数据大集中与灾难备份技术.ppt

第9章数据大集中和灾难备份技术 第9章 数据大集中和灾难备份技术 数据集中带来了风险的集中，而风险的集中又让我们无法回避另一个话题——灾难备份。 本章将介绍当前银行信息化中这两个热点技术——数据大集中和灾难备份技术。 9.1 数据大集中 9.1.1 数据大集中的含义 ●银行数据大集中可以的内涵可以用八个字来概括: -数据集中: 集中是数据的“相对”集中，不是绝对集中； -系统整合: 整合是在数据集中基础上的应用整合和系统整合。 9.1.2 国内银行数据大集中的进展情况 ●1994年，工商银行最早提出来“大集中”的概念，叫“大机 延伸”。并率先在京、沪两地建立互为备份的数据中心。 2004年9月25日，工行成功地将全国业务集中到上海处理中心。 同时，工商银行还完成了澳门、新加坡、东京、汉城、香港等 亚洲地区分行的数据集中上挂工作，实现了中国工商银行亚洲 地区省外分支机构数据的集中处理。 ●农行在2003年完成全国数据处理中心的基本建设; 2004～2005年实施省级数据中心的合并，到2005年底全面完成大集中工程. ●中行于2004年已实现华北、华东、华南、西南、西北五大中心的区域数据集中，同时进行系统平台与应用软件版本的统一，目前西北和西南中心的核心系统已实现逻辑集中。 9.1.2 国内银行数据大集中的进展情况 ●建行计划在2001年9月完成一级分行业务数据集中处理，并完成全行一、二级骨干网络的重组优化工作，再用二年半到三年的时间实现大集中的目标。 ●交通银行已抓紧实现全行对公、对私业务处理系统的数据集中处理，并启动了海外数据中心的建设，其东京分行计算机系统于2004年4月1日正式挂接香港分行综合业务处理系统。同时完成了总行数据中心与海外数据中心的互联。 ●光大银行已在2004年6月底完成了全国的大集中，实现了业务的全行集中处理。 ●目前，国内的各家银行都在走大集中的发展之路，只是进程各有不同。那些能及早完成大集中工程的银行必将在激烈的竞争中占得先机。 9.1.3 数据大集中的必要性 1．银行信息化的四个阶段 从基于数据处理的业务来看,目前银行业信息化的发展经历了4个阶段： 20世纪80年代中期:中国银行业开始电子化基础设施建设, 从手工业务处理流程逐步过度到计算机处理流程; 进入90年代:以国有商业银行为主的银行电子化已经初具规模, 大多数银行营业网点已经走向业务处理电子化； 到90年代中期以后:在单机应用基础上，并行多任务分布计算和分级处理渐趋成熟, 部分发达地区银行已经开始走向网络化发展阶段。 2000年以后:银行业进入到数据大集中的阶段 2.大集中前的问题 ： (1)数据管理维护困难，不利于全行集约化经营 ; (2)风险大:中心多、数据分散, 随着业务量的加大, 风险越来越大, 管理难度加大。 (3)可扩充性差, 不利于保护投资。 3.大集中的优势 (1)将所有的客户数据与处理数据集中到一个数据库中, 不仅克 服了分散系统信息零散、交叉和重复的弊端, 更可为客户信息 资源事后分析处理提供完整依据。 (2)使大总行、小支分行的管理体制成为可能。 (3)电子化业务集中处理后, 软、硬件、人员等费用投资明显降 低 。 (4)为中国银行业适应国内竞争、参与国际竞争打下良好基础 、 克服了分散系统信息零散、交叉和重复的弊端 。 9.1.4 大集中的模式 1.机器设备集中模式 :指简单地将原来多个信息处理中心的设备集中.是最低层次的集中, 在信息化的初级阶段经常出现。 2.物理数据集中模式 :指部门内部数据集中到同一台主机或多台主机构成的集群系统中, 实现数据的集中存储和管理 . 3.应用处理集中模式 :指在部门软件体系架构中实现一体化设计, 以覆盖所有业务。物理数据集中模式和应用处理集中模式是目前采用最多的两种模式。 管理数据集中 管理数据集中:针对数据分散情况，原有分散在各地或各部门的业务数据可通过网络方式，集中存储到同一个主机（主机群）,以便于管理，这种集中模式与业务应用无关，在这个集中模式下可以相应地开发管理应用.国外的大银行目前基本上采用的是应用处理集中模式 . 如:花旗银行在全球共有3个数据中心, 分别为CEEMEA中心(拉美部分地区、中/东欧、中东、非洲)和拉美中心、亚洲中心, 在基于统一的数据中心的基础上，按对公业务应用、客户应用和公共应用实现业务处理系统的整合，并通过规定路径提供给银行员工及客户使用。 9.1.5 数据大集中的应用案例 ●中国银行系统大集中的目标是:将二级行的数据集中到省行的 数据处理中心, 加强省行的金融监管力度 ;实现主要业务的全省联网;同时将各地市二级分行的主机逐渐变成网络节点机, 承担网络节点设备和本地特色业务 。 系统的设计原