金融行业在信创技术路线的使用上,鲲鹏和海光占据着较大比例。在实践过程中,我司也是选择了鲲鹏和海光这两种技术路线并行。由于缺乏信创改造经验,考虑到降低项目落地难度,我司在信创云平台和数据库这两种场景下,技术路线选型是有所侧重的:云平台以海光为主,数据库以鲲鹏为主。
短期来看,这种技术路线比较成熟,落地难度相对较低;但从中长期来看,多技术路线并行策略需要如何演进更为稳妥?
其实从技术层面讲,云平台、数据库都可以支持X86/ARM,与你司不同的是,我司在做适配时候往往会两种架构都并行开展,这样的确工作量会大,但总结下来主要有以下好处:
1、避免单一架构的瓶颈问题:包括供货周期、调优上限,受单一芯片的供货问题,以及没有在多架构的性能对比,很难有个最佳的选择;
2、避免适配工作反复:现阶段对海光、鲲鹏、飞腾等芯片的适配,往往还是软件适配、系统调优等方面,这个过程的经验可以相互借鉴积累,一次性完成多芯片的适配工作;
3、通过将不同架构间的双活、主备、冗余策略,实现多架构的支持能力;
基于以上三点,我们均开展了适配与使用,通过这样的策略,再看未来可能最适用的演进策略。
处理器的技术路线:从处理器的技术研发能力、生产供货能力、生态兼容能力等综合角度决策,推荐鲲鹏处理器、海光处理器、飞腾处理器并行往前走,配置关系是:虚拟机类应用场景则用鲲鹏处理器为主、飞腾处理器为辅(备胎),数据存储类应用场景则海光处理器为主、鲲鹏处理器为辅(备胎)
数据库的技术路线:从业务数据容量及并发性能要求、厂商存活能力、产品存活能力、产品研发能力、产品服务能力。
A、小型业务系统的数据库技术路线:选择集中式关系型数据库产品,推荐达梦、金仓为主,OpenGaussDB为辅(备胎,该产品存活能力是待拭目以待);
B、中大型业务系统的数据库技术路线:选择分布式关系型数据库产品,推荐OceanBase、GaussDB、SeaSQL等为主,TiDB、HotDB等创业公司为辅
多技术路线并行策略需要在中长期内进行演进,以确保更为稳妥的实施。以下是一些建议: