金融行业数字化转型浪潮来袭,客户需求也正加速向在线金融服务转移。金融机构想要实现现代化改造技术堆栈,为客户提供实时交互、欺诈检测等一系列个性化创新服务,就必须重视遗留系统和传统数据库架构“老年病”问题!
面对数字化颠覆带来的挑战和压力,接受变化是关键!一些极力打破传统束缚,跟上科技新趋势的金融初创企业,已经开始考虑改变数据层方法,采用能满足新兴实时业务性能需求、实时数据模型和高可用性的虹科Redis企业版数据库来处理大型数据集,实现及时响应,重塑客户期望!
金融圈太难了!
1.客户期望变化
千禧一代和Z世代逐渐成为金融机构客户群的一大部分,这些客户对于在线和移动银行服务的期望极高,他们希望随时能在任何平台上访问其账户的详细信息。
同时,BtoB企业客户在业务中的期望也正逐渐靠拢BtoC业务客户,他们希望获得与消费者相同的服务标准,以及数字服务相匹配的体验,确保在流量激增期间与意外情况下,系统能够快速响应以及持续可用。
因此,为用户提供快速、灵活和无缝的数字化解决方案,是当前金融服务行业技术升级的核心目标。
2.数据与网络安全
为解决数据囤积问题,共享数据的开放银行模式也许是一种办法,但开放的银行业务和全渠道的方法,很容易成为网络黑客和欺诈犯罪分子的目标。
另外,许多地区还缺乏一套强制执行的开放银行法,因此数据安全性及可预期性需求的增加显而易见,实际上这也是对于具备充分应对网络安全风险能力的可扩展平台的需求增加。
3.实时需求变革挑战
缓存慢速数据库可能为某些用例增加足够的速度,但却会以额外的应用程序逻辑,多个服务之间的连接以及多个潜在的故障点形式显著增加复杂性。
随着数字化金融服务的快速发展,实时功能需求飞升,基于磁盘的传统数据库体系结构已经无法满足实时应用的要求,缓存等技术只是暂时的解决方案。实时技术不断成熟,金融服务业需要前所未有地面对和处理大规模、同时访问实时数据的巨大需求挑战。
4.遗留数据库的缺点
遗留数据库经常在可扩展性、灵活性、可靠性和复杂性方面存在问题。
1)难以实现顺畅扩展
数据库架构师通常需要预测企业数据集的规模,并围绕复制、集群、备份和弹性做出选择,但在经济快速发展,操作更为流动地环境中运行,则需要应对高度可变的数据量。金融机构的数据库必须得到快速轻松地扩展,以适应不可预测的数字交互数量。
2)灵活性不足
传统关系型数据库难以适应当今互联网服务所使用的多种数据模型,容易导致复杂性和速度方面的问题。
3)缺乏可靠性
即时从实时系统故障中恢复,确保不丢失数据和减轻故障非常关键。
4)复杂性高
大量复杂遗留系统的维护会降低开发团队的整体效率。
02
跟上科技潮流,抓住金融机遇!
未来几代的数据工具、数据模型、开源方案和托管服务,在创新和性能方面,可能超越今天的任何一家云提供商。
1.缓存只是开始,内存数据库才是王道
在遗留系统中添加内存缓存数据库来加速现有的数据库环境有一定效果,但与完全在内存的虹科Redis企业版数据库中工作相比,还是过于复杂。
2,构建单一的数据库突破性能限制
对于大规模实时金融服务应用程序的处理,使用多个非关系型数据库会增加成本、团队负担,降低生产率。
重要的应用和程序,数据增长也快,通常需要构建多个数据模型,如果采用虹科提供的具有统一界面且能处理多个数据模型的Redis企业版数据库,更能迎合市场发展,产生事半功倍的效果!
3.关键功能:多云混合云
云提供商引导使用托管数据库,但未来可能会有更好的选择,多云环境将变得更为重要。
虹科Redis企业版软件(Redis Enterprise)是企业级的数据库软件,也是一款实时数据平台,为全球超过8500家知名企业提供实时数据服务。具有线性可扩展性、高可用性、持久性、备份和恢复、地理分布、分层内存访问、多租户、安全性等8大核心功能、拥有RediSearch、RedisJSON等7大【Redis企业版特有模块】,可以任何规模在云、本地和混合部署中运行现代应用程序,提供无服务器、多模型的数据库解决方案。Redis企业版的核心优势是采用Redis on flash分层存储技术即【内存+闪存+磁盘】的存储方式,其Active-Active地理分布式架构允许跨地理位置同时进行数据读写操作、拥有亚毫秒延迟和极高吞吐量。
03
虹科Redis企业版数据库实战金融圈!1.高效扩展数据库性能,对实时金融服务应用程序至关重要
利用分层内存和存储方法来支持具有高数据库性能的大型数据集,虹科Redis企业版数据库是优选。
虹科Redis企业版数据库可随基础架构容量线性扩展,提高数据库资源效率,同时支持大型数据集实时性能,成本更低。
2.实时数据处理和高可用性的完美组合,轻松应对任何场景
仅仅支持提供实时结果,对于数据库的完美运行是不够的,具有高弹性、可用性、立即从故障中恢复并不丢失数据才是数据库的保障。
金融机构在虹科Redis企业版数据库的高可用性和多数据模型的支持下,能够实时处理大量数据,并从故障中快速恢复,确保金融服务始终可用。无论是实时支付、交易工作流协调还是欺诈检测,其多数据模型都能满足不同场景的需求,使开发人员能够更轻松地实现复杂功能。
3.多云环境与Active-Active地理分布式部署,为全球金融应用提供数据层提供支持
随着金融服务技术的发展,数据层必须灵活的使用支持实时功能技术,包括多样的多云和混合云环境。
虹科Redis企业版数据库作为一种支持多云和混合云环境的实时数据服务,并使用CRDT技术处理全球范围内的同步更新,在不影响用户的延迟或可用性前提下,为金融机构提供自动化和技术支持。
审核编辑黄宇
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