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在互聯(lián)網(wǎng)金融成為IT領(lǐng)域炙手可熱新業(yè)態(tài)的今天，傳統(tǒng)金融行業(yè)的IT團(tuán)隊(duì)似乎還蒙著一層神秘的面紗。他們?cè)谧鍪裁?思考什么?對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融又有什么樣的感想?它們與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)有哪些區(qū)別和交融?未來(lái)的發(fā)展方向會(huì)是如何?本文由長(zhǎng)期在傳統(tǒng)金融行業(yè)為用戶(hù)提供開(kāi)源專(zhuān)家服務(wù)的國(guó)內(nèi)領(lǐng)先開(kāi)源解決方案服務(wù)商——上海富麥信息科技有限公司開(kāi)源解決方案總監(jiān)余軍為大家詳細(xì)分析了傳統(tǒng)金融IT行業(yè)的IT技術(shù)情況，并分享了團(tuán)隊(duì)如何借助Golang之上的優(yōu)秀開(kāi)源技術(shù)，嘗試進(jìn)入云計(jì)算領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)資源管理和容器領(lǐng)域，去應(yīng)對(duì)金融行業(yè)實(shí)際面臨的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)和激烈的行業(yè)變化。

1.基礎(chǔ)架構(gòu)真相：縱向復(fù)雜的集中式“煙囪”結(jié)構(gòu)

對(duì)實(shí)際項(xiàng)目中復(fù)雜的拓?fù)鋱D進(jìn)行抽象后，金融業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 金融業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)

從圖1可以明顯地看出，整個(gè)系統(tǒng)是標(biāo)準(zhǔn)的IOE結(jié)構(gòu)。事實(shí)上，在過(guò)去的二三十年間，全國(guó)***勢(shì)資源的投放點(diǎn)一直都是傳統(tǒng)的金融IT領(lǐng)域而非互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，因此金融業(yè)的IT系統(tǒng)一點(diǎn)都不落后，并且無(wú)論是團(tuán)隊(duì)技術(shù)還是具體構(gòu)成，都可以說(shuō)是非常先進(jìn)的，只是外界很少有機(jī)會(huì)去接觸和了解它的整個(gè)架構(gòu)。在之前阿里巴巴去IOE的浪潮中，有些人存在著一些誤解，覺(jué)得金融業(yè)IOE的系統(tǒng)比較低端，但真實(shí)情況恰恰相反。

那么，為什么與互聯(lián)網(wǎng)電商行業(yè)相比，金融業(yè)的服務(wù)器部署規(guī)模會(huì)小一些呢?其原因在于，架構(gòu)是根據(jù)業(yè)務(wù)生長(zhǎng)出來(lái)的，所以傳統(tǒng)金融業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)、電商行業(yè)在架構(gòu)上的差別取決于業(yè)務(wù)形態(tài)的不同。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，如一些大的平臺(tái)化的電商，在橫向上的每一層(如Web接入層、數(shù)據(jù)庫(kù)層)都會(huì)布置很多臺(tái)機(jī)器，但這些機(jī)器在同一層上做的都是類(lèi)似業(yè)務(wù)，所以從縱向上的業(yè)務(wù)種類(lèi)來(lái)說(shuō)其數(shù)量卻是有限的。而作為傳統(tǒng)行業(yè)，金融業(yè)IT業(yè)務(wù)的種類(lèi)和復(fù)雜度要遠(yuǎn)超過(guò)大家所熟知的一些電商類(lèi)應(yīng)用，它們?cè)诳v向上有很多犬牙交錯(cuò)的復(fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)，但每個(gè)業(yè)務(wù)線都是在單獨(dú)的一套系統(tǒng)里的，彼此隔離，并不要求有太多的橫向傳播。所以金融業(yè)的IT架構(gòu)不是做不到大規(guī)模的多機(jī)器布置，而是業(yè)務(wù)沒(méi)有這個(gè)需求。在過(guò)去的二三十年當(dāng)中，由于業(yè)務(wù)不斷往下生長(zhǎng)，國(guó)內(nèi)外絕大部分的金融IT業(yè)***的形態(tài)都是像煙囪一樣垂直的結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)之間是上下層的關(guān)系。這樣的確是有限制的，但是它的合理性支撐了過(guò)去30年內(nèi)中國(guó)的金融秩序和正常運(yùn)行。舉個(gè)例子，大家在上門(mén)戶(hù)網(wǎng)站或電商網(wǎng)站時(shí)，有些會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)打不開(kāi)的情況，但是到銀行取錢(qián)時(shí)從來(lái)沒(méi)有遇到過(guò)銀行無(wú)法操作的事情，金融業(yè)的交易一直保持非常平穩(wěn)，這就需要業(yè)務(wù)背后的系統(tǒng)的有效支撐。

2.IT環(huán)境真相：分而治之，嚴(yán)格管控

傳統(tǒng)金融業(yè)的IT環(huán)境包括三個(gè)部分：Dev/Test、Staging和Production，如圖2所示。

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圖2 金融業(yè)IT環(huán)境構(gòu)成

圖2中環(huán)境的設(shè)定與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)叫法類(lèi)似，但物理上的表現(xiàn)可能會(huì)完全不同。而在傳統(tǒng)金融業(yè)內(nèi)部，不同項(xiàng)目組技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員在開(kāi)發(fā)流程和方法上有比較大的差異。比如Dev/Test場(chǎng)景，金融業(yè)內(nèi)部有多樣的團(tuán)隊(duì)可能為同一個(gè)項(xiàng)目服務(wù)，有自己的技術(shù)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，有做產(chǎn)品的金融專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)，還有外包團(tuán)隊(duì)，這就導(dǎo)致了在流程上無(wú)法高效融合。此外，金融業(yè)對(duì)于以上環(huán)境的安全管控也會(huì)非常嚴(yán)格。在 staging 環(huán)境中，銀行會(huì)導(dǎo)入一些經(jīng)過(guò)脫敏的真實(shí)的交易數(shù)據(jù)，有一些業(yè)務(wù)網(wǎng)點(diǎn)甚至?xí)苯觼?lái)到staging環(huán)境里做實(shí)驗(yàn)性業(yè)務(wù)，或者完成完整的業(yè)務(wù)視角的UAT測(cè)試。因此它的安全性、可用性、容量等都是嚴(yán)控制的，甚至在一些大型金融行業(yè)的數(shù)據(jù)中心staging機(jī)房設(shè)置有多門(mén)崗，對(duì)進(jìn)出人員進(jìn)行管控。而 Production環(huán)境就不用說(shuō)了，只會(huì)在管控上更加嚴(yán)格。

#p#

3.技術(shù)發(fā)展真相：互聯(lián)網(wǎng)做的，他們都懂

2000年，金融業(yè)開(kāi)始了從RISC到IA的架構(gòu)轉(zhuǎn)變，這場(chǎng)變化進(jìn)行得如火如荼，大家都在探討是否要在系統(tǒng)核心外圍和邊界上面把大型的UNIX系統(tǒng)替換成Linux。這個(gè)過(guò)程持續(xù)了四五年的時(shí)間，UNIX To Linux在一些機(jī)構(gòu)開(kāi)始推行。接下來(lái)是開(kāi)源架構(gòu)，2004-2005年用戶(hù)開(kāi)始在一些網(wǎng)銀系統(tǒng)外圍的生產(chǎn)環(huán)境中使用一些工具。后來(lái)分布式架構(gòu)出現(xiàn)了，2005-2007年間金融客戶(hù)開(kāi)始在前端核心的外圍和渠道業(yè)務(wù)(如銀證、銀基、銀保，水電煤支付或者代理的當(dāng)他交易)中使用開(kāi)源架構(gòu)，甚至有一些走得比較快的金融用戶(hù)，會(huì)從國(guó)外學(xué)習(xí)。國(guó)內(nèi)的金融及證券交易所跟美國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)公司、電商企業(yè)一直都在進(jìn)行著交流，雙方的專(zhuān)家也會(huì)互相深入到對(duì)方的實(shí)際工作環(huán)境中進(jìn)行分享。從2008年開(kāi)始，虛擬化出現(xiàn)了，接下來(lái)就是云計(jì)算和大數(shù)據(jù)。這時(shí)，銀行的業(yè)務(wù)受到了所謂的影響，實(shí)際上金融行業(yè)最熟悉如何包裝市場(chǎng)需要的金融產(chǎn)品。早在四五年前金融互聯(lián)網(wǎng)化剛剛出現(xiàn)苗頭時(shí)，相當(dāng)一部分的金融企業(yè)向?qū)诒O(jiān)管機(jī)構(gòu)申請(qǐng)，并且做出了類(lèi)似余額寶的業(yè)務(wù)，當(dāng)時(shí)某些產(chǎn)品的投資回報(bào)率還是相當(dāng)可觀的。但是后來(lái)監(jiān)管機(jī)構(gòu)從整個(gè)市場(chǎng)的運(yùn)行安全角度考慮，同時(shí)政策指引層面也需要時(shí)間去了解和消化，這些業(yè)務(wù)開(kāi)展提案大多數(shù)都沒(méi)有通過(guò)。

后來(lái)移動(dòng)業(yè)務(wù)開(kāi)始興起，基本上每個(gè)銀行都在做并且越做越好。然后是敏捷和DevOps的來(lái)臨，敏捷在很多走在前面的金融機(jī)構(gòu)早已開(kāi)展，但是DevOps對(duì)于金融行業(yè)來(lái)說(shuō)跟進(jìn)是比較困難的，這不是技術(shù)上或是人力上的原因，而是在管理上更多的考慮和限制。

接著開(kāi)始了所謂的“去IOE”話題，大型金融企業(yè)也紛紛投身到了IT建設(shè)自主可控的大潮當(dāng)中。所以，從金融行業(yè)的IT基礎(chǔ)架構(gòu)建立起至今，技術(shù)和結(jié)構(gòu)上的革新從來(lái)沒(méi)有停止過(guò)，而是保持了對(duì)新技術(shù)的高度關(guān)注，順時(shí)而動(dòng)。到現(xiàn)在出現(xiàn)了 Docker，出現(xiàn)了自動(dòng)化運(yùn)維等一批新興技術(shù)，這些金融機(jī)構(gòu)的IT團(tuán)隊(duì)也在積極的研究。但是在金融行業(yè)實(shí)際的場(chǎng)景中，對(duì)于這些目前停留在調(diào)研階段，因?yàn)榻鹑跇I(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中風(fēng)險(xiǎn)控制和生產(chǎn)安全是首位的。

4.技術(shù)選型真相：從集中式到分布式，“動(dòng)物園”的資源分配

這里需要引入一個(gè)關(guān)于架構(gòu)模型的問(wèn)題，即“動(dòng)物園”跟“牛群”之間的關(guān)系。由于業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，金融行業(yè)形成了目前這種集中式的結(jié)構(gòu)，它具有和電商、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域完全不同的業(yè)務(wù)形態(tài)——業(yè)務(wù)種類(lèi)繁多，但每個(gè)業(yè)務(wù)的IT結(jié)構(gòu)中的每一層規(guī)模相比于代行互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)沒(méi)有那么大，不同業(yè)務(wù)之間邊界相對(duì)比較清楚。所以實(shí)際上這樣的場(chǎng)景是一個(gè)“動(dòng)物園”場(chǎng)景，管理者要去精細(xì)分類(lèi)管理照料這些動(dòng)物。而在互聯(lián)網(wǎng)及電商領(lǐng)域，IT系統(tǒng)多采用分布式架構(gòu)，架構(gòu)的每一層都是一個(gè)“牛群”。在這樣的一個(gè)模型里，每一頭“牛”對(duì)整體來(lái)說(shuō)都幾乎是同質(zhì)的。同一層的 “牛群”中的“牛”，獲得資源是盡可能平均的。但是“動(dòng)物園” 模式里就不一樣，由于不同“動(dòng)物”對(duì)資源的消耗存在差別，會(huì)產(chǎn)生不同的管理模式。將“動(dòng)物園”和“牛群”的具體模型對(duì)比如圖3所示。

圖3 金融業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的IT模型示意圖

所以在“動(dòng)物園”，即傳統(tǒng)金融領(lǐng)域，解決的是在這樣一個(gè)環(huán)境里面如何實(shí)現(xiàn)資源的高效合理分配的問(wèn)題，這是集中式“煙囪”模型向分布式結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換時(shí)必須要重點(diǎn)解決的。那么，針對(duì)資源管控的解決，結(jié)合開(kāi)源精神，需要進(jìn)行以下思考。

1)是否存在已知的解決方案

目前可以選擇的方案有HPC中的PBS，Conder及Platform的資源調(diào)度和服務(wù)管理技術(shù)，這是傳統(tǒng)分布式計(jì)算領(lǐng)域的;還有來(lái)自現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的分布式資源調(diào)度和服務(wù)管理技術(shù)，比如Hadoop YARN、Apache Mesos和Google Kubernetes等。

2)它們是否適合金融業(yè)的問(wèn)題場(chǎng)景

然后要看看一下這些解是不是能解決我們實(shí)際面臨的問(wèn)題，如果可以，就能直接做一些實(shí)施集成的工作來(lái)實(shí)現(xiàn)了。下面依次對(duì)這些產(chǎn)品進(jìn)行分析。

Condor

Condor是過(guò)去十年里，傳統(tǒng)IT領(lǐng)域在大型集群調(diào)度方面做得非常好的產(chǎn)品。Condor系統(tǒng)是面向高吞吐率計(jì)算而設(shè)計(jì)的，它的主要目的就是利用網(wǎng)絡(luò)中工作站的空閑時(shí)間來(lái)為用戶(hù)服務(wù)。

• Condor采用集中式調(diào)度模式,且不能保障用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量。
• 最小完成時(shí)間算法MCT(Minimum Completion Time)是以任意的順序?qū)⑷蝿?wù)映射到具有最早完成時(shí)間的主機(jī)上，它并不保證任務(wù)被指派到執(zhí)行它最快的主機(jī)上，而僅關(guān)心如何最小化任務(wù)完成時(shí)間，因而可能導(dǎo)致任務(wù)在資源上的運(yùn)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，從而潛在地增加了調(diào)度跨度。
• 以MCT算法為基礎(chǔ)演伸出了Min-Min算法，它是利用MCT矩陣，先分別找到能夠最短完成該任務(wù)的機(jī)器及最短完成時(shí)間，然后在所有的最短完成時(shí)間中找出最小的最短完成時(shí)間對(duì)應(yīng)的任務(wù)。Min-Min算法存在著一個(gè)很大的缺點(diǎn)，就是算法的資源負(fù)載均衡性能(Load Balancing)不高。
• Max-Min算法與Min-Min算法相似，都是將任務(wù)指派給具有最小預(yù)測(cè)完成時(shí)間的主機(jī)，不同的是Max-Min算法從所有任務(wù)的最小完成時(shí)間中選取一個(gè)***值，然后進(jìn)行相應(yīng)任務(wù)。主機(jī)映射，之后重復(fù)此過(guò)程直至待調(diào)度任務(wù)集合為空。
• 輪詢(xún)調(diào)度(Round Robin Scheduling)算法就是以輪詢(xún)的方式依次將請(qǐng)求調(diào)度不同的服務(wù)器，即每次調(diào)度執(zhí)行i = (i + 1) mod n，并選出第i臺(tái)服務(wù)器。輪叫調(diào)度算法假設(shè)所有服務(wù)器處理性能均相同，不管服務(wù)器的當(dāng)前連接數(shù)和響應(yīng)速度。該算法相對(duì)簡(jiǎn)單，不適用于服務(wù)器組中處理性能不一的情況,而且當(dāng)請(qǐng)求服務(wù)時(shí)間變化比較大時(shí)，輪詢(xún)調(diào)度算法容易導(dǎo)致服務(wù)器間的負(fù)載不平衡。

Mesos和YARN

• Mesos 采用了DRF(Dominant Resource Fairness)調(diào)度機(jī)制。YARN自帶FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler(借鑒了Mesos的DRF)。
• Mesos中的DRF調(diào)度算法過(guò)分的追求公平，沒(méi)有考慮到實(shí)際的應(yīng)用需求。在實(shí)際生產(chǎn)線上，往往需要類(lèi)似于Hadoop中Capacity Scheduler的調(diào)度機(jī)制，將所有資源分成若干個(gè)queue，每個(gè)queue分配一定量的資源，每個(gè)user有一定的資源使用上限。
• Mesos采用了Resource Offer機(jī)制，這種調(diào)度機(jī)制面臨著資源碎片問(wèn)題，即每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的資源不可能全部被分配完，剩下的一點(diǎn)可能不足以讓任何任務(wù)運(yùn)行，這樣便產(chǎn)生了類(lèi)似于操作系統(tǒng)中的內(nèi)存碎片問(wèn)題。
• YARN適合Long running job和數(shù)據(jù)分析類(lèi)資源的調(diào)度，對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)等短運(yùn)行時(shí)場(chǎng)景資源調(diào)度效果較差。
• YARN采用了增量資源分配機(jī)制(當(dāng)應(yīng)用程序申請(qǐng)的資源暫時(shí)無(wú)法保證時(shí)，為應(yīng)用程序預(yù)留一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的資源直到累計(jì)釋放的空閑資源滿(mǎn)足應(yīng)用程序需求)，這種機(jī)制會(huì)造成浪費(fèi)，但不會(huì)出現(xiàn)餓死現(xiàn)象。
• Mesos和YARN的調(diào)度器的擴(kuò)展和定制在開(kāi)發(fā)上都比較繁瑣。

Kubernetes

• Kubernetes僅僅是實(shí)現(xiàn)了一個(gè)極其簡(jiǎn)單的調(diào)度器。鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)者編寫(xiě)自己的調(diào)度器注冊(cè)進(jìn)框架。
• 調(diào)度策略分為兩大類(lèi)：Predicates和Priorities，其中Predicates判斷是否將pod調(diào)度到特定 minion(host)上運(yùn)行，而Priorities則是在Predicates的計(jì)算基礎(chǔ)上，通過(guò)積分Score方式，決定調(diào)度量。
• redicates包括：PodFitsPorts、 PodFitsResources、NoDiskConflict、MatchNodeSelector和 HostName，即一個(gè)minion能夠被選中的前提是需要經(jīng)歷前面提到的這5個(gè)Predicates的檢驗(yàn)，而Priorities又包括：LeastRequestedPriority、ServiceSpreadingPriority和EqualPriority，分別為通過(guò) Predicates檢驗(yàn)的minion計(jì)算優(yōu)先級(jí)(score)，score是一個(gè)范圍是0-10的整數(shù)，0代表***優(yōu)先級(jí)，10代表***優(yōu)先級(jí)。
• 調(diào)度機(jī)制還是過(guò)于平均，Predicates本質(zhì)上作為一個(gè)過(guò)濾器，帶有太多資源的物理屬性。
• 調(diào)度機(jī)制非常適合公有云場(chǎng)景，對(duì)于私有云領(lǐng)域欠缺靈活性。

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5.求解之路：基于場(chǎng)景的加權(quán)算法SWF

很可惜，以上提到的這些技術(shù)都分別有不適合傳統(tǒng)金融業(yè)的應(yīng)用環(huán)境的地方，但開(kāi)發(fā)人員也從對(duì)他們的分析中得到了一些啟發(fā)。比如，Kubernetes算法跟其他算法相比***的優(yōu)勢(shì)在于關(guān)注到了服務(wù)使用資源的需求是不一樣的，但是它的調(diào)度做得非常簡(jiǎn)單，基本上還是個(gè)平均的調(diào)度。因此，我們開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行一段時(shí)間的深入研究，設(shè)計(jì)了一套基于場(chǎng)景數(shù)據(jù)的加權(quán)算法(SWF，Scene Based Weighted Fairness)，即將性能和一些場(chǎng)景數(shù)據(jù)按照時(shí)間片采集下來(lái)，然后經(jīng)過(guò)算法計(jì)算，用短期和中長(zhǎng)期分類(lèi)來(lái)對(duì)應(yīng)應(yīng)用在資源池內(nèi)投產(chǎn)的不同階段，因?yàn)榛A(chǔ)項(xiàng)目建設(shè)一開(kāi)始資源用得相對(duì)少，后面會(huì)逐步增多，也可能出現(xiàn)業(yè)務(wù)爆發(fā)，支撐平臺(tái)出現(xiàn)資源請(qǐng)求高峰。而且通過(guò)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)人工干預(yù)調(diào)度里面的資源的均衡狀況。還可以通過(guò)權(quán)重比, 從利用率優(yōu)先、容量?jī)?yōu)先和可用性?xún)?yōu)先進(jìn)行調(diào)控。SWF具體的開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)采用了較為獨(dú)立的模塊方式，方便將來(lái)開(kāi)源后被第三方用戶(hù)使用、定制和集成。它具備以下特性：

• 適合金融行業(yè)架構(gòu)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的資源調(diào)度機(jī)制，圍繞各種對(duì)資源有不同分配使用要求的應(yīng)用開(kāi)展調(diào)度工作;
• 針對(duì)不同生產(chǎn)區(qū)域(devops/test，staging，production)實(shí)現(xiàn)基于權(quán)重比的調(diào)度調(diào)整方式;
• 實(shí)現(xiàn)局部調(diào)度的個(gè)性化和全局調(diào)度的公平性 ;
• 杜絕簡(jiǎn)單粗暴的調(diào)度，對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用的運(yùn)行影響降低。

目前該算法正在面向金融行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，進(jìn)行持續(xù)地開(kāi)發(fā)演進(jìn)和代碼調(diào)整。

雛形與未來(lái)：將容器技術(shù)運(yùn)用到實(shí)際場(chǎng)景

目前，余軍的團(tuán)隊(duì)在圍繞容器技術(shù)正在做一些面向金融行業(yè)場(chǎng)景的嚴(yán)肅而有趣的嘗試。

首先，他們構(gòu)建了一套資源池管理系統(tǒng)，所有工作都圍繞資源池的調(diào)度來(lái)進(jìn)行。在其上做了一層開(kāi)放層的資源池的調(diào)度工具，包括資源調(diào)度、彈性伸縮、服務(wù)發(fā)現(xiàn)等，如圖4所示。

圖4 資源池及調(diào)度工具示意圖

然后，構(gòu)建了調(diào)度批處理的作業(yè)調(diào)度、性能管理，此外還基于算法以及資源池的調(diào)度系統(tǒng)做了一個(gè)跨邏輯數(shù)據(jù)中心的方案，如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)中心方案示意圖

值得一提的是，以上所有工作均采用Go語(yǔ)言編寫(xiě)，并且100%自主研發(fā)，并逐步完整開(kāi)源給社區(qū)，希望幫助到那些有同樣業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要解決資源調(diào)度的開(kāi)發(fā)人員和團(tuán)隊(duì)。相信未來(lái)這些方案的具體實(shí)現(xiàn)會(huì)為云計(jì)算領(lǐng)域提供一個(gè)優(yōu)秀的金融行業(yè)場(chǎng)景落地案例。

可以看出，無(wú)論是“動(dòng)物園”還是“牛群”，雖然由于業(yè)務(wù)形態(tài)和監(jiān)管力度的不同，二者在技術(shù)應(yīng)用的具體形態(tài)上存在差異，但I(xiàn)T系統(tǒng)在本質(zhì)上，都有著共同的訴求：對(duì)業(yè)務(wù)的完善支撐、穩(wěn)定性、可靠性以及對(duì)資源的高效合理分配。相信通過(guò)余軍的介紹，可以為對(duì)于傳統(tǒng)金融IT行業(yè)感到好奇的人們打開(kāi)一扇窗，讓大家一睹窗內(nèi)實(shí)際的景象，并在自身系統(tǒng)的構(gòu)建中借鑒到一些技術(shù)思想。

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