重构金融数据底座：中信建投基于TBDS的国产化大数据平台全栈演进与效能提升

分享专家：高森 | 中信建投证券大数据运维专家

数据来源：腾讯云金融数智峰会 2025 演讲资料

第一章：突破集群扩张与运维瓶颈

随着金融业务数字化转型步入深水区，中信建投证券在底层数据架构上面临多重战略困境与业务瓶颈：

• 组件耦合与集群管理困难： 大数据平台包含Hadoop、Spark、Hive等众多组件，相互依赖度高。随着数据量增长，物理机器规模持续扩大，资源管理与跨组件配置难度呈指数级上升。
• 运维开发排障效率低： 传统的纯人工排查方法难以应对复杂的故障场景，错误日志、警告日志及性能瓶颈的关联分析耗费大量时间，直接影响系统可用性。
• 多源异构开发链路割裂： 在旧有架构下，业务需求需要跨多个旧平台流转（涉及HDFS、HBase及开源RDBMS），研发链路冗长，数据集成与资产管理成本高昂。
• 技术栈平滑替代压力： 亟需寻找具备水平扩展能力、高度兼容开源生态（Hadoop/CDH），且能严格控制初始与隐性运维成本的国产化底层架构。

第二章：部署双轨双栈大数据中枢

针对上述痛点，中信建投证券自2019年起引入腾讯云TBDS构建大数据平台，并逐步完成全栈技术路线的统一与国产化升级：

• 实现信创与非信创双轨运行： 2021年底，双方共建并上线基于鲲鹏处理器+麒麟V10操作系统的信创版TBDS集群，实现底层基础软硬件的自主可控。
• 完成技术路线收敛统一： 2022年完成TBDS灾备集群建设，全面下线历史开源HADOOP与CDH集群，消除多套集群共存带来的运维冗余。
• 异构芯片混合部署： 规划升级至TBDS 5.3.0版本，从架构底层解决鲲鹏+海光异构算力的混合部署难题。
• 引入大模型融合运维： 规划构建“运维大脑”，结合大模型技术的语言理解能力，对实时监控指标（CPU、磁盘I/O、网络带宽）与海量日志进行深度挖掘与关联分析，输出智能诊断与SQL优化建议。

第三章：释放PB级数据资产业务动能

基于统一的大数据平台底座，中信建投证券在平台吞吐量、业务承载力及开发能效上实现了高度量化的提升：

• 集群规模与计算吞吐量跃升： 截至2025年，物理节点规模扩展至124+个，总数据存储量突破5.5PB。2025年上半年累计运行数据处理任务超474万+，全面对接CRM、业务日志、APP埋点及集中交易全历史数据。
• 核心业务信创覆盖率提升： 国产化信创节点规模达53+个，稳健支撑个性化推荐、经纪业务客户核算、个股风险管理及EQ行情等24个核心信创业务系统。
• 端到端数据开发周期缩短50%： 依托完整的工具链（Wedata），将需求输入、数据集成、清洗建模、调试到API服务的全链路开发周期，由原先跨多个旧平台的3天，大幅压缩至统一新平台内的1.5天。

第四章：赋能核心金融业务场景

数据底座的重构直接转化为前端业务的敏捷响应能力与精细化运营水平，核心落地场景包括：

• 零售业务实时数仓查询： 在开盘交易高峰期，支持业务人员实时、快速查询特定时间段内的客户交易与资金流水明细，具备在几十亿级庞大数据量下秒级响应的查询能力。
• 全量历史数据极速检索： 突破短期历史数据服务的周期限制，提供10年以上的极度长周期历史数据高性能查询服务，为多维度分析及机器学习（模型验证与优化）提供高保真语料支撑。
• 金融资讯整合推送加速： 优化底层数据处理逻辑，大幅缩短涵盖新闻、研报、股债基金及宏观行业数据的全维资讯处理过程，保障各业务条线资讯获取的准确与高效。
• 重塑CRM系统数据底座： 深度嵌入中信建投CRM系统，满足多销售条线对数据穿透及时性与精细化管理的核心诉求。

第五章：建立分钟级全链路运维保障

腾讯云TBDS不仅提供高度兼容的底层技术架构，其全生命周期的工程化服务机制也是保障金融级业务连续性的关键：

• 分钟级工单响应体系： 建立基于企业微信的敏捷支持机制，实现从问题提出到拉起技术攻坚群的自动化流转，响应延迟控制在分钟级。
• 垂直领域专家下沉： 根据大数据组件、数据采集、任务调度等具体故障节点，精准匹配原厂技术专家进行全流程跟踪排障。
• 系统级主动健康巡检： 实施每年至少一次的全方位深度体检（覆盖底层资源、组件状态与运行参数），提前预警系统瓶颈，降低突发故障率。
• 原厂运维能力全量转移： 通过定制化数据迁移与组件适配培训，并每年定额提供TBDS技术能力认证，实现甲方技术团队的长期赋能与运维自治。