实时数据服务平台——金融行业实时HTAP场景实践_35页_7mb

报告摘要

实时数据服务平台白皮书总结

核心内容

本白皮书聚焦于金融行业在数字化转型过程中对实时数据处理的需求，重点介绍了HTAP（混合事务和分析处理）架构及其在实时数据服务平台中的应用价值。HTAP技术通过融合交易与分析能力，为数据密集型应用和实时数据服务提供统一平台，推动企业数据消费化与数据服务的实时化。

主要观点

数字化趋势：数字化进入场景大爆发时代，企业需要融合开源技术体系和云原生基础设施，以支持多样化的业务需求。
数据服务消费化：数据服务需要支持“任意门”式访问，即在任意时间、地点、形式下为用户提供实时数据服务。
统一实时数据平台：统一平台能够满足“实时汇聚、实时反馈、实时洞察、实时决策”的需求，降低数据栈复杂度，提升业务敏捷性。
HTAP的定义与价值：HTAP是一种融合OLTP和OLAP能力的技术架构，能够满足混合负载场景下的实时数据处理需求，成为下一代数据处理的主流选择。
TiDB HTAP架构优势：TiDB HTAP通过行式存储（TiKV）与列式存储（TiFlash）的混合架构，实现高并发、高吞吐、强一致性、对等性、开放性等“四性合一”的能力，支持实时分析和交易处理。

关键信息

HTAP的应用场景：包括实时风控、反洗钱、用户中心、实时数据中台/实时数仓等。
TiDB HTAP架构设计：
- 采用Raft协议实现数据同步，确保强一致性。
- 引入MPP模式，提升分析查询性能。
- 支持与Flink、Kafka、Spark等大数据技术栈的集成，实现流批一体处理。
数据消费三维需求：
- 延时容忍度：内存数据库适用于低延时场景，HTAP适用于中等延时、高混合负载场景。
- 数据量：HTAP适用于PB级数据处理，而MPP数据库适用于中等规模数据。
- 混合负载率：HTAP支持高混合负载，而传统数据库和大数据平台则无法有效应对。

不同场景下的数据消费需求

类型	数据量	混合负载	延时容忍度	时效性	成本
单机内存数据库	单机限制	低OLAP为主	极低	高	一体机购置和维保成本高昂
单机数据库（如Oracle/MySQL）	scale up	低OLTP为主	低	高	分库分表、开发和运维成本高
分库分表数据库	中等规模且数据增量相对稳定	低	中	低	应用拆分、管理运维成本高
MPP数据库（如ClickHouse）	分布式	只OLAP	中	低	网络交互成本高
大数据技术栈（如HBase）	分布式scale out	只OLAP	高	低,通常T+1,T+N	数据有效性低，存储成本高
HTAP数据库（如TiDB）	分布式scale out	高	中	高，实时/T+0	一套架构服务多个场景，开发运维成本低

TiDB HTAP差异化优势：四性合一

一致性：支持金融级强一致性，保障数据可靠。
实时性：提供实时数据处理能力，支持实时分析与交易。
对等性：OLTP与OLAP能力对等，支持灵活扩展。
开放性：兼容MySQL协议与生态，与Hadoop、Flink等大数据技术栈无缝集成，支持云原生。

用户价值

面向IT决策者：TiDB HTAP简化数据栈，提升数据服务效率，降低TCO。
面向开发者/架构师：支持标准SQL，降低开发复杂度，提升系统弹性。
面向运维：提供交互式运维界面，简化运维流程，提升系统稳定性。

金融行业HTAP场景实践

实时风控

场景：信贷、支付类业务实时风控，如“维持担保比”计算。
方案：使用TiDB CDC与Kafka、Flink等技术实现数据实时汇聚与分析。
优势：支持高并发查询与实时分析，提升风控效率与准确性。

反洗钱

场景：内外部监管批量处理。
方案：构建分布式数据平台，支持实时数据处理与批量计算。
优势：提升批处理时效性，支持高并发与灵活扩展。

用户中心

场景：客户信息管理与共享。
方案：构建统一用户中心，支持联机与批量操作。
优势：实现数据统一管理，提升数据服务效率。

实时数据中台/实时数仓

场景：数据整合与实时分析，如实时营销、实时决策。
方案：结合Flink与TiDB构建实时数仓，支持流批一体。
优势：降低技术栈复杂度，提升数据处理效率与实时性。

总结

TiDB HTAP作为一栈式实时数据服务平台，为金融行业提供统一的数据服务架构，满足实时汇聚、实时反馈、实时洞察与实时决策的业务需求。其混合存储、流批一体、高并发、强一致性等特性，使其成为金融企业数字化转型的重要支撑。通过与Flink等技术的融合，TiDB能够构建完整的实时数据中台与数仓体系，推动数据价值的实时变现与业务创新。

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