陽光數科 楊清華：保險關鍵業務系統分布式升級整體思路與去O實踐.pdf

1、楊清華陽光數智科技有限責任公司-技術創新孵化產品團隊負責人保險關鍵業務系統分布式升級整體思路與去O實踐數據庫遷移案例分享03陽光保險簡介01未來對數據庫的期望04數據庫選型策略02ContentsContents目錄目錄陽光保險集團簡介陽光保險集團簡介1 1陽光保險集團發展歷程陽光保險集團發展歷程2007陽光保險集團成立陽光人壽成立2005陽光財險成立2004從零開始2012陽光資管成立2016陽光融和醫院對外營業2022港交所主板掛牌上市2024陽光數智科技成立陽光是一家全牌照保險集團公司陽光是一家快速成長、充滿活力的公司陽光是一家高度重視和鼓勵創新的公司陽光是一家積極承擔社會責任的公司原保

2、險保費收入1188.39億元總資產5136.9億元員工數5萬+服務客戶3000萬+（取自2023年報）連續14 年“中國500最具價值品牌”“中國民營企業500強”“中國企業500強”陽光保險集團科技演進陽光保險集團科技演進 柜面系統 產壽核心業務系統.系統化系統化外采為主，信息化技術.產壽新一代核心系統 同城數據中心 流程引擎、規則配置化.互聯網化互聯網化自研核心系統，分布式架構，配置化.陽光車生活 一鍵賠 我家陽光 全能保/全能寶.移動化移動化&數據化數據化&云原生云原生移動APP，云計算，數據平臺，云原生.客戶數據平臺 健康大數據 管理駕駛艙.陽光云 容器化 DevOps 云杉平臺.三大

3、機器人 陽光GPT工程 智慧經營決策 客戶洞察及智能推薦.智能化智能化智能決策，智能預警，機器人員工.早期階段2004 2014陽光科技 1.02015 2017陽光科技 2.02018 2022陽光科技 3.02023 過往數據庫側痛點性能可用性可擴展性微服務 數據孤島 運營多數據源管理平滑切換自主可控成本&風險數據庫選型數據庫選型策略策略2 2國產化整體升級國產化整體升級策略策略應替盡替存量系統應替盡替，新增系統優先使用全棧國產技術路線分層替換，專項推進真實使用國產產品以真實使用為原則，避免長期雙軌運行基于試點系統改造經驗，組織對國產產品進行分層替換，集中開展數據庫、中間件等關鍵產品的替換

4、，解決替換通性問題，加速整體國產替換進程數據庫選型數據庫選型策略策略選型標準可靠經濟分布式、高可用、可擴展架構技術成熟、服務團隊可靠服務可靠技術可靠自主可控全棧自研完整遷移解決方案：如OMA分析+OMS同步+ODC開發完整運營體系：如OCP集群管理 +OAS 診斷+OAT部署運營成本過程成本資源成本多租戶池化資源分配 +LSM存儲壓縮數據庫數據庫遷移案例分享遷移案例分享3 3陽光極短險陽光極短險系統遷移案例分享系統遷移案例分享極短險系統數據庫日單量300W+單表20億級物理分表高并發強一致要求高并發低延遲少改動省資源高可用強一致陽光極短險系統遷移案例分享陽光極短險系統遷移案例分享OMA協助分析

5、所有數據庫操作的sql語句分析性能和兼容性梳理表之間的關聯關系和查詢條件，確定分區鍵和表組結合OceanBase分布式的分區特性特性，將同張表的數據按分區鍵拆分，并結合表組特性，提升性能確定各表最經濟高效的數據庫表結構和分區方案復制表：公共基礎數據表（保存產品配置、代碼翻譯等基礎數據）分區表：核心業務表（保存核心保單數據）非分區表：匯總業務數據表（匯總保存保單數據）OMS建立同步管道，進行批量和增量同步極短險應用OceanBaseProxyZone1OceanBaseServer1P0P1P2Zone2OceanBaseServer1P0P1P2Zone3OceanBaseServer1P0P

6、1P2主副本從副本OceanBaseOceanBase集群集群性能提升，慢SQL告警減少80%，同時提高了數據庫資源利用率，年化資源費用節省約20萬元。數據庫遷移數據庫遷移效果效果多租戶租戶隔離 資源充分利用高可用Paxos RPO=0 RTO8s易運維全生命周期管理監控告警 性能診斷 故障恢復整體數據庫遷移整體數據庫遷移情況情況陽光保險集團在數據庫層面選用了OceanBase作為主要的國產關系型數據庫選型，推動Oracle和MySQL等數據庫的替換工作替換范圍覆蓋集團和產、壽、資管集團和產、壽、資管等經營主體，涵蓋一般業務系統與核心業務系統截止目前，全集團已累計搭建OceanBase集群20

7、20余個，已完成276276個業務系統個業務系統376376個數據庫實例個數據庫實例的替換，整體替換占比近四成，各各數據庫實例均穩定運行數據庫實例均穩定運行基于OceanBase多租戶的資源分配策略和LSM-Tree數據壓縮策略，粗略估算遷移后可帶來近近50%50%的硬件資源成本節約的硬件資源成本節約，同時也節省節省了大量的運維人力成本了大量的運維人力成本未來對數據庫的期望未來對數據庫的期望4 4關于多模數據融合關于多模數據融合隨著業務需求的多樣化和人工智能技術的發展，企業需要處理的數據類型越來越豐富，包括結構化數據（如關系型數據庫中的核心業務數據），以及AI相關的半結構化數據（如JSON、X

8、ML格式的數據）和非結構化數據（如文本、圖像、視頻等）。這種多模態數據的存在為數據的集成、存儲、檢索和分析帶來了新的挑戰。傳統的數據管理系統可能無法很好地支持如此廣泛的數據類型，需要多技術棧組合服務，這無疑大大增加了企業的運營成本和風險，因此如果某數據庫選型可提供場景維度的多模數據融合能力，來實現不同類型數據的有效整合與分析，應該可以更好地支持企業降本增效和業務創新。關于關于TP&APTP&AP融合融合從陽光保險的實際業務需求來看，我們對數據庫TP&AP融合能力比較感興趣。在陽光的業務場景中，確實存在事務處理（TP）與分析處理（AP）融合的需求。目前，我們使用的是Oracle Exadata來支撐這部分業務，但在面對未來更加復雜的數據管理和業務增長需求時，我們也在積極尋求一種更加先進且可擴展的國產化解決方案。如果能夠基于數據庫的一體化能力實現TP&AP的融合，這不僅有助于簡化現有的IT架構，優化總體擁有成本，而且還能進一步提升業務處理效率和公司的數據洞察力，也是對未來數據管理趨勢的積極響應。感謝聆聽