隨著互聯(lián)網(wǎng)的逐漸深入，各家企業(yè)的業(yè)務(wù)線不斷拓寬，用戶體量也隨之不斷擴(kuò)大，大數(shù)據(jù)逐漸進(jìn)入到企業(yè)的視野。大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)人類的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

大數(shù)據(jù)雖然起源在美國(guó)，但是發(fā)展速度最迅猛的的確還是在中國(guó)。因?yàn)橹袊?guó)有著得天獨(dú)厚的條件，就是廣大的互聯(lián)網(wǎng)用戶群體，這些大量的用戶資源給中國(guó)企業(yè)制造了天然的、獨(dú)一無(wú)二大數(shù)據(jù)環(huán)境。

提起數(shù)據(jù)量，國(guó)內(nèi)除了互聯(lián)網(wǎng)那幾家巨頭，應(yīng)該就屬金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量最大、數(shù)據(jù)價(jià)值最高。作為國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)范疇內(nèi)最具代表性的行業(yè)之一，金融業(yè)無(wú)論是從用戶體量還是日成交量上看，都位居國(guó)內(nèi)前列。中國(guó)銀聯(lián)作為國(guó)內(nèi)金融領(lǐng)域的代表性企業(yè)，其背后的大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)力，在一定程度上也能反應(yīng)當(dāng)下國(guó)內(nèi)各家金融企業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)水平。今天，我們就以銀聯(lián)為例，看一下銀聯(lián)這些年來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)的變革以及優(yōu)化。

那么關(guān)于大數(shù)據(jù)，究竟什么是大數(shù)據(jù)，這么些年喊了這么多的大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型的口號(hào)，究竟在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)做了什么？帶著這些問(wèn)題，InfoQ 記者采訪到了在 Kylin Data Summit 上做技術(shù)分享的中國(guó)銀聯(lián)科技事業(yè)部高級(jí)主管王穎卓。

1 銀聯(lián)大數(shù)據(jù)的歷程 2003-2007-2012，從報(bào)表到數(shù)倉(cāng)，銀聯(lián)大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型伊始

中國(guó)銀聯(lián)科技事業(yè)部高級(jí)主管王穎卓提到，金融界對(duì)于數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)和使用，一直都是非常重視的。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何利用工具更好地處理數(shù)據(jù)，怎樣把數(shù)據(jù)更好的應(yīng)用在業(yè)務(wù)上，如何將數(shù)據(jù)變現(xiàn)等，是當(dāng)下眾多企業(yè)必須要思考的一個(gè)問(wèn)題。

在 2003 年到 2007 年之間，銀聯(lián)的的數(shù)據(jù)一直是由需求驅(qū)動(dòng)，業(yè)務(wù)部門(mén)有一個(gè)需求就做一張數(shù)據(jù)報(bào)表，特點(diǎn)是數(shù)據(jù)分散、按需定制、開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)。

2007 年左右，中國(guó)銀聯(lián)開(kāi)始進(jìn)入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)年代。相較于報(bào)表，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)于用戶體驗(yàn)來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的革新，基本上體現(xiàn)在數(shù)據(jù)發(fā)展以業(yè)務(wù)為驅(qū)動(dòng)，主要有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)、勾兌整合、服務(wù)業(yè)務(wù)等特點(diǎn)。也就是說(shuō)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)還原了數(shù)據(jù)的本質(zhì)，以數(shù)據(jù)本身的特性來(lái)處理數(shù)據(jù)。在建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程中，更重要的是將以 Cognos 為核心的多維數(shù)據(jù)分析理念引入進(jìn)來(lái)，從而達(dá)到讓用戶能夠自主進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的目的。

目前，銀聯(lián)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)主要分為三條技術(shù)線，分別為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用以及數(shù)據(jù)模型。首先制作報(bào)表的工作需要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用兩者協(xié)同完成，數(shù)據(jù)的清洗、加工、預(yù)匯總等過(guò)程由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)完成，報(bào)表的定制、查看、下載等功能由數(shù)據(jù)應(yīng)用完成。

2012 至今，向成熟的大數(shù)據(jù)體系進(jìn)發(fā)，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)

2012 年，大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸進(jìn)入到國(guó)內(nèi)，并開(kāi)始在技術(shù)圈內(nèi)流行起來(lái)。同樣的問(wèn)題又被擺在了舞臺(tái)之上，到底什么叫大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)跟報(bào)表的關(guān)系是什么？跟數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系又是什么？是不是數(shù)據(jù)大了才叫大數(shù)據(jù)？Hadoop 與大數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)，是否代表著 Hadoop 就等同于大數(shù)據(jù)？

王穎卓首先提到，在數(shù)倉(cāng)向大數(shù)據(jù)平臺(tái)轉(zhuǎn)型時(shí)，沒(méi)有考慮過(guò) Hadoop 以外的框架。一方面銀聯(lián)從數(shù)倉(cāng)向大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型是在 2012 年，業(yè)界已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，幾乎沒(méi)有可以撼動(dòng) Hadoop 地位的大數(shù)據(jù)框架存在，同時(shí)代基于 MPP 架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，如 GreenPlum 等，難以支撐 PB 級(jí)以上的數(shù)據(jù)規(guī)模；另一方面，銀聯(lián)研究院已搭建 Hadoop 平臺(tái)并開(kāi)發(fā)了一些試驗(yàn)性的應(yīng)用，取得了較好的效果。因此，我們選擇 Hadoop 作為數(shù)倉(cāng)的替代者。

同時(shí)王穎卓從銀聯(lián)的角度出發(fā)，解釋了他對(duì)于大數(shù)據(jù)的理解。他認(rèn)為在整個(gè)大數(shù)據(jù)年代，有兩個(gè)理念非常重要：

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。應(yīng)該怎樣存放數(shù)據(jù)？銀聯(lián)做的首件事是在數(shù)據(jù)集中的基礎(chǔ)上，做到了數(shù)據(jù)融合——把整個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)做了有機(jī)融合。現(xiàn)階段，銀聯(lián)大數(shù)據(jù)平臺(tái)里存在的最大體量的基礎(chǔ)表已經(jīng)有 1000 多個(gè)維度。基于這張基礎(chǔ)表，再?gòu)臉I(yè)務(wù)視角對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高度匯總，最終給業(yè)務(wù)人員提供數(shù)據(jù)服務(wù)。因此，從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和加工方面，有別于過(guò)去的報(bào)表和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用層。報(bào)表系統(tǒng)的目的是滿足用戶需求，只有當(dāng)用戶有需求時(shí)才會(huì)做報(bào)表。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)代，更多的是幫用戶設(shè)計(jì) Cube 和提供多維分析的服務(wù)；而用戶在這一階段初步掌握了數(shù)據(jù)分析的能力。在大數(shù)據(jù)年代，伴隨著平臺(tái)化和開(kāi)放化理念的影響，用戶開(kāi)始在銀聯(lián)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)上利用各種有效的工具、組織多元的數(shù)據(jù)來(lái)滿足自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，在這個(gè)階段，用戶開(kāi)始熟悉并習(xí)慣使用工具來(lái)做數(shù)據(jù)分析。

2 銀聯(lián)在轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)的過(guò)程中，遇到了怎樣的問(wèn)題？

在不同的場(chǎng)景里，大數(shù)據(jù)所造成的問(wèn)題也不一樣。通常情況下，分為在線處理、離線處理以及數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)這三大類問(wèn)題。

在線處理所遇到的問(wèn)題

中國(guó)銀聯(lián)這幾年的交易量在逐年猛增，一年的交易記錄數(shù)突破了千億。問(wèn)題就出在這千億數(shù)據(jù)里面。現(xiàn)在的用戶對(duì)于實(shí)時(shí)性的要求越來(lái)越高，要求能夠?qū)崟r(shí)查詢訂單信息、實(shí)時(shí)進(jìn)行線上的交易和退單等操作，這對(duì)交易數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)講毫無(wú)疑問(wèn)是一個(gè)災(zāi)難。HBase 支持高并發(fā)寫(xiě)入及查詢的特性，在一定程度上緩解了這個(gè)問(wèn)題。

但是在使用過(guò)程中，HBase 不可避免的也會(huì)出現(xiàn)很多問(wèn)題。第一點(diǎn)是便利性較差，HBase 基于 KV 模型和 Java API 進(jìn)行讀寫(xiě)，用戶往往需要自行設(shè)計(jì)二級(jí)索引表和讀寫(xiě)接口。

第二點(diǎn)是性能上的抖動(dòng)，HBase 性能確實(shí)很好，但是在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中往往存在著在查詢過(guò)程中出現(xiàn)性能抖動(dòng)，如 73% 的查詢?cè)?10ms 返回， 27% 的查詢?cè)?10-100ms 內(nèi)返回，這就給實(shí)時(shí)的場(chǎng)景帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)；其次 HBase 集群的穩(wěn)定性存在問(wèn)題，其中一個(gè) Server 服務(wù)宕了，往往導(dǎo)致整個(gè)集群的響應(yīng)出現(xiàn)巨大波動(dòng)。

這些在實(shí)時(shí)場(chǎng)景中，都是無(wú)法容忍的問(wèn)題。

離線分析場(chǎng)景問(wèn)題

說(shuō)完了在線實(shí)時(shí)處理，再回到離線分析場(chǎng)景下。在金融領(lǐng)域，應(yīng)用最廣的還是 Cognos。中國(guó)銀聯(lián)也算是資歷較深的 Cognos 用戶。

但是在用戶與數(shù)據(jù)體量飛漲的現(xiàn)在，Cognos 也存在著諸多問(wèn)題。比如規(guī)模以及可擴(kuò)展性的問(wèn)題，Cognos 的單 Cube 文件，大小限制在 2GB 以內(nèi)。隨著現(xiàn)在業(yè)務(wù)飛速增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量是 PB 級(jí)別的增長(zhǎng)。Cube 的體積越來(lái)越大，Cube 的數(shù)量也越來(lái)越多，上千個(gè) Cube 如何管理也是一個(gè)問(wèn)題。

其次是 Cube 構(gòu)建生成的時(shí)間越來(lái)越長(zhǎng)，用戶能看到最新數(shù)據(jù)的時(shí)間越來(lái)越晚。其實(shí)銀聯(lián)的 Cognos 已經(jīng)做的很不錯(cuò)了，目前支撐著近 3000+ 人次使用，保持著日 Cube 1000+ 張報(bào)表以及月 Cube 5000+ 張報(bào)表的效率。

但是 Cognos 作為一個(gè)閉源產(chǎn)品，其自然也有閉源產(chǎn)品的弱點(diǎn)，出現(xiàn)了一些產(chǎn)品級(jí)的問(wèn)題，自主排查問(wèn)題的能力較弱；用戶有一些個(gè)性化的需求，針對(duì)產(chǎn)品做二次的個(gè)性化定制開(kāi)發(fā)的空間較小。

數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)問(wèn)題

隨著銀聯(lián)業(yè)務(wù)體量的增大，業(yè)務(wù)線的拓寬，產(chǎn)品種類和服務(wù)類型也隨之豐富起來(lái)。但是與此同時(shí)，每一條產(chǎn)品線、每一條業(yè)務(wù)線，其中的數(shù)據(jù)甚至服務(wù)孤島現(xiàn)象越來(lái)越嚴(yán)重。由于各條產(chǎn)品線之間數(shù)據(jù)不通，形成了一個(gè)個(gè)“孤島”和“煙囪”。此外，不同的服務(wù)采用的數(shù)據(jù)口徑不同，數(shù)據(jù)質(zhì)量沒(méi)有形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)；還有就是用戶需要登錄不同的網(wǎng)頁(yè)使用不同的服務(wù)，用戶體驗(yàn)較差。

3 銀聯(lián)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析的探索與實(shí)踐

數(shù)據(jù)安全是金融企業(yè)的命門(mén)，金融企業(yè)有必要也要有實(shí)力來(lái)構(gòu)建這樣屬于自己的數(shù)據(jù)服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。

上文說(shuō)到了問(wèn)題，那就要解決問(wèn)題。首先要解決的是，如何環(huán)節(jié) HBase 在聯(lián)機(jī)實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下開(kāi)發(fā)的便利性以及性能抖動(dòng)問(wèn)題。金融行業(yè)有錢(qián)是公認(rèn)的，銀聯(lián)在整個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定、安全方面等金融科技層面的投入相當(dāng)大，就比如銀聯(lián)通過(guò)在大數(shù)據(jù)服務(wù)層次上，建立兩地三中心的 HBase 集群，來(lái)緩解 HBase 集群不穩(wěn)定的問(wèn)題。

在服務(wù)層，通過(guò)聯(lián)機(jī)雙查方式，基本上有效解決和避免了因?yàn)槟骋粋€(gè)集群性能，從而帶來(lái)整個(gè)查詢效率的下降。其原理十分簡(jiǎn)單，即一個(gè)查詢被客戶端強(qiáng)行分為兩個(gè)，分別訪問(wèn)后臺(tái)兩個(gè)不同的 HBase 集群，然后再經(jīng)由 HBase 集群返回，誰(shuí)速度快用誰(shuí)的。

第二點(diǎn)，關(guān)于銀聯(lián)離線計(jì)算服務(wù)的整體架構(gòu)，架構(gòu)如下圖所示。

為什么要做銀聯(lián)的數(shù)據(jù)平臺(tái)分析架構(gòu)？從金融行業(yè)的角度來(lái)看，"自主可控"是金融領(lǐng)域?qū)τ诩夹g(shù)的一個(gè)硬性指標(biāo)，畢竟數(shù)據(jù)安全是金融企業(yè)的命門(mén)。因此，金融企業(yè)有必要也要有實(shí)力來(lái)構(gòu)建這樣一個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。

從整個(gè)外圍來(lái)看，藍(lán)色的這一圈是由銀聯(lián)自主開(kāi)發(fā)的功能性產(chǎn)品，如控制服務(wù)、監(jiān)控、接入層等。中間三個(gè)核心模塊屬于驅(qū)動(dòng)層面。透過(guò) Tornado 可以支持用戶級(jí)別的數(shù)據(jù)加工服務(wù)，透過(guò) Lightning 可以實(shí)現(xiàn) HBase 的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢。中間最關(guān)鍵多維分析服務(wù)，則使用了 Kylin 的商用產(chǎn)品 Kyligence。

在 Kylin Data Summit 上，Gartner 研究總監(jiān) Julian Sun 也提到了，未來(lái)的關(guān)鍵不是開(kāi)源，而是商業(yè)化。這并非否定開(kāi)源的重要性，開(kāi)源對(duì)于技術(shù)的發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用。前一段時(shí)間大家也看過(guò)，市面上有一些所謂的開(kāi)源軟件已經(jīng)開(kāi)始收費(fèi)了。比如免費(fèi)了 20 多年的 Java 開(kāi)始收費(fèi)了，Hadoop、MongoDB 等開(kāi)源項(xiàng)目也有存在了很長(zhǎng)時(shí)間的商用版本。商用版本相較于社區(qū)的開(kāi)源版，更加符合企業(yè)的需求，降低了企業(yè)的使用門(mén)檻。

仍然以 Hadoop 為例，Hadoop 的技術(shù)偏底層，需要十分專業(yè)的技術(shù)基礎(chǔ)，因此雖然是很好的技術(shù)，但使用門(mén)檻過(guò)高，前期使用成本過(guò)大，缺乏應(yīng)用創(chuàng)新以及模式創(chuàng)新。并且在社區(qū)中，技術(shù)的發(fā)展方向往往是分散的，是根據(jù)社區(qū)內(nèi)的每一名成員的思考在前進(jìn)，不能聚焦于一個(gè)領(lǐng)域下、專攻某一方面。

再回到 Kyligence 與 Kylin 上來(lái)，Kyligence 相較于開(kāi)源版 Kylin，商業(yè)版在查詢系統(tǒng)設(shè)計(jì)、元數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)、BI 兼容性、企業(yè)運(yùn)維等方面都有明顯的優(yōu)勢(shì)。并且基于 Kyligence 構(gòu)建 Cube，5 億的數(shù)據(jù)在短短 2 個(gè)小時(shí)之內(nèi)就能構(gòu)建好，相較于過(guò)去銀聯(lián)舊版的以“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ETL + Cognos“體系為核心的多維分析應(yīng)用，可以說(shuō)是一個(gè)巨大的飛躍。

4 尾 聲

最后，再回到最開(kāi)始的問(wèn)題，什么是大數(shù)據(jù)？經(jīng)常有人問(wèn)，很多公司喊大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型喊了好多年，究竟做了什么？王穎卓最后提到：大數(shù)據(jù)的目的無(wú)非是提升服務(wù)性能，因此即便將整個(gè) BI 體系更換掉，將全部的 Cognos 拿掉，用戶在使用體驗(yàn)上也會(huì)完全無(wú)感，能感受到的只是性能以及效率的提升。從銀聯(lián)的角度看，用戶每天早上打開(kāi)電腦就能看到最新的數(shù)據(jù)，這就是做大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析平臺(tái)的目的。

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)增大，傳統(tǒng)的報(bào)表以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)已經(jīng)很難滿足業(yè)務(wù)的需求和查詢需要。因此，銀聯(lián)也在大數(shù)據(jù)的架構(gòu)和技術(shù)領(lǐng)域不斷的探索和創(chuàng)新，包括引入 Kyligence，以及開(kāi)發(fā)自己全新的 BI 服務(wù)體系。所做的一切，最終的目的都是為了能夠讓數(shù)據(jù)更好的服務(wù)業(yè)務(wù)、更好的驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)前進(jìn)。通過(guò)技術(shù)上的創(chuàng)新，提升業(yè)務(wù)人員使用數(shù)據(jù)、通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)造價(jià)值的能力。

數(shù)據(jù)是不斷變化的，數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值是不斷變化的，技術(shù)也是不斷變化的。Hadoop 自 2006 年發(fā)展至今，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域一路高歌猛進(jìn)。但是到了今天，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不會(huì)因?yàn)?Hadoop 面臨的挑戰(zhàn)，而放緩前進(jìn)的腳步。我們?cè)谶@次 Kylin Data Summit 上看到，以 Kyligence 為代表的大數(shù)據(jù)企業(yè)， 其產(chǎn)品架構(gòu)在不斷演進(jìn)，迎合快速變化的大數(shù)據(jù)技術(shù)趨勢(shì)，從原先的 Hadoop 依賴到全 Spark 技術(shù)棧，為的就是幫助企業(yè)快速應(yīng)用，迎接未來(lái)挑戰(zhàn)。

中國(guó)銀聯(lián)的大數(shù)據(jù)技術(shù)也是一樣，也在不斷通過(guò)自身技術(shù)上的創(chuàng)新，擁抱數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多價(jià)值，讓中國(guó)銀聯(lián)的大數(shù)據(jù)發(fā)展，依然走在正確的路上。