从 IDC 到云原生:嘉银科技如何以 PolarDB + AI 重构金融级数据底座

简介: 嘉银科技携手阿里云PolarDB,完成核心系统云原生升级:SCC全局一致性读消除主从延迟,HTAP列存实现风控分析秒级响应,Serverless+AI运维助手推动智能防御。打造“高性能、低成本、高安全、易运维”金融科技新范式。

作者:耿倞、蒋辉


云原生和AI正在重塑金融基础设施。嘉银科技这次把底层架构搬到阿里云PolarDB,变化是实打实的:SCC全局一致性读彻底消灭主从延迟,数据安全有了硬核保障;HTAP智能列存让风控分析从“T+1”变成秒级出结果;Serverless加AI运维助手,数据库管理从人工抢修变成智能防御。这次技术重塑不仅跑通了“高性能、低成本、高安全、易运维”的云原生演进路径,更给整个金融科技行业应对数字化挑战提供了一块“他山之石”。

—— 嘉银科技CTO 王喆


1、助贷系统的进化之路

作为中国领先的金融科技服务集团,嘉银科技始终以“技术驱动金融普惠”为使命,依托人工智能、云计算、大数据等前沿技术,在消费场景内连接消费者与金融机构,让每位用户都能享受到高效便捷的科技服务。基于对行业技术趋势的深刻洞察与系统性研判,嘉银科技启动了数据基础设施的战略升级规划,成为中小微企业及个人用户数字化转型的重要合作伙伴。


为加速技术赋能,嘉银科技与阿里云达成战略合作,聚焦 AI 大模型与云计算技术的深度协同创新。双方以“技术共创、价值共享”为核心理念,共同探索金融科技的未来范式。嘉银以前瞻性的技术布局为业务发展奠定坚实基础,阿里云则以持续创新的产品能力回应客户的信任。此次技术升级标志着嘉银科技从传统 IDC 架构向云原生数据库及 AI 驱动数据库的全面转型。通过阿里云 PolarDB 的弹性计算与分布式存储能力,构建起面向未来的可扩展技术底座,为其用户提供更高效、智能的普惠金融服务。



2、从传统架构到云原生架构及 AI 驱动的战略跃迁

面对传统 IDC 架构在性能瓶颈、扩展受限、运维复杂等方面的系统性挑战,嘉银科技选择以云原生技术重构数据基础设施,实现从“被动响应”到“主动引领”的战略转型。作为这一转型的核心载体,阿里云瑶池旗下的云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版(以下简称 PolarDB)不仅承载了业务迁移的技术需求,更成为驱动金融科技创新的关键引擎。该体系通过四大核心能力实现关键突破:

image


  • 高效低风险迁移方案依托阿里云流量回放与 DTS 全链路迁移体系,通过毫秒级精准验证与灰度切换机制,实现核心业务“数据零丢失、业务零感知”的平滑上云。
  • AI 驱动运维能力升级引入 PolarDB AI 助手构建智能诊断体系,通过批量健康巡检与慢 SQL 自动定位,推动运维模式从人工经验驱动向智能主动运维转型,显著提升运维效能。
  • 高性能支撑基准测试显示 TPS 峰值突破 17 万+,结合 IMCI 智能列存索引实现复杂查询秒级响应,并通过高效年龄回收机制保障持续高写入场景下的业务稳定性。
  • 云原生跃迁基于存储计算分离架构与 Serverless 弹性能力,实现PB级无缝扩展与10秒内故障自动切换,并通过 SCC 全局一致性读技术兼顾高可用与强一致性需求。


高效低风险迁移方案


▶︎ 生产流量回放

针对源端PostgreSQL版本多样(9.5-13)的挑战,嘉银科技依托阿里云“流量回放”工具构建全场景兼容性验证方案。通过采集1小时真实业务日志,在PolarDB集群实现毫秒级精准回放,全面验证高并发下的兼容性与稳定性:

  • 全版本适配:覆盖PG 9.5至13的语法、函数及事务特性,确保迁移无障碍。
  • 真实负载验证:基于实际日志模拟1:2~1:3读写混合负载,深度检验系统性能边界。


▶︎ 平滑迁移方案

为保障核心业务平稳迁移至阿里云PolarDB,嘉银科技基于阿里云DTS构建了全链路迁移方案,成功实现全量数据同步,为业务连续性奠定基础。

image

多维保障迁移稳定性

  • 弹性扩展:预设88C至120C分钟级弹性扩配机制,确保高并发场景下业务SLA达标。
  • 智能回滚:在无DTS反向链路条件下,通过流量智能调度实现秒级切回源库,明确数据一致性边界,确保风险可控。


精细化割接执行

  • 低峰灰度切换:在00:30业务低峰期实施,采用灰度策略分批验证核心链路,业务中断<30秒,并配备24小时应急响应。
  • 全链路监控验证:部署DTS校验与Prometheus监控,经24小时观察(数据延迟<500ms)确认稳定后,正式断开DTS链路。

此次全链路迁移实践标志着嘉银科技在大规模数据库云化领域取得突破性进展,为金融科技行业提供了“数据零丢失+业务零感知”的云迁移方法论。


AI 驱动运维能力升级

在全量核心实例迁移上云后,嘉银面临数据库规模庞大、业务连续性要求高等挑战。传统依赖人工巡检和问题排查的运维模式,已难以同时满足效率与稳定性的要求。通过引入 PolarDB AI 助手,嘉银将大模型能力与数据库专家知识、实例元数据及性能指标相结合,构建了更加智能化、自动化的数据库运维体系。

image

▶︎ 批量智能健康巡检,提前识别风险隐患


在日常运维中,DBA 团队首先将 AI 助手应用于批量健康巡检场景。AI 助手能够对多个 PolarDB 实例进行统一巡检,自动识别潜在风险、异常指标和配置隐患,并提供针对性的优化建议,帮助 DBA 团队在问题影响业务前提前发现并处置风险。该能力显著提升了数据库运行的稳定性,也为金融核心业务提供了更加可靠的底层数据支撑。

image

▶︎ 加速数据库问题诊断与优化


同时,DBA 团队还将 AI 助手用于慢 SQL 与数据库问题分析场景。面对复杂 SQL 性能下降、实例负载异常等问题,AI 助手可以基于性能数据、诊断信息和专家经验,快速定位可能原因,并提供优化方向和处理建议。相比以往依赖 DBA 人工逐项排查的方式,AI 助手大幅缩短了问题分析时间,降低了日常运维工作量,使 DBA 团队能够将更多精力投入到架构优化、容量规划和业务保障等高价值工作中。

image

通过 AI 助手,嘉银实现了从“人工经验驱动”向“智能诊断与主动运维驱动”的转变,在提升数据库稳定性的同时,也显著增强了大规模 PolarDB 集群的运维效率,为金融业务的高可用、低风险运行提供了有力保障。


高性能支撑核心业务稳定运行


▶︎ IMCI 助力复杂查询分析实时化


随着“业务上云”战略推进,嘉银不仅完成大规模数据库迁移,更借助了 PolarDB 的 HTAP 能力——IMCI 智能列存索引引擎,实现了分析性能的跨越式提升,完成技术与业务的深度融合。

image

  • 复杂查询性能跃升:以营销业务为例,数据分析由原来的 T+1 小时变为秒级到分钟级。
  • 慢 SQL 治理:此外,IMCI 还助力业务侧完成慢 SQL 治理,group by 语句原地加速 25 倍,从 75 秒降低到 3 秒。


HTAP 的实践标志着嘉银科技在实时数据分析领域实现重大突破,为金融行业提供了“分钟级决策-秒级响应”的云原生解决方案。


▶︎ 高效年龄回收助力业务稳定性提升


营销业务上云后,业务规模实现显著提升。对于一般开源 PG 或者普通硬件来说,在持续高写入压力的场景下,很难保证年龄回收的及时性。PolarDB PostgreSQL 在年龄回收过程中,积累和添加了一些优化手段:


  • 单 Worker 提速:利用预读 + 异步 IO 机制结合 PolarStore 高性能存储,大幅提升 VACUUM 效率,降低事务回卷风险。
  • 多 Worker 并行加速:提升 autovacuum_max_workers 上限,实现成倍的性能增益。
  • 周期性控制与基线管理:设定年龄回收阈值,并在业务高峰前定期执行清理,为年龄增长预留充足空间。

image

云原生跃迁


▶︎ 极致弹性:从容应对业务高峰,秒级响应突发流量

金融类业务具有较强的潮汐特征——在节假日、促销活动等场景下,流量可能是平时的数倍。PolarDB 提供多层次弹性能力,让业务从容不迫:

  • 存储自动伸缩:基于分布式共享存储,数据容量可从 GB 级无缝扩展至 PB 级,无需停机或迁移,适应长期数据增长。
  • 计算节点 Serverless 模式:秒级响应突发流量,数据库可根据 CPU等指标自动扩缩容,实现秒级感知、秒级响应,完美应对瞬时洪峰,保障用户体验流畅不卡顿。

image

▶︎ 金融级高可用:护航监管合规与业务连续性


PolarDB 采用“一写多读 + 计算存储分离”的云原生架构,从根本上提升系统可用性:

  • 主节点发生故障时,系统可在 10 秒内自动完成主备切换,且数据零丢失(RPO=0),保障服务持续在线;
  • 存储层采用多副本强同步复制,确保任何单点故障不导致数据损坏。


▶︎ 全局一致性(SCC):多节点负载均衡下的严格一致性保障


在金融(如借贷、支付)场景中,如果存在主从延迟,那么会导致“付款成功但余额未更新”、“订单已创建但查询不到”等问题。PolarDB 独创 SCC(Strongly Consistent Cluster)全局一致性读技术,彻底破解这一难题:

image

  • 所有只读节点均能提供与主库完全一致的时间点视图,无论请求路由到哪个节点,读取结果始终与最新写入保持一致。
  • 在保证强一致性的同时,通过RDMA等优化技术,性能损耗极低,业务侧几乎无感知。


3、总结与展望

在数字化转型进程中,嘉银科技率先完成核心系统云原生升级,成功验证云原生数据库在高并发、高可用金融场景下的可靠性,并开创“高性能、低成本、易运维”三位一体的技术范式,为行业提供可复用的标杆方案。


依托阿里云领先的数据库产品矩阵,嘉银科技构建起覆盖全业务链路的智能数据底座:


  • 核心交易与业务系统全面迁移至 PolarDB,充分发挥其极致弹性与毫秒级故障切换能力,支撑亿级用户规模下的稳定高效运行。
  • 在实时风控与反欺诈场景中,采用云原生多模数据库 Lindorm,实现海量数据的高性能写入与毫秒级查询,显著提升风险识别时效性。
  • 通过 Tair 构建高性能缓存与实时特征服务,为精准营销、RTA(Real-Time API)投放等场景提供亚毫秒级响应能力。
  • 基于阿里云 SelectDB 打造统一标签体系与实时分析平台,实现用户画像秒级更新与营销策略敏捷迭代。
  • 引入数据库自治服务 DAS,实现自动化监控告警、智能性能调优与一键式故障诊断,降低运维复杂度,提升数据库管理效率。


此外,PolarDB 在 AI 方向已有多项产品化能力落地:PolarDB AI 节点支持 NL2SQL 自然语言查询与多模态数据打标训练;PG Vector 向量检索引擎持续升级以支撑 RAG 和语义搜索场景;PolarDB 企业级数据库智能助手提供 AI 驱动的诊断与优化建议。嘉银将与阿里云瑶池在AI方向展开深入合作。

目录
相关文章
|
6天前
|
缓存 测试技术 API
Qwen 3.7 Plus 与 Max 实测:性价比与多模态能力差异解析(2026)
2026 年 6 月 1 日,阿里悄无声息地发布了 Qwen 3.7 Plus,距 Qwen 3.7 Max 上线刚好 11 天。同样的 1M 上下文,同样的 35 小时自治上限。但价格才是头条:Plus 是 0.40/M输入,Max是 2.50/M——便宜约 6 倍——并且还能看图、看视频。Vision Arena 上 Plus 已经排到 #16。所以这周真正值得讨论的问题不是”要不要为视觉能力买单”,而是”Max 凭什么用 6 倍价格换来 2 个百分点的 benchmark 领先”。
|
6天前
|
JavaScript 定位技术 API
CodeGraph 爆火:编程 Agent 需要的不是更多上下文,而是一张提前画好的代码地图
CodeGraph 是一款爆火的本地代码智能工具,通过 tree-sitter 解析 AST 构建结构化知识图谱(存于 SQLite),为编程 Agent 提前生成“代码地图”。它显著降低 Agent 在中大型项目中的探索成本——实测工具调用减少71%、Token 降57%、速度提升46%,支持19+语言及主流框架路由识别,完全离线、无需 API Key。
707 6
CodeGraph 爆火:编程 Agent 需要的不是更多上下文,而是一张提前画好的代码地图
|
6天前
|
人工智能 自然语言处理 文字识别
阿里云百炼Qwen3.7-Max简介:能力、优势、支持订阅计划参考
Qwen3.7-Max是阿里云百炼面向智能体时代推出的新一代旗舰模型,对标GPT-5.5、Claude Opus 4.7等闭源旗舰。该模型支持百万级token上下文窗口,具备顶级推理能力、多模态搜索与视觉理解增强、流式输出低延迟响应等核心优势,覆盖编程、办公、长周期自主执行等复杂场景。同时支持OpenAI接口兼容,便于系统快速迁移。用户可通过Token Plan团队或节省计划等订阅方式灵活调用,适合企业级高要求场景使用。
8733 37
阿里云百炼Qwen3.7-Max简介:能力、优势、支持订阅计划参考
|
6天前
|
人工智能 运维 JavaScript
阿里云Qoder CN(原通义灵码)全解析 产品形态、版本划分与技术适配说明
在AI辅助开发与智能办公工具持续普及的当下,阿里云旗下原通义灵码正式更名为Qoder CN,同时延伸出QoderWork CN、Qoder CN CLI、Qoder CN Mobile等多款配套产品,形成覆盖代码开发、日常办公、终端交互、移动端使用的完整工具矩阵。Qoder CN核心定位为AI智能编码助手,深度适配主流代码编辑器、集成开发环境以及终端场景;QoderWork CN则偏向桌面端综合办公辅助,二者面向不同使用场景,划分了多个版本档位,搭配差异化资源配额、功能权限与计费规则,同时兼容多款主流大模型。
695 5
|
6天前
|
存储 安全 Java
AgentScope Java 2.0:打造分布式、企业级智能体底座
AgentScope 2.0 面向分布式部署、稳定运行、权限安全等企业级需求全面升级,打造支持多租户隔离与长期稳定运行的企业级智能体底座。
|
6天前
|
数据采集 人工智能 前端开发
让 Coding Agent 从黑盒到透明:阿里云 Agent 观测审计数据采集实践
AI Agent 规模化落地带来执行黑盒、行为难追溯、成本难度量三大难题。阿里云基于 OTel 标准,面向 Coding Agent、个人通用助理和框架型 Agent,推出 LoongSuite Pilot、插件及探针等无侵入采集方案,让 Agent 实现可看见、可分析、可审计、可治理。
745 148
|
6天前
|
人工智能 运维 自然语言处理
阿里云百炼Qwen3.7-Max模型详解:综合能力、核心优势与订阅计划参考指南
2026年,大模型技术持续向通用化、高性能、场景化方向迭代,阿里云百炼作为一站式大模型服务平台,持续推出迭代升级的模型产品,Qwen3.7-Max便是当前主力旗舰级大模型之一。该模型依托深度优化的底层架构与大规模训练数据,在文本理解、逻辑推理、多模态交互、代码生成、长文本处理等多个维度实现能力升级,同时搭配灵活的订阅计划体系,能够适配个人开发者、中小企业、大型企业、政企机构等不同类型用户的使用需求。
583 2
|
6天前
|
JSON 缓存 安全
通过 CC Switch 本地路由让 Codex CLI 接入 DeepSeek 等第三方模型
CC Switch 通过本地路由(`127.0.0.1:15721`)实现协议转换:将 Codex 的 Responses API 请求自动映射为 DeepSeek 等厂商的 Chat Completions 接口,兼容流式响应与工具调用,无需修改 Codex 源码,安全隔离 API Key。(239字)
1773 3
通过 CC Switch 本地路由让 Codex CLI 接入 DeepSeek 等第三方模型
|
6天前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
阿里Qwen3.7-Max评测:Agent能力显著提升,耗时与调用成本大幅下降
阿里云百炼推出面向智能体的旗舰大模型Qwen3.7-Max,具备长周期自主执行能力,显著提升编程、办公自动化等复杂任务处理水平;支持MCP集成与多框架兼容,并以限时5折+100万Tokens免费试用大幅降低使用门槛,助力企业高效落地AI应用。在阿里云百炼平台快速体验:https://t.aliyun.com/U/fPVHqY
1972 10
|
6天前
|
人工智能 运维 API
2026年阿里云百炼通义千问Qwen3.7-plus深度介绍 功能特性、使用优势及618大促订阅方案指南
大模型技术的普及,让AI能力逐步融入个人办公、内容创作、代码编写、企业运营、教育培训等各类场景。不同定位的模型对应不同使用需求,旗舰级模型性能强劲但使用成本偏高,轻量化模型价格低廉却难以胜任复杂任务,而介于两者之间的中端主力模型,凭借均衡的能力、亲民的定价、广泛的场景适配性,成为绝大多数个人用户、小型团队、中小企业的首选。
803 1