风起云涌 互金共舞——云数据中心与金融数据中心的对比之我见

<正>近年来,随着云计算、大数据技术的迅猛发展,用云量已经成为数字经济发展的重要指标,国内各行业信息系统向云上迁移的大趋势已经形成。金融业一直是信息化建设的领先行业,在当前国际大形势和国家政策的指导下,金融业的IT架构正有规划、按计划、分步骤地整体向云技术架构转型,以增强核心技术可控性,规避行业系统性风险。多年来,金融机构的业务系统,从核心业务系统、     

论SDP、DMS在省级数据中心建设中的应用

人民银行在省级数据中心的建设过程中,焦点主要集中在技术架构、应用架构等技术方面,并不关注数据架构的建立。但在笔者看来,相对于其他架构,数据架构才是基础,通过业务流程分析、业务实体获取、业务模型建立,确定概念数据模型、逻辑数据模型、用户视图、     

中亦科技：构建大型数据中心一体化IT智能综合运维管理平台

随着信息技术在金融行业的深入应用,国内大部分商业银行从2000年左右开始实施,到2010年陆续完成数据大集中,并依据监管要求构建了以“两地三中心”为主体,涵盖专业支持中心及分行多点接入的运营格局。     

人行省级数据中心应用整合思考

数据集中和应用整合已经成为金融信息化发展的主导趋势,在数据集中和应用整合目标的指引下,人民银行各级机构正应用各种策略和方式,努力提高本单位数据的集中程度和应用程度。本文从架构设计的角度出发,重点分析了人民银行数据整合尤其是省级数据中心应用整合的现     

H3C统一交换架构 推进新一代数据中心建设

随着企业信息化的深入和新技术的广泛使用,建立企业级的数据和业务应用总控中心,实现IT基础设施、业务应用、数据、安全策略的统一部署与运维管理,已经成为各行业IT建设的重点。目前,国内每年数据中心投入的增长率在20％以上。然而,由于基于不同的IT基础设施和架构,数据中心普遍存在异构和基础架构多层复杂的问题,复杂架构、性能瓶颈、能源等诸多问题的挑战,极大地增加了管理复杂度和IT运维成本,亟须对计算、网络、存储三大资源进行全面整合。     

新一代数据中心: 行业信息化的未来之路

近年来，各大行业的数据大集中战略在中国蔚然成风，各种规模的数据中心在中国不断涌现。但是面对行业变化速度的不断加快，CIO们发现，当前数据中心因为缺乏适应变化的能力，不仅无法为业务提供实时支持，而且资源利用率低，成本也越来越高昂。     

H3C闫军谈农信行业数据中心建设

日前,H3C公司资深金融行业顾问闫军在接受媒体采访时,就农信行业数据中心现阶段建设阐述了个人看法。闫军指出,目前,农信行业数据中心（含灾备中心）处在建设高峰期,很多农信社通过增加IT系统投入,在短短的2～3年内完成了大型商业银行花费5～10年才完成的数据大集中。     

智能运维及反洗钱运维建设的思考

FinTech时代,全球范围内的社会形态、商业生态和客户行为发生深刻变化,科技赋能效应日益明显。IT系统已经从支撑工具逐步演进为核心竞争优势。如何借助以云计算、大数据等为代表的新兴技术夯实运维基础;如何打造高效能、高可用、低风险运维系统,为业务提供持续支撑;如何保证信息系统安全稳定运行,优化IT资源环境的性能?这些都是IT运维管理所面临的新问题。面对不断涌现的运维新挑战,业界认为智能化将是运维管理的发展方向。     

打造新一代金融数据中心

据统计,2009年,中国各类数据中心(机房)的总数达到519990个,其中小于100平方米的数据中心仍是中国数据中心的主要形态,超过70%的服务器安装在此类数据中心.IDC预计,到2012年,中国的数据中心数量将达到540777个.在新增加的数据中心中,有不少是金融数据中心.     

数据中心机房环境监控系统的研究和应用

数据大集中已成为一种趋势,越来越多的金融机构纷纷建立大型数据中心以支撑各项业务的持续发展。数据中心机房作为整个业务系统的核心区域。机房内设备众多,互相协调性高,必须建立一套完善的环境监控系统,对机房内设备运行环境和机电设备的运行状况进行严密监测,对各种故障的报警情况和可能的设备早期预警状况做出及时报警,予以相应处理,使事故消除在萌芽状态。     

模块化机房建设及实施标准化的实践

随着IT基础架构的转型,以数据集中为重要标志的信息化建设在提高业务处理的效率、提升IT架构的可靠性和降低运维成本的同时,也对数据中心机房的快速部署、灵活扩容和稳定运行提出了更高的要求。笔者的工作单位中国人民银行益阳市中心支行(以下简称益阳市中支)通过运用模块化机房建设方案。     

数据处理平台高可靠性的设计与实现

在多个业务处理系统的应用环境中,一般都会涉及数据整合与数据集中处理的环节,通常在IT架构上会在多个上下游系统之间搭建一个数据处理平台,用于处理业务系统与下游的信息管理系统之间的数据加工需求,这个系统会根据需要进行短期的数据存储。对涉及多业务系统的企业,如银行、电信等,数据处理平台面对的源和目标系统多,每日处理数据量都很大。     

大型数据中心SNA EE互联设计与实现

目前整合多个网络、多种协议到单一网络平台是网络发展的趋势。由于IP网络可靠性高、速度快,并且能够较好地支持一系列网络协议,因而大型数据中心的网络设计基本上使用的是IP协议。但据统计,目前业界70%的企业数据仍然使用z/OS操作系统和SNA(SystemNetworkArchitecture,系统网络体系)协议进行处理。为了避免花费大量的人力、财力来更改SNA应用,业界大多采用了IBM研发的EE(EnterpriseExtender,企业扩展技术)进行SNA到IP网络的整合。一、EE工作机制及其在大型数据中心的应用EE是一种基于软件的方案,它遵从RFC2353,实现了将SNA…     

视频监控移动侦测技术在数据中心安防管理中的应用研究

随着社会经济的发展,有着银行业“心脏”之称的数据中心在建设规模、体系架构、生产交易量以及新兴技术的应用日新月异。安防管理作为一切发展的基石,在数据中心基础建设管理中至关重要。近几年,视频监控智能分析及人工智能技术发展突飞猛进,尤其是移动侦测技术可以降低数据中心机房区的人工监控成本,避免人员长期值守疲劳导致的监控失误,能够极大地提高监控的效率和精度。     

提高数据中心服务能力,创造数据中心服务价值

中国工商银行股份有限公司（以下简称＂工行＂）自2006年上市以来连续实施＂优质服务年＂、＂奥运服务年＂和＂服务提升年＂等接力式服务改进计划,并将2010年确定为＂服务价值年＂、2011年确定为＂改革流程、改进服务年＂。在全行持续不断抓服务促发展的战略下,     

中间业务平台分析及实现

在社会经济不断发展的今天，中间业务产品由于不占用银行自有资金，利润空间大，越来越受到商业银行的重视。中间业务产品包括支付结算、各种代收代付、银行卡业务、保理业务等。中间业务产品系统融合了银行核心本外币、活期、银行卡等多个内部系统，涉及人行、保险、证券、电力、电信等各种外联单位，对业务管理提出了更高的要求。因此，构建一个合理的中间业务系统是中间业务安全运行的基础。     

数据集中模式下应用监控通用指标探析与实现

商业银行数据集中处理必须建立在应用系统相对集中运行基础之上。随着业务不断发展,数据中心应用系统使用范围不断扩大,其业务影响力日益提高。截至目前,工商银行已经建立起各类应用系统200多个,数据中心的各类服务器已达2500多台，部分应用系统支撑着全球范围7×24小时的业务运行。如何有效掌握、控制如此庞大的计算机运行状况，预防潜在的运行风险，及时发现并消除已经发生的故障，以提高应用系统的连续服务能力，降低系统故障对业务的实际影响，已成为数据集中模式下生产管理最迫切需要解决的问题之一。     

姜建清亲临数据中心工行年终决算工作顺利完成

2002年12月31日,在总行会计结算部、信息科技部、计划财务部、数据中心、软件开发中心及各分行的共同努力下,中国工商银行2002年年终决算工作顺利完成.本次决算是工行投产CB2000系统和SYSPLEX系统、数据集中后的第一次年终决算,也是该行总分部一体化经营模式下的首次跨区域的年终决算.     

数据中心的永续解决方案

在银行电子化进程中,新一代银行业务处理系统大多采用数据集中存放、集中处理的大集中先进模式来替代原有的多分区、多中心、数据分散式存储和处理方式,这种新模式有利于加强银行账务监管、数据共享、新业务开发和降低计算中心的运营成本,并对系统稳定性提出了更高要求。事实证明,只有数据存储备份制定完备、持续可执行的业务连续计划才能为人们提供万无一失的数据安全保护。思科公司提供的完备的灾难备份和恢复解决方案包括同城灾备和异地远程灾备两种模式。同城灾难备份解决方案该方案(如图1所示)中,企业在两台交换机之间通过双互联交换链…