云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)浪潮賦予金融科技創(chuàng)新源源不斷的生命力，但與此同時，以數(shù)字經(jīng)濟為代表的新型經(jīng)濟形態(tài)也對傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)和既有底層技術(shù)帶來深刻變革和巨大挑戰(zhàn)。

在國際形勢復(fù)雜化的背景下，國家對安全可靠、自主可控技術(shù)提出了更高的要求。金融行業(yè)信息系統(tǒng)具備自主研發(fā)能力，降低對商業(yè)產(chǎn)品的依賴成為當(dāng)前刻不容緩的工作。

由于金融行業(yè)涉及民生，業(yè)務(wù)一旦出現(xiàn)問題，就會對整個社會輿論造成嚴重影響，因此，金融行業(yè)的系統(tǒng)穩(wěn)定性保障尤為重要。然而，走向數(shù)字化的金融企業(yè)在業(yè)務(wù)方面存在不可預(yù)測、不可控、復(fù)雜性高等問題，這就給系統(tǒng)穩(wěn)定性保障帶來不小挑戰(zhàn)。

【資料圖】

那么，金融企業(yè)如何規(guī)劃系統(tǒng)穩(wěn)定性治理工作？如何利用云原生架構(gòu)的特性和優(yōu)勢，來保障業(yè)務(wù)系統(tǒng)穩(wěn)定性？近日，51CTO 采訪了網(wǎng)易數(shù)帆云原生解決方案專家朱劍峰，攜國有大行長期實踐經(jīng)驗，為金融行業(yè)的系統(tǒng)穩(wěn)定性建設(shè)獻策支招。

金融行業(yè)云原生升級挑戰(zhàn)多

隨著近年來同業(yè)競爭加劇，各大金融機構(gòu)紛紛追求金融服務(wù)個性化、場景化，欲打造開放金融，加之監(jiān)管要求需要實現(xiàn) IT 自主可控目標，金融企業(yè)從大單體總線架構(gòu)進一步向微服務(wù)、云原生架構(gòu)演進。

在近日舉辦的 WOT 全球技術(shù)創(chuàng)新大會上，來自銀行、證券、保險等領(lǐng)域的多位科技部門負責(zé)人表示，云原生架構(gòu)的落地不是一蹴而就的，需要在架構(gòu)演進過程中，不斷完善相關(guān)的能力與規(guī)范，形成企業(yè)的組織文化與技術(shù)體系。企業(yè)需要全面梳理、逐步演進，從周邊到核心，先創(chuàng)新再傳統(tǒng)。映射到金融企業(yè)，就是先從偏向互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)方向的敏態(tài)業(yè)務(wù)開始進行微服務(wù)拆分和云原生改造，進而再滲透到核心系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)。

隨著諸多企業(yè)開始向云原生架構(gòu)遷移，云原生穩(wěn)定性保障也逐漸受到重視。企業(yè)在云原生穩(wěn)定性保障方面也遇到了不小挑戰(zhàn)。朱劍峰表示，金融企業(yè)在云原生穩(wěn)定性保障方面主要有兩大挑戰(zhàn)。一類集中在系統(tǒng)韌性方面，在外部環(huán)境下，訪問流量的變化會導(dǎo)致系統(tǒng)過載，應(yīng)用高可用設(shè)計不達標，都會造成系統(tǒng)韌性不足；另一類在系統(tǒng)可觀測性方面，由于系統(tǒng)可觀測性不足，導(dǎo)致運維人員無法第一時間發(fā)現(xiàn)多樣化的云服務(wù)風(fēng)險故障，例如針對生產(chǎn)環(huán)境的操作變更（人為誤操作、變更失?。?，代碼編寫的缺陷（代碼質(zhì)量、程序邏輯、應(yīng)用架構(gòu)等故障），以及業(yè)務(wù)依賴的平臺硬件故障、網(wǎng)絡(luò)故障等情況，無法快速發(fā)現(xiàn)并定位問題，最終造成業(yè)務(wù)損失。

因此，云原生技術(shù)底座成為了金融企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)保障的重點演進方向。金融企業(yè)需要將云原?的特性應(yīng)?在業(yè)務(wù)場景方面，增強傳統(tǒng)云服務(wù)的觀測性、應(yīng)?韌性、?可?性、故障?愈等能?，從而消除不確定性，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)帶來額外保障。

云原生提供的穩(wěn)定性價值被低估，國有大行已嘗鮮

眾所周知，傳統(tǒng)運行環(huán)境偏向手工運維，更多依賴個人經(jīng)驗，一般很難做到標準化。而云原生架構(gòu)的本質(zhì)區(qū)別在于容器和容器編排調(diào)度的能力，容器化帶來了運行應(yīng)用的標準化環(huán)境，包括云原生環(huán)境下的監(jiān)控告警、異常事件等數(shù)據(jù)也是以標準化的格式存放，再結(jié)合 K8s 技術(shù)提供的故障自愈以及實現(xiàn)自動化的運維技術(shù)，采用云原生技術(shù)建設(shè)的風(fēng)險預(yù)測平臺天然就擁有較為智能、自動化、標準的穩(wěn)定性保障能力，也可以為傳統(tǒng)虛擬機環(huán)境上的業(yè)務(wù)應(yīng)用提供更為有效的工具平臺。

然而，業(yè)界對于云原生的期待大多還聚焦于如何將業(yè)務(wù)遷移到云原生架構(gòu)上。但這一遷移過程成本相對比較高，周期也較長，金融行業(yè)創(chuàng)新意愿強烈的頭部客戶固然已經(jīng)在行動，尤其是一些技術(shù)實力強勁的國有大行，以基于云原生的穩(wěn)定性保障為后盾，將分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型和核心業(yè)務(wù)小機下移的規(guī)劃相結(jié)合推進落地，而更多技術(shù)儲備不足的企業(yè)，往往處于觀望狀態(tài)。綜合分析，朱劍峰認為，基于云原生架構(gòu)能夠額外提供的可觀測性、故障自愈能力是被低估的。

朱劍峰表示，像容器、K8s、微服務(wù)平臺以及穩(wěn)定性平臺屬于工具類平臺，是 PaaS 的云原生底座，這些技術(shù)工具平臺擁有云原生的能力和優(yōu)勢，相比傳統(tǒng)虛擬機和物理機可以進一步實現(xiàn)智能化能力，這也是大家沒有太多感知到的。所以，在業(yè)務(wù)云原生化之前，企業(yè)不妨考慮將技術(shù)工具類平臺遷移到云原生架構(gòu)上，通過穩(wěn)定性保障技術(shù)來反向為傳統(tǒng)架構(gòu)下的業(yè)務(wù)（包括穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)）進行賦能。事實上，與網(wǎng)易數(shù)帆合作的部分金融客戶，在某些業(yè)務(wù)上也謹慎地采用了這樣的策略。

系統(tǒng)穩(wěn)定性保障三部曲事前降發(fā)生和事中降影響并重

墨菲定律指出，“凡是可能出錯的事有很大概率會出錯”，指的是任何一個事件，只要具有大于零的概率，就不能夠假設(shè)它不會發(fā)生。整個定律也提示我們，即使一件事發(fā)生的可能性很小，也不能忽視它，應(yīng)該采取預(yù)防措施，防止發(fā)生不良后果。

那么，對于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性保障，應(yīng)該如何建設(shè)和完善呢？朱劍峰按照事件生命周期，將增強業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性風(fēng)險保障能力的建設(shè)路徑梳理為三部曲：事前提供風(fēng)險預(yù)測，降低故障發(fā)生概率；事中通過故障感知自動根因分析快速止損，降低故障影響；事后完善故障改進追蹤能力，實現(xiàn)穩(wěn)定性建設(shè)目標。

事前階段，通過風(fēng)險預(yù)見和中間件巡檢，結(jié)合全鏈路壓測、混沌工程、引流回放在測試環(huán)境事先發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)存在的可能風(fēng)險，給出分析報告；同時，在生產(chǎn)環(huán)境定時巡檢，及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境可能存在的風(fēng)險問題。事中階段，通過立體化監(jiān)控收集系統(tǒng)的深度指標，標準化數(shù)據(jù)讓根因分析及時發(fā)現(xiàn)故障，并定位根因，給出分析報告，做到1分鐘發(fā)現(xiàn)問題，5分鐘定位問題。事后階段屬于復(fù)盤過程，主要在于總結(jié)經(jīng)驗，并將事前和事中的一些經(jīng)驗固化為專家規(guī)則庫。

然而，如果企業(yè)的 IT 團隊能力有限，在資金投入也受限的情況下，應(yīng)該注重事前、事中還是事后呢？朱劍峰表示，每個企業(yè)的情況不一樣，在企業(yè)沒有充足的預(yù)算和人力的情況下，應(yīng)該著重在事前降發(fā)生和事中降影響兩個方面。事前通過持續(xù)巡檢、?險評估、故障演練等將異常?險左移，引?算法實現(xiàn)事前?險預(yù)測能?，降低潛在的?險；事中通過?體化監(jiān)控，在故障發(fā)?后能快速定位根因，根據(jù)故障特征模版采取限流兜底或?愈策略，把影響降?最低。

沉淀專家經(jīng)驗降低穩(wěn)定性保障門檻

據(jù)了解，針對企業(yè)云原生穩(wěn)定性保障方面，網(wǎng)易數(shù)帆提供事件生命周期全棧能力，包括故障演練、服務(wù)治理、風(fēng)險預(yù)見、立體化監(jiān)控、根因分析、故障自愈、規(guī)則專家?guī)斓炔煌K。

那么，網(wǎng)易數(shù)帆的核心競爭力有哪些呢？朱劍峰告訴 51CTO，網(wǎng)易數(shù)帆云原生穩(wěn)定性保障平臺的核心價值在于專家經(jīng)驗的沉淀，這也是企業(yè)數(shù)字資產(chǎn)的一部分。一方面，網(wǎng)易在集團業(yè)務(wù)中涉及大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，沉淀了非常多的專業(yè)的專家經(jīng)驗，可以覆蓋 70%-80% 的互聯(lián)網(wǎng)場景，并可復(fù)用于金融等行業(yè)敏態(tài)業(yè)務(wù)支撐。另一方面，網(wǎng)易數(shù)帆還在和包括國有大行在內(nèi)的多家頭部金融企業(yè)合作共建金融行業(yè)專家?guī)?，不斷完善金融場景下的專家?jīng)驗，為金融敏態(tài)業(yè)務(wù)提供穩(wěn)定性保障?！盎谶@套專家經(jīng)驗庫，網(wǎng)易數(shù)帆通過將專家經(jīng)驗和故障庫形成代碼，讓機器通過算法降低對系統(tǒng)保障對‘人’的經(jīng)驗的依賴，讓穩(wěn)定性保障的門檻變低。”

專家經(jīng)驗?zāi)軌蛟诜€(wěn)定性保障場景里被有效使用，其實是通過決策來實現(xiàn)的。一方面是通過規(guī)則引擎直接運行專家經(jīng)驗，另一方面是通過 AIGC、AIOps 等技術(shù)，幫助企業(yè)進行輔助性決策，從而不斷提升診斷建議的科學(xué)性和有效性。這也是網(wǎng)易數(shù)帆在穩(wěn)定性保障方面的下一步舉措，并且正在內(nèi)部驗證過程中。

提供轉(zhuǎn)型利器保障金融系統(tǒng)穩(wěn)定性

在服務(wù)金融企業(yè)技術(shù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型過程中，網(wǎng)易數(shù)帆對自己的定位也相對比較清晰。一是通過與行業(yè)頭部金融企業(yè)合作共建，打造經(jīng)過大規(guī)模實踐優(yōu)化的具備自主可控、穩(wěn)定可靠、技術(shù)領(lǐng)先，以及可持續(xù)演進的技術(shù)底座產(chǎn)品，為金融企業(yè)提供轉(zhuǎn)型的利器。二是秉持開源、開放、無綁定的原則，提供輕量、解耦的模塊化工具產(chǎn)品，配合企業(yè)已有的 IT 規(guī)劃小步快跑，逐漸落地數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

某金融企業(yè)經(jīng)常出現(xiàn)緩存不可用的情況，間接導(dǎo)致業(yè)務(wù)不可用。而這家企業(yè)的自動化程度較低、觀測性也較弱，無法發(fā)現(xiàn)問題出現(xiàn)的根本原因。接入網(wǎng)易數(shù)帆云原生穩(wěn)定性保障平臺后，該企業(yè)通過穩(wěn)定性巡檢的方式發(fā)現(xiàn)底層存儲抖動，精確定位到 SSD 寫穿掉盤的故障，從而及時發(fā)現(xiàn)問題，告知存儲團隊排查處理。

此外，底層存儲的抖動，還影響到對應(yīng)虛擬機和物理機運行的中間件，網(wǎng)易數(shù)帆基于云原生實踐對各中間件品類設(shè)計了配套的異地多活及故障自愈能力，如果出現(xiàn)異常抖動的情況，可以通過這項能力及時將流量遷移到穩(wěn)定的集群，從而規(guī)避風(fēng)險。朱劍峰強調(diào)，大型企業(yè)最核心的訴求就是出現(xiàn)問題后能夠快速止損，因此底層存儲出現(xiàn)抖動，如果排查問題并恢復(fù)對應(yīng)的存儲，整個周期是非常長的。但是通過穩(wěn)定性巡檢的方式快速發(fā)現(xiàn)問題，并且自動解決事故，是事中快速止損的一種方法。

結(jié)語

金融行業(yè)一直是網(wǎng)易數(shù)帆持續(xù)投入與推動落地實踐的重要領(lǐng)域。融合網(wǎng)易互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與金融行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗，通過提供微服務(wù)治理、API 網(wǎng)關(guān)、容器平臺、分布式緩存、消息、搜索等云原生 PaaS 中間件及相關(guān)云原生分布式產(chǎn)品全棧能力，網(wǎng)易數(shù)帆已經(jīng)幫助兩家國有四大行、十余家中國金融百強企業(yè)客戶向云原生分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，建設(shè)API資產(chǎn)全生命周期管理，打造滿足金融業(yè)務(wù)特性的企業(yè)級技術(shù)底座，幫助金融企業(yè)應(yīng)對復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的挑戰(zhàn)，加速金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新。在云原生穩(wěn)定性保障領(lǐng)域，未來，網(wǎng)易數(shù)帆還將與金融企業(yè)持續(xù)合作，不斷完善 DBA、SRE 老專家經(jīng)驗，從而提升診斷建議的科學(xué)性及有效性，并結(jié)合智能決策，幫助金融企業(yè)滿足業(yè)務(wù)穩(wěn)定性增長需求。

本文來源：財經(jīng)報道網(wǎng)