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在“技术+数据”双轮驱动改革转型的大背景下，民生银行于2018年启动了数据中台的论证建设，2019年全线完工投入使用。数据中台的技术诉求与云原生有着“天然”的契合，我行自主探索、自主研发，在建设中进行了诸多探索创新，走出了一条自己的道路。近期作者将分成工具篇和管理篇两个篇章分享这些数据中台在云原生领域的落地实践。
01
民生银行数据中台建设概况
数据中台是当下一个比较火的理念，由阿里在2017年左右率先对外提出，本质是通过数据技术统一标准和口径，对“全域”数据进行采集、加工、存储，形成一个口径统一的数据服务中间层，进而高效为业务层和决策层提供数据支撑。数据中台理念对大企业更具吸引力，可以对症很多企业成长到一定规模后的“数据病”，金融行业首当其冲，各家金融机构也都在探索中。
图1 民生银行数据中台建设概况
民生银行在数据中台的论证实施上走在了金融机构的前列，是首家在金融领域探索并落地金融数据中台的机构，获得金融电子化颁发的《2018年度金融行业科技创新突出贡献奖》，整体架构基于“微服务+容器化”思路设计，Store数据存储体系、Service数据服务体系、Open数据路由体系、Plus管理体系4大功能体系核心模块自主研发，基础组件按照安全可控（国产化）标准落地。现阶段正在为民生银行个金、小微、私银、网金、公司、供应链、资管、监管等10余个业务领域的数据诉求提供支撑，涵盖100余项专业化金融场景、数百项数据服务，日均调用次数超1000万。
02
初探云原生
云原生（Cloud Native）的概念在2013年左右提出，2015年Linux基金会推出独立的云原生应用基金会（CNCF），云原生技术与应用的发展开始走上快车道，孵化了包括Kubernetes、Prometheus等众多耳熟能详的优秀项目。“原生”即为土生土长的意思，指应用在设计阶段即明确将进行“云化”的部署运行（而非基于虚拟机技术的迁移改造），充分利用弹性、松耦合等云化的优势进行架构设计。CNCF公布的云原生代表技术包括容器（Container）、服务网格（Service Mesh）、微服务（Microservice）、不可变基础设施（immutable infrastructure）和声明式API（declarative APIs）。这里作者结合民生银行基础技术栈，将云原生的建设思路抽象为按照微服务、容器化的架构设计应用、兼顾DevOps标准，满足持续交付基本诉求，即：
云原生 = 微服务 + DevOps + 持续交付 + 容器化
图2 云原生建设思路
03
从数据中台建设“痛点”谈云原生技术架构“诉求”
开篇提到数据中台的架构诉求与云原生（微服务与容器化）有着“天然”的技术契合，契合点在于：数据中台在打造金融领域数据服务场景的过程中所面临的“痛点”与云原生技术的特长不谋而https://www.3tt.net/?mod=artinfo&aid=586合。
近年来银行经营压力持续增大，各业务条线在一线经营上，为了寻求新的增长点，提出了诸多个性化数据分析和服务的述求，在没有数据中台时，要满足诸如小微、私银、网金、公司、供应链、监管等诸多银行业务条线的数据需求，数据分析师和工程师需要在后台数据仓库上完成T+1的数据加工，然后将数据文件推送给各个业务前端系统，每个业务前端系统都维持一个小规模的数据团队，专门负责将数据文件转化为自己领域内的数据服务，实现业务述求。这种模式下痛点以及对数据中台架构选型的要求主要体现在以下几点：
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