周知のとおり、金融業界にはデータに対する非常に厳しい基準と要件があり、特にオンラインおよびリアルタイムのビジネス シナリオが増加するにつれて、金融業界も複数の課題に直面しています。 -時間データ分析、データのセキュリティと完全性を確保することも必要です。これを踏まえると、金融業界はデータサービスの選択において特に慎重かつ困難になるだろう。特にさまざまなデータベース製品が後を絶たない今、金融業界はどのように選択すればよいのでしょうか。今後の金融業界の発展に合わせて、どのような商品がより適しているのでしょうか？
FCon グローバル ファイナンシャル カンファレンスで、InfoQ は Feilun Technology の COO 兼共同創設者にもインタビューしました。彼はビッグ データ、インフラストラクチャ、クラウド コンピューティングの分野に長年携わってきました。彼は、長年 Baidu で働いてきました。過去 12 年間、彼はかつて Baidu Intelligent Cloud の副社長およびビッグデータおよびクラウド ストレージ部門のゼネラル マネージャーを務め、数十のクラウド製品を開発し、数十億の収益をゼロから開発しました。現在、オープン ソースApache Dorisの推進と、中国郵便貯蓄銀行を支援するために、Apache Doris カーネルに基づくリアルタイム データ ウェアハウス製品 SelectDB の作成に取り組んでいます。 UnionPay Commerce および Ping An Life Insurance 多くの大手金融会社がリアルタイム データ ウェアハウス プラットフォームをアップグレードしました。同氏はインタビューの中で、金融分野の顧客が直面するリアルタイム分析シナリオの問題点と解決策についての見解を共有しました。
Q1: 金融業界のデータ サービスに対する需要は主にどの分野に集中していますか?リアルタイム データ ウェアハウスに対する主な需要は何ですか?
Lian Linjiang: 金融業界はデジタル変革において比較的進んでいます。技術力への投資と新しいテクノロジーの使用はどちらも非常に綿密なものですが、焦点はデジタルです。変革は依然として多くの要求と課題に直面しています。
ビジネス ニーズの観点から見ると、金融業界の多くの企業がオンラインに移行していることがわかります。消費者金融サービス、企業金融サービスなどはすべて APP ベースです。これらのオンラインの変化は、ビジネスの認識、リスク管理、およびリスク管理をもたらしています。顧客の洞察、意思決定、その他のビジネス パスにはリアルタイムの操作が必要であるため、消費者信用、不正取引の特定、顧客行動の洞察など、よりリアルタイムのアクションが必要です。金融業界が顧客にサービスを提供するまでの時間と経路は以前よりも短くなり、より迅速なデータ分析と応答速度が求められることがわかります。
技術的な観点から見ると、新しいテクノロジーは金融ビジネスに更なるビジネス変革の可能性をもたらしており、特にテクノロジーの高度な構築や最先端のテクノロジートレンドの予測も重要であり、多くの業界顧客が金融ビジネスを立ち上げ始めています。財務省や情報技術省などの戦略機関を活用し、金融テクノロジー戦略を総合的に推進する。
しかし、多くの金融業界では、ビッグデータの構築に依然として遅れと複雑さが存在します。たとえば、多くの金融会社は、元のインターネット企業がたどったビッグデータ構築の経路をある程度再現し、Hadoop に基づくビッグデータ プラットフォームを構築し、その上にさまざまな課題に対応するための多数のシステムを構築しました。バッチ処理および分析システム、リアルタイム処理および分析システムなど、数十から数十の範囲のビジネス。したがって、技術計画と開発トレンドの観点から、金融業界のビッグデータ システムは簡素化する必要があり、アーキテクチャはよりシンプルかつ効率的である必要があります。
また、ビッグデータの技術開発は日々変化しており、時代の変化にどう対応していくかが金融業界の課題でもあります。
Q2: では、金融分野の企業は、自社のビジネスに適したデータベース製品をどのように見つけているのでしょうか?リアルタイム データ ウェアハウスの選択の観点からアドバイスをいただけますか?
Lian Linjiang: まず、需要から始めます。先ほど、金融業界のビジネスがオンライン化し始めているとお話ししましたが、ビジネス上の課題に対処するためにはリアルタイムデータベースが必要であると同時に、その活用方法に伴う一連の問題も解決する必要があります。データの統合、管理、向き合い方、ビジネスのさらなる最適化など、2つ目は将来のテクノロジートレンドを明確に理解することです。テクノロジーの急速な変化により、継続的なアップデートが頻繁に発生します。システムの構築はテクノロジーの発展に遅れているため、実際には継続的な反復のプロセスです。これにより、今日システムのアップグレードに労力が費やされ、将来的にはシステムのアップグレードが行われないという状況が発生する可能性があります。 1 ～ 2 年後には再びアップグレードされ、新しいテクノロジーの影響下では反復が必要になります。ビッグデータの今後の動向については、リアルタイム、ユニファイド、クラウドネイティブの3つの方向に発展すると当社では判断しているため、金融分野の企業ユーザーにも未来志向の製品を選択することをお勧めします。技術動向、第三に、オープン性の製品に注意を払うこと。いわゆるオープン性とは、データベース分野におけるSQLなどの標準インターフェース言語と同様に、業界標準を可能な限り表現できる製品を選択することを指し、このような標準はよりオープンな選択肢と将来の歴史的資産の継承をもたらします。ビッグデータ技術に目を向けると、オープンソースは実際にビッグデータ産業の発展をリードしており、標準化を非常に促進し、オープン性ももたらします。
Q3: Lian 氏はオープンソースの要素についても言及しましたが、SelectDB はオープンソースの Apache Doris をベースに開発されているとのことですが、金融業界にとって、オープンソースは企業選択の重要な考慮事項の 1 つですか?
Lian Linjiang: 現在、金融分野に携わる多くの企業を目にしますが、彼らは概して最先端のテクノロジーに対して非常に敏感でオープンな姿勢を持っています。実際のコミュニケーションの観点から見ると、オープンソース テクノロジに対する全員の認識と採用も概ね一致しています。なぜ？
まず、先ほど述べたように、オープンソースは開発者コミュニティ間の市場経済行動であるため、オープンソース自体が標準化を非常にうまく実現できます。優れたオープンソース製品が誰もに認められれば、より広く利用されるようになりますが、このプロセスには当然、高い信頼性と標準化が伴いますので、優れたオープンソース製品には独自の利点と普遍性がなければなりません。プロジェクトはうまく発展することを望んでおり、継続的な進歩が必要であり、それが製品に継続的かつ活発な活力をもたらします。第三に、財務には自律性と制御性に対する比較的高い要件があります。また、オープンソース コードは共有できるため、独立性と制御性が求められます。企業がそれをうまくコントロールして建設に投資する能力があれば、このコミュニティで 1 プラス 1 の利益を得ることができます。
オープンソースは金融企業にとって非常に有望なプラットフォーム構築の道であり、より強い活力と好循環をもたらすことができると思います。オープンソースを通じて当社の製品を強化することもでき、これは当社にとってチャンスでもあります。 Apache Doris が Baidu の膨大なデータ シナリオから作られたのと同じように、オープン ソースを通じて複数の業界やシナリオのニーズを広く吸収し、より迅速に繁栄できるようになりました。したがって、金融分野の企業や開発者がオープンソースを非常に支持しており、投資に積極的であり、構築を続けていることがわかります。
Q4: ご存知のとおり、金融は非常に高度なデータ要件を必要とする業界であるため、多くのデータベース メーカーにとって競争の激しい分野でもあります。他の金融レベルのデータベースと比較した場合、SelectDB の主な利点は何ですか?
Lian Linjiang: 会社設立初日から、私たちは自社のポジショニングを非常に明確にしてきました - リアルタイム データ ウェアハウス< /span> a>、リアルタイムは製品の第一の要件です。
データのリアルタイム分析を実現するには、データ統合の低遅延とデータ クエリの低遅延という 2 つの遅延の問題を解決することが最も重要です。言い換えれば、データ ウェアハウスは、第 2 レベルのクエリをサポートするために、データを十分に迅速に処理し、リアルタイムで表示できる必要があります。
したがって、ミリ秒レベルのリアルタイム データ書き込み、リアルタイムの追加、削除、変更を備えた主キー ストレージ モデル、リアルタイムで追加された詳細と集計のサポートなど、リアルタイムで多くの技術革新を行ってきました。ストレージ モデル、ミリ秒レベルの軽量テーブル構造の更新などにより、リアルタイム データのインポートとリアルタイムの可視化が可能になります。リアルタイム クエリの観点から見ると、SelectDB は、同時実行ポイントの高いクエリ、大規模で幅の広いテーブル クエリ、複雑な複数テーブルの関連付けなど、さまざまなクエリ負荷に対して非常に高速なパフォーマンスを発揮します。世界的な分析データベース評価リストである ClickBench では、SelectDB はさまざまなシナリオで優れたパフォーマンスを発揮するため、パフォーマンスの面で世界第 1 位にランクされています。
ポジショニングに加えて、ビッグ データの開発状況をさらに理解する必要があります。現在、企業は一般的に、バッチ用の複数のコンポーネント、対話型分析用の複数のコンポーネント、さらには複数のレイクを含む、典型的なレイクとウェアハウスの並列アーキテクチャ ソリューションを使用しています。 . 倉庫。これに基づいて、私たちは統合の概念を提唱し、現在の複雑なアーキテクチャを簡素化し、データ コンポーネントを可能な限り削減しました。特に特筆すべきは、SelectDB の最新のデータ プラットフォームを使用して、統合されたレイクとウェアハウスのソリューションを継続的に改善していることです。統合するソリューション データ ウェアハウスとデータ レイクは統合および統合され、BI レポート、アドホック分析、バッチおよび増分 ETL などのさまざまなビジネス ロードに統合されたデータ処理および分析機能を 1 つのアーキテクチャで提供します。
また、クラウドを必要とする顧客は、クラウドサービスのコストパフォーマンスやリソースの柔軟性にもより注目するようになるでしょう。また、SelectDB は当初からクラウド製品を中核としており、昨年 10 月には初のクラウドネイティブ製品を発売しました。これは、マルチクラウドと完全な SaaS ベースに基づく中国初のクラウドネイティブ データ ウェアハウスでもあります。 SelectDB Cloud: 現在、Alibaba Cloud、Huawei Cloud、Tencent Cloud、Amazon Cloud Technology などの国内外の主要なクラウド ベンダーをサポートしています。
上記の利点に加えて、SelectDB にはシンプルなアーキテクチャと豊かなエコロジーという特徴もあります。金融顧客が過去の資産を SelectDB に移行したい場合、エンタープライズ ユーザー データの移行と統合が確実に保証されます。多くの金融顧客のビッグ データ システムが上位レベルと下位レベルで相互接続されていることを考慮して、SelectDB は、数十のパートナーとの製品互換性、相互認証、ソリューション統合も確立しています。
最後に、金融顧客の特殊性により、継続的な交際とサービス能力がより重要になります。この時点では、実際に多くの建設と投資を行っており、現在、中国に7つの支店を持ち、プリセールス、アフターセールス、その他のサポートスタッフを配置し、信頼できるサービスを保証します。
Q5: 他のリアルタイム分析需要シナリオと比較して、金融業界のアプリケーション ソフトウェアには追加の懸念事項はありますか? SelectDB は保護のためにどのようなソリューションを使用しますか?
Lian Linjiang: インターネット業界では、すぐに使える SaaS 製品をクラウド上でワンストップで購入することを好みます。製品。しかし、金融会社の場合、信頼性や規制上の要件から、多くのシステム構築が民営化され、独自に導入されています。この点に関して、私たちは金融エンタープライズレベルの製品に関して多くの取り組みを行ってきました。
まず、金融業界向けにエンタープライズ バージョンを作成し、仮想マシン、物理マシン、クラウド ネイティブ インフラストラクチャ、プライベート クラウドなどのさまざまな環境に民営化して展開することができ、非常に効率的な展開、シンプルな環境を提供できます。使いやすく、操作とメンテナンスも簡単です。第二に、金融顧客はデータとITインフラストラクチャ全体に対して非常に高いセキュリティ要件を持っており、単一ソフトウェアシステムの高信頼性、高可用性、完全な許可システムを確保することに加えて、特に災害復旧とバックアップ機能を強化しています。ローカル デュアル クラスターと複数の場所のマルチセンター クラスター間の CCR 機能 サービスが切断されても、数秒から数分で開始できます。
Q6: 財務シナリオにおける SelectDB の導入事例を共有すると便利ですか?
Lian Linjiang: SelectDB は、銀行、証券、ファンドなど、金融業界全体の多くの顧客にサービスを提供しています。ここで、金融詐欺対策における大手国有銀行の実際の事例を紹介したいと思います。
大手国有銀行は多数の店舗と顧客を抱えているため、これに基づいてオンラインでビジネスを行うには、イベント前、イベント中、イベント後に多くのリスク管理の判断と処理が必要になります。特に不正対策活動の場合、損失は 1 日では回復しない可能性があるため、基本的には数秒、最悪の場合は数分のフィードバック ループが必要です。さらに、不正防止活動は主にターミナルで行われるため、大手国有銀行は数万の店舗と数億人のユーザーを抱えており、そのためには数万、さらには数十万の同時ユーザーが必要となり、非常に強力な地位を占めています。技術的要件。さらに、構築プラットフォームとして、管理がより簡単で、データの信頼性が高く、すべてのデータ統計が正確である必要もあります。このような特徴から選定は非常に厳しいものであるため、評価も重ねた結果、最終的にはSelectDBの技術が最も要件に合致しており、その性能は従来の数倍から数十倍も優れているとの結論に至りました。業界の同じ製品のこと。
現在、顧客は実際にそれを実装しており、その結果は非常に良好です。古いアーキテクチャを使用して実装した場合、効果は 1 時間または T+1 になる可能性があります。現在では、第 2 レベルのリアルタイム パフォーマンスを達成できるため、大規模な利用を強力に推進しています。また、より多くの実装シナリオを計画しており、ログ分析に当社のテクノロジーを使用して、インジケーターの観察、注文の分析、クエリ用の元のシステムを置き換えることも希望しており、全体的なコスト投資は以前のソリューションの 3 分の 1 で済むと考えています。 5番目。全体として、この顧客にとって、SelectDB はビジネス側のニーズを十分に満たしているだけでなく、構築側のニーズもより適切に満たしています。
Q7: 将来的に、SelectDB は金融分野でより多くの顧客にどのようにサービスを提供していくのでしょうか? これに基づいて、対応する計画はありますか?
Lian Linjiang: 技術的な観点からは、リアルタイム、統合、クラウドネイティブの 3 つの方向への投資と進歩を継続していきます。多くの企業のニーズ、顧客のニーズ、今日では多くの金融顧客にも恩恵を受けており、今後も私たちは手を携えて深い技術革新を続けていきます。
ビジネスシナリオから、ユーザーのビジネスシナリオに沿って徹底的な最適化を行います。例えば、ポートレート行動分析では機能設計や業務プロセスの最適化を行い、データ分析ではリアルタイムレポーティング、補助的な意思決定、ログ分析、さらにはAIデータ分析まで、より詳細なシナリオベースで行っています。思考と実装の実践。これは、当社のテクノロジーとビジネスが双方向の反復プロセスであることを意味します。
現在、金融分野では多くのデータ分析技術やビジネスシナリオが存在しており、その中でもデータの保存やデータ処理は実は非常に基本的な要件であり、さらにアプリケーションシナリオのニーズを満たすためにはエンドツーエンドでの実装が必要となります。ソリューション機能を実現するには、この分野の膨大な数のエコロジー関連メーカーと協力する必要があります。例えば、一部のBIベンダーと共同で指標分析を実施し、その効果は従来に比べて何倍にも向上しており、これらのシナリオソリューション機能は、最終的には金融顧客の幅広いシナリオでメリットを発揮することになります。将来的には、より多くのパートナーと協力して、よりエンドツーエンドのシナリオベースのソリューションを提供したいと考えています。
最後に書きます
グローバル データベースおよびビッグ データ分野で最も活発なオープンソース コミュニティの 1 つである Apache Doris の商業化企業として、当社はSelectDB リアルタイム 当社は、グローバル化、統合、クラウドネイティブ化の方向に向けてしっかりと投資を行ってきました。また、金融分野における SelectDB の商業化が継続的に深化し、エンドツーエンドの金融共同ソリューションが継続的に追加されることを期待しています。これにより、将来、金融分野のより多くの企業がデータの価値を解放できるようになります。
SenseTime 創設者、Tang Xiaoou 氏が 55 歳で死去 2023 年、PHP は停滞 Wi-Fi 7 が完全に利用可能になる2024 年初頭にデビュー、Wi-Fi 6 の 5 倍高速 Hongmeng システムが独立しつつあり、多くの大学が「Hongmeng クラス」を設立 Zhihui Jun の新興企業が借り換え、金額は 6 億元を超え、事前評価額は 35 億元 Quark Browser PC 版が内部テストを開始 AI コード アシスタントは人気があり、プログラミング言語のランキングはすべてです できることは何もありません Mate 60 Pro の 5G モデムと無線周波数技術ははるかに先を行っています MariaDB が SkySQL を分割し、確立されました独立した企業として</span> Xiaomi、Yu Chengdong 氏の Huawei からの「キールピボット」盗作声明に対応