嘉银科技PolarDB+AI金融数据底座评测

云原生和AI正在重塑金融基础设施，这一点在嘉银科技的实践中体现得淋漓尽致。他们这次把底层架构搬到阿里云PolarDB，带来的变化是实打实的：SCC全局一致性读彻底消灭了主从延迟，数据安全有了硬核保障；HTAP智能列存让风控分析从过去的“T+1”变成了秒级出结果；再加上Serverless和AI运维助手，数据库管理从人工抢修升级为智能防御。这次技术重塑不仅跑通了“高性能、低成本、高安全、易运维”的云原生演进路径，更给整个金融科技行业应对数字化挑战提供了一块“他山之石”。

—— 嘉银科技CTO 王喆

1、助贷系统的进化之路

作为中国领先的金融科技服务集团，嘉银科技始终把“技术驱动金融普惠”作为使命，依托人工智能、云计算、大数据等前沿技术，在消费场景内连接消费者与金融机构，让每位用户都能享受到高效便捷的科技服务。基于对行业技术趋势的深刻洞察与系统性研判，嘉银科技启动了数据基础设施的战略升级规划，成为中小微企业及个人用户数字化转型的重要合作伙伴。

为了加速技术赋能，嘉银科技与阿里云达成了战略合作，聚焦AI大模型与云计算技术的深度协同创新。双方以“技术共创、价值共享”为核心理念，共同探索金融科技的未来范式。嘉银以前瞻性的技术布局为业务发展奠定坚实基础，阿里云则以持续创新的产品能力回应客户的信任。这次技术升级标志着嘉银科技从传统IDC架构向云原生数据库及AI驱动数据库的全面转型。通过阿里云PolarDB的弹性计算与分布式存储能力，构建起面向未来的可扩展技术底座，为其用户提供更高效、智能的普惠金融服务。

2、从传统架构到云原生架构及AI驱动的战略跃迁

面对传统IDC架构在性能瓶颈、扩展受限、运维复杂等方面的系统性挑战，嘉银科技选择以云原生技术重构数据基础设施，实现从“被动响应”到“主动引领”的战略转型。作为这一转型的核心载体，阿里云瑶池旗下的云原生数据库PolarDB PostgreSQL版（以下简称PolarDB）不仅承载了业务迁移的技术需求，更成为驱动金融科技创新的关键引擎。这个体系通过四大核心能力实现了关键突破：

高效低风险迁移方案：依托阿里云流量回放与DTS全链路迁移体系，通过毫秒级精准验证与灰度切换机制，实现核心业务“数据零丢失、业务零感知”的平滑上云。AI驱动运维能力升级：引入PolarDB AI助手构建智能诊断体系，通过批量健康巡检与慢SQL自动定位，推动运维模式从人工经验驱动向智能主动运维转型，显著提升运维效能。高性能支撑：基准测试显示TPS峰值突破17万，结合IMCI智能列存索引实现复杂查询秒级响应，并通过高效年龄回收机制保障持续高写入场景下的业务稳定性。云原生跃迁：基于存储计算分离架构与Serverless弹性能力，实现PB级无缝扩展与10秒内故障自动切换，并通过SCC全局一致性读技术兼顾高可用与强一致性需求。

高效低风险迁移方案

▶︎ 生产流量回放

这里有个现实问题：嘉银科技源端的PostgreSQL版本涵盖了9.5到13，跨度不小。针对这个挑战，他们依托阿里云“流量回放”工具构建了一套全场景兼容性验证方案。通过采集1小时真实业务日志，在PolarDB集群实现毫秒级精准回放，全面验证了高并发下的兼容性与稳定性：

全版本适配：覆盖PG 9.5至13的语法、函数及事务特性，确保迁移无障碍。
真实负载验证：基于实际日志模拟1:2~1:3读写混合负载，深度检验系统性能边界。

▶︎ 平滑迁移方案

为了保障核心业务平稳迁移至阿里云PolarDB，嘉银科技基于阿里云DTS构建了全链路迁移方案，成功实现全量数据同步，为业务连续性打下坚实基础。

多维保障迁移稳定性

弹性扩展：预设88C至120C分钟级弹性扩配机制，确保高并发场景下业务SLA达标。
智能回滚：在无DTS反向链路条件下，通过流量智能调度实现秒级切回源库，明确数据一致性边界，确保风险可控。

精细化割接执行

低峰灰度切换：在00:30业务低峰期实施，采用灰度策略分批验证核心链路，业务中断小于30秒，并配备24小时应急响应。
全链路监控验证：部署DTS校验与Prometheus监控，经24小时观察（数据延迟小于500ms）确认稳定后，正式断开DTS链路。

这次全链路迁移实践标志着嘉银科技在大规模数据库云化领域取得了突破性进展，为金融科技行业提供了“数据零丢失、业务零感知”的云迁移方法论。

AI驱动运维能力升级

全量核心实例迁移上云后，一个现实问题又摆在了面前：数据库规模太大了，业务连续性要求又特别高。传统依赖人工巡检和问题排查的运维模式，已经难以同时满足效率与稳定性的要求。通过引入PolarDB AI助手，嘉银将大模型能力与数据库专家知识、实例元数据及性能指标相结合，构建了更加智能化、自动化的数据库运维体系。

▶︎ 批量智能健康巡检，提前识别风险隐患

在日常运维中，DBA团队首先将AI助手应用于批量健康巡检场景。AI助手能够对多个PolarDB实例进行统一巡检，自动识别潜在风险、异常指标和配置隐患，并提供针对性的优化建议，帮助DBA团队在问题影响业务前提前发现并处置风险。这个能力显著提升了数据库运行的稳定性，也为金融核心业务提供了更加可靠的底层数据支撑。

▶︎ 加速数据库问题诊断与优化

同时，DBA团队还将AI助手用于慢SQL与数据库问题分析场景。面对复杂SQL性能下降、实例负载异常等问题，AI助手可以基于性能数据、诊断信息和专家经验，快速定位可能原因，并提供优化方向和处理建议。相比以往依赖DBA人工逐项排查的方式，AI助手大幅缩短了问题分析时间，降低了日常运维工作量，使DBA团队能够将更多精力投入到架构优化、容量规划和业务保障等高价值工作中。

通过AI助手，嘉银实现了从“人工经验驱动”向“智能诊断与主动运维驱动”的转变，在提升数据库稳定性的同时，也显著增强了大规模PolarDB集群的运维效率，为金融业务的高可用、低风险运行提供了有力保障。

高性能支撑核心业务稳定运行

▶︎ IMCI助力复杂查询分析实时化

随着“业务上云”战略的深入推进，嘉银不仅完成了大规模数据库迁移，更借助PolarDB的HTAP能力——IMCI智能列存索引引擎，实现了分析性能的跨越式提升，真正做到了技术与业务的深度融合。

复杂查询性能跃升：以营销业务为例，数据分析从原来的T+1小时变成了秒级到分钟级。
慢SQL治理：此外，IMCI还助力业务侧完成了慢SQL治理，group by语句原地加速25倍，从75秒降低到3秒。

HTAP的实践标志着嘉银科技在实时数据分析领域实现了重大突破，为金融行业提供了“分钟级决策、秒级响应”的云原生解决方案。

▶︎ 高效年龄回收助力业务稳定性提升

营销业务上云后，业务规模实现了显著提升。对于一般开源PG或者普通硬件来说，在持续高写入压力的场景下，很难保证年龄回收的及时性。PolarDB PostgreSQL在年龄回收过程中，积累了一些优化手段：

单Worker提速：利用预读+异步IO机制结合PolarStore高性能存储，大幅提升VACUUM效率，降低事务回卷风险。
多Worker并行加速：提升autovacuum_max_workers上限，实现成倍的性能增益。
周期性控制与基线管理：设定年龄回收阈值，并在业务高峰前定期执行清理，为年龄增长预留充足空间。

云原生跃迁

▶︎ 极致弹性：从容应对业务高峰，秒级响应突发流量

金融类业务有个很明显的特征——潮汐效应。在节假日、促销活动等场景下，流量可能是平时的数倍。PolarDB提供多层次弹性能力，让业务从容不迫：

存储自动伸缩：基于分布式共享存储，数据容量可从GB级无缝扩展至PB级，无需停机或迁移，适应长期数据增长。
计算节点Serverless模式：秒级响应突发流量，数据库可根据CPU等指标自动扩缩容，实现秒级感知、秒级响应，完美应对瞬时洪峰，保障用户体验流畅不卡顿。

▶︎ 金融级高可用：护航监管合规与业务连续性

PolarDB采用“一写多读+计算存储分离”的云原生架构，从根源上提升了系统可用性：

主节点发生故障时，系统可在10秒内自动完成主备切换，且数据零丢失（RPO=0），保障服务持续在线；存储层采用多副本强同步复制，确保任何单点故障不导致数据损坏。

▶︎ 全局一致性（SCC）：多节点负载均衡下的严格一致性保障

在金融场景中，比如借贷、支付，如果存在主从延迟，那么“付款成功但余额未更新”、“订单已创建但查询不到”这类问题就会冒出来。PolarDB独创的SCC（Strongly Consistent Cluster）全局一致性读技术，彻底破解了这一难题：

所有只读节点都能提供与主库完全一致的时间点视图，无论请求路由到哪个节点，读取结果始终与最新写入保持一致。在保证强一致性的同时，通过RDMA等优化技术，性能损耗极低，业务侧几乎无感知。

3、总结与展望

在数字化转型进程中，嘉银科技率先完成了核心系统云原生升级，成功验证了云原生数据库在高并发、高可用金融场景下的可靠性，并开创了“高性能、低成本、易运维”三位一体的技术范式，为行业提供了可复用的标杆方案。

依托阿里云领先的数据库产品矩阵，嘉银科技构建起覆盖全业务链路的智能数据底座：

核心交易与业务系统全面迁移至PolarDB，充分发挥其极致弹性与毫秒级故障切换能力，支撑亿级用户规模下的稳定高效运行。
在实时风控与反欺诈场景中，采用云原生多模数据库Lindorm，实现海量数据的高性能写入与毫秒级查询，显著提升风险识别时效性。
通过Tair构建高性能缓存与实时特征服务，为精准营销、RTA（Real-Time API）投放等场景提供亚毫秒级响应能力。
基于阿里云SelectDB打造统一标签体系与实时分析平台，实现用户画像秒级更新与营销策略敏捷迭代。
引入数据库自治服务DAS，实现自动化监控告警、智能性能调优与一键式故障诊断，降低运维复杂度，提升数据库管理效率。

此外，PolarDB在AI方向已有多项产品化能力落地：PolarDB AI节点支持NL2SQL自然语言查询与多模态数据打标训练；PG Vector向量检索引擎持续升级以支撑RAG和语义搜索场景；PolarDB企业级数据库智能助手提供AI驱动的诊断与优化建议。嘉银将与阿里云瑶池在AI方向展开深入合作。