势

优秀的兼容性

OceanBase 兼容开源生态的 MySQL 和商业生态的 Oracle,可以在一套集群中同时创建 MySQL 租户和 Oracle 租户,应用只需很小改动,甚至无需改动,便可迁移至 OceanBase,为企业节约大量的人力和时间成本。

多租户资源整合与统一管理降低资源及运维成本

过去一些头部大型保险公司的分省业务会独立部署一套传统单体数据库,且硬件资源按照最高业务峰值配置,造成资源浪费;OceanBase 的多租户资源池化能力可实现资源隔离和虚拟化,一个集群中可部署上百个数据库实例,每个实例数据和资源隔离,计算资源原地升配秒级生效,极大提升资源利用率。同时,多个零散实例统一部署在 OceanBase 后,运维管理的复杂度大大降低,从而降低运维成本。

基于无共享的多副本架构高可用

该高可用架构让整个系统没有任何单点故障,保证系统的持续可用,这对三方平台接入场景至关重要。另外,OceanBase 支持多种高可用部署方案,可在成本与可用性之间取得平衡。

场景全覆盖

OceanBase 的产险核心业务系统方案在头部大型保险企业中圈场景覆盖,包括承保、理赔、支付、代理人系统等,高度成熟。

客户案例

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车险、产险理赔核心系统分布式升级
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构建新一代车险核心系统
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稳定支撑日高峰亿级保单交易
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产险核心系统分布式升级

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OceanBase 海扬数据库始创于 2010 年,是完全自主研发的数据库公司。2020年开始独立商业化运作,历经15年大规模核心场景验证,目前是中国数据库的领军企业之一。从分布式数据库到 AI 数据库,为企业提供安全、稳定、可扩展的数据底座,推动数据基础设施全面拥抱 AI 时代。

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