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近年来证券行业的经营模式有了巨大的改变,从营业部到网络金融,从经纪业务到财富管理,从通道业务到信用业务,从资管、投资银行到资本中介,从产品发行商到服务供应商等等。这些发展过程的背后都离不开数字化能力的辅助。
1存在的问题
公司在经营工作会议强调“积极拥抱金融科技,加速向智能化、数字化券商转型”。金融业的未来与金融科技的进步息息相关,公司应主动顺应时代潮流,全面加快金融科技的创新步伐,努力建设智能化、数据化、精准化和专业化的金融服务体系。公司在积极应对的过程中,主要存在的问题:公司内系统众多,而部分系统之间由于建设管理部门不同等原因呈分散状态,如需同时调用几个系统间的信息或对信息进行综合管理,难度较大,系统间未互联互通,易形成信息孤岛;由于历史原因,公司的系统中涉及大量外购系统,供应商纷杂,造成技术规范不一致,数据标准不统一的现象。创新性、差异化竞争很难落地,整个技术架构相对笨重,难以敏捷、快速地响应数字化时代的需求。业务与技术知识结构和工作视角不同,尚未形成业务、技术、管理互相成就的合理机制,难以实现跨条线、跨职能的深度协同。券商的组织架构多以牌照为中心,组织灵敏度相对较低,流程复杂冗余,效率低,协同差,尤其是经纪业务与其他业务间的协同作战能力低,浪费了券商禀赋,如部分流程未得到固化和规范,部分流程尚有冗余,业务板块间存在割裂,跨部门职责边界不清晰等等。
2云服务架构设计理解
云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一,从而实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。在证券行业,可将业务、财务、风控等系统数据在云平台进行整合存储计算,进行集约化的数据管理,进而提升企业的运作效率。在云计算环境下的架构设计思想对我们提出了新的挑战,云服务架构设计则在更大角度考虑实现软件元素的虚拟化、结构的动态可扩展,支持部件深层对应用的支撑能力、连接按照应用场景灵活的按需分配和部署能力、整体架构的高可靠性和高性价比。面向云服务架构设计主要从系统业务设计、系统数据设计、系统产品设计、系统应用设计和系统技术设计五个方面考虑。通过对战略的理解展开对业务的熟悉,梳理出系统的业务,再根据设计出的业务架构分解,设计与业务架构相适应的应用和数据架构,最终通过技术架构落地。其中应用架构是中间层,起着承上启下的作用。
3云服务架构设计原则
3.1兼容设计原则
企业的公有云和私有云建设进入了快车道,有很多企业数据和应用需求都在往公有云迁移,其中私有云开发建设企业的关键业务、内部数据、交易平台,公有云部门开发交互类应用、创新和数字化应用。两者逐步可以进行平滑迁移。
3.2高可靠设计原则
根据具体的业务需求、按照地理位置、不同机房、不同服务器的同一个服务具有可持续性的服务提供能力,防范各种级别的故障隔离,围绕访问控制、网络安全、数据冗余、系统并发等各方面展开,当一个故障出现,另一节点能够实时运行,最大限度的确保业务服务的连续性,实现相同标准、相同服务、统一管理。
3.3服务标准化原则
云服务设计体系架构是分层的,层与层之间、用户用服务之间、服务与服务之间都应该遵循相应的接口规范和标准,而且应具备对外部服务标准进行扩展的支持能力。再者,引入微服务、云计算等业界标准,例如docker、Hadoop、NewSQL等服务标准,保证平台的先进性。
4具体云服务架构设计实践
首先,业务架构设计需要从业务的需求出发,需求的产生有可能是一个部门提出的需求,也可能是总裁的一段语言描述或者一句话,列出需要解决的核心需求、未来待要解决,且具备迭代和优化的问题域。例如:(1)公司有哪些方面的交易风险?(2)如何识别这些交易风险?(3)怎么样处置这些风险?如图1所示,根据这些问题论证解决这些问题实现的业务目标,在解决这些问题的过程中,整理出初步答案,形成一个不太成熟的对产品的理解。然后,对初步形成的问题域得到模糊的产品方向和功能范围,找出所核心目标、依赖的系统、产品用户,并且画出业务流程图。通过对业务流程进行分析,分析出业务功能矩阵,把具有独立功能职责的需求进行垂直拆分,通过对业务功能矩阵进行分层,拆解成用户层、功能层、数据层,明确不同信息层级的边界和同一层模块之间的边界,通过业务间的关系明确系统间的边界,把关于信息流动的路径标示出来,最终整理出产品架构图翻译成在公司交易模式中的工作闭环。在产品架构过程中,模块功能边界划分要清晰、标准化、独立化抽象后的功能模块、各层之间也要边界清晰且分层合理,具备优化迭代能力。如图2所示。之后,从领域模型提取数据架构,数据架构的重要输出交付就是E-R图,它包含了数据的实体对象、关系和属性等重要内容,可以通过ER图建立业务对应的数据模型,数据模型的建立有赖于业务架构的输出,通过对业务域的模型分析逐步提取出云服务的数据架构。在这个过程中首先在原流程图基础上把涉及到的角色、业务对象、业务规则、模型、异常事件和事务等内容整合进来,定义出领域模型的骨干模型,并且对骨干模型进行丰富和迭代,整理出领域四色模型。技术框架设计具体考虑以下几方面的内容,包括服务化的演进、服务的拆分、消息队列、异构系统和数据、缓存设计、服务降级、快速回滚等几个方面的内容。如图3所示。
5结论
本文从金融行业特点和存在问题出发,讲述了对云服务架构的理解,然后对云服务框架的设计提出了云服务设计的三原则,通过具体系统业务架构、系统产品架构、系统产品架构、系统数据架构、系统应用架构、系统技术架构五部分的实践设计,并通过具体的框架图描述整个框架设计过程。通过我们的设计发现,架构的预先规划和框架在之后的迭代演化同样重要,没有好的规划就很难有一个演化的空间,没有演化,再好的规划也会慢慢被淘汰。在整个软件生命周期中就要不断的调整自己的设计,优化和迭代自己的框架体系,兼顾考虑系统各老旧、异构系统,通过各个分层之间资源、组件、框架、服务的池化,做到云架构中快速进行扩容、软件资源的复用。
参考文献
[1]王启军著.持续演进的CloudNative:云原生架构下微服务最佳实践[M].电子工业出版社,2018.
[2]李林锋著.分布式服务框架原理与实践[M].北京:电子工业出版社,2016.
[3]晋钢,王蕾,王志英.基于排队网络的异步非线性流水线性能分析[J].计算机工程与科学,2011,33(2):65-69.
作者:田延杰 单位:中泰证券股份有限公司