作者 | 金旺

來源 | 科技行者

2004年，谷歌啟動了一項影響深遠的“登月計劃”——數字圖書館計劃。

作為谷歌第一個“登月計劃”，這一計劃旨在將當時全世界1.2億冊圖書掃描成PDF格式，將人類沉淀下來的寶貴知識搬到互聯網上，以期知識共享。

隨后，谷歌先后與哈佛大學、斯坦福大學、牛津大學、密歇根大學等高校圖書館及城市公共圖書館簽訂合作協議，來完成谷歌的宏圖大愿。

到2015年，《紐約時報》報道谷歌這項計劃時，谷歌已經完成了超過2500萬冊圖書的數字化。

倘若每本書以2MB來計算的話，這堪稱人類歷史上最早的數字化工程，十年間產生的數據量約為0.047PB。

這一年，全球數據量達到了8.6ZB，云計算、人工智能等技術正在讓大數據發揮魔力，中國數字經濟達到了18.6萬億元，GDP占比27.5%。

這時，作為數字經濟三大IT基礎設施之一，中國數據庫產業首先在金融行業迎來了變革。

01 金融轉向分布式

作為數據密集型產業，金融領域是最早采用數據庫的產業之一，也是最早對數據庫架構提出新需求的產業。

四川農商聯合銀行就是在2018年做出決定，要對包括數據庫在內的IT基礎設施進行技術轉型。

四川農商聯合銀行，股份改制之前又稱作“四川農信”，作為常年服務于四川各市縣6000萬用戶的地方銀行，四川農商聯合銀行擁有近5000個營業點，超4萬員工，核心用戶有著小額高頻取現需求的特點，日交易量高達3300萬筆、交易額約1000億元，春節高峰期的幾天日交易量甚至會翻一倍之多。

這是四川農商聯合銀行業務上的特性，在技術上，四川農商聯合銀行在2018年之前，有多達6種數據庫，每種數據庫都需要購買原廠服務，再加上設備成本、維護成本、人工成本，每年都是一筆不小的開支。

尤其四川地處地震多發地帶，近十年發生的5級地震就有30多次，這樣的地震對人類生活不會造成太大的影響，但對于金融行業中的大型機卻存在威脅。

在地震時，一個微小的接頭松動，就有可能導致幾千萬的交易量掉線，因而四川農商聯合銀行當時每年維護成本一大半都花在了大型機維護上。

再加上數據庫降本增效的需求，四川農商聯合銀行的數據庫技術轉型在2018年開始提上日程。

這一年，數據庫領域也有了新的架構變化。

回顧過去幾十年數據庫發展歷程，數據庫基礎架構大致分為集中式和分布式兩個階段。

在早期信息化階段，基于集中式架構的數據庫一直是全球金融、電信、交通行業信息化轉型的最優解，然而隨著互聯網的興起，線上業務量越來越大，高昂的運維成本和煙囪式部署的歷史遺留問題就成了企業數字化轉型的瓶頸，基于分布式架構數據庫的出現就成了歷史的必然。

作為一款100%自研的原生分布式數據庫，OceanBase在2010年寫下了第一行代碼，并在之后很長一段時間里潛心鉆研、精進技術，經受內部場景的不斷磨煉。

2018年，四川農商聯合銀行結合自身彈性業務、降本增效的需求，在2018年進行IT基礎設施架構轉型時，決定向分布式架構轉型。

在定下這一轉型戰略后，四川農商聯合銀行發現，當時市面上可選的產品并不多，2018年3月啟動POC測試時，參與POC測試的團隊一共只有3個。

據四川農商聯合銀行相關負責人回憶，當時針對數據庫主要測試場景有三個，一是大規模并發交易響應時間，二是容災切換等異常場景的一致性，三是大規模集群管理能力。

“測試下來，OceanBase的性能表現最佳，這也是我們當時選擇OceanBase的直接原因。”

隨后五年里，四川農商聯合銀行一邊是新建系統全部采用新的分布式架構，另一邊也在推進存量系統大規模上云，并在2023年啟動了分布式核心建設。

如今四川農商銀行已經建立起三地四中心五節點多活架構，包括6大類業務49個應用系統部署在了OceanBase上，OceanBase承載的日均交易量達到了8000萬元，日峰值交易量則達到1.3億元。

而在金融行業，分布式數據庫替代集中式數據庫正在成為大勢所趨。

包括中國工商銀行、交通銀行、四川農商聯合銀行、中國太平洋保險、招商證券等都已經采用了OceanBase，OceanBase由此也成了金融行業承載關鍵業務負載的核心數據庫產品。

02 OceanBase沖出重圍

近日，OceanBase首次對外披露了金融行業營收：

2023年，OceanBase在金融行業營收達到了2.7億元，位列分布式數據庫獨立廠商之首。

這時的全球數據庫產業依然熱情高漲，市場上活躍著472家數據庫廠商，相關產品超過500款，即便是在國內，依然有超過150家廠商、238款產品同臺競爭。

OceanBase之所以能在激烈的競爭環境中有這樣的業務規模和市場地位，一方面是因為金融行業數字化轉型的特殊時代需求，另一方面則是由于OceanBase長達14年的技術積累。

作為國內頭部保險公司，中國太平洋保險是在2021年開始轉向分布式數據庫的。

中國太平洋保險在經歷了核心系統攻堅復雜場景打磨數據庫產品后，分布式數據庫成為金融行業數據庫應用主流趨勢已經漸趨明朗，OceanBase自2020年開始商業化運營后，也進入到了規模化推廣階段。

中國太平洋保險當時結合自身業務特性，對市面上的數據庫業務進行了一系列評估，最終選擇了OceanBase作為轉向分布式數據庫的產品。

令中國太平洋保險數智研究院首席數據庫專家林春印象深刻的是，“由于保險業務復雜度高于銀行，業務與原有商業數據庫綁定程度也更深，因而對業務的平滑遷移要求很高。”

由于這也是OceanBase在誕生時要解決的關鍵問題之一，在攻堅這一問題后，強兼容性也成了OceanBase一項核心競爭力。

在中國太平洋保險轉向分布式數據庫時，OceanBase通過“全面語法兼容”，配合中國太平洋保險完成了“P17核心客戶服務系統”平滑遷移并在2022年底上線成功，截止目前已經平穩運行了500多天。

“能夠承載關鍵業務負載的數據庫不是在實驗室或辦公室中寫出來的，一定是在復雜業務場景中打磨出來的，”這是OceanBase副總裁、金融政企事業部總經理王爽這些年在OceanBase商業化過程中最深刻的體會，也是數據庫產業的獨特之處。

在過去14年里，OceanBase不僅秉持根技術100%自研，在全球12個國家和地區拿下了500+項專利，還一步步從支撐自身電商業務、移動支付業務等內部場景，到被越來越多金融機構選擇。

據OceanBase官方公布數據顯示，如今已經有70%千億資產規模以上銀行、75%頭部證券機構、65%頭部保險機構、45%頭部基金公司選擇了OceanBase進行核心系統升級。

來自市場調研機構IDC的統計數據顯示，2023年中國金融行業分布式事務型數據庫市場規模為2.2億元，競爭格局基本穩定，頭部5家廠商占據整體市場份額的86.9%。

其中，OceanBase以17.1%的市場位居獨立數據庫之首，僅次于三家云廠商。

不過，就金融行業而言，因其獨特的行業屬性，為了保障數據安全，核心交易系統只能以本地化方式部署，而本地化部署的應用系統對分布式型數據庫建設要求往往要更高。

云廠商往往基于公有云開展數據庫業務，因而，接下來獨立數據庫廠商之間的競爭將會決定未來金融行業數據庫產業分布格局。

就目前來看，在市場格局逐漸趨于穩定的當下，OceanBase以36.2%的市場份額位居國內金融行業本地部署市場第一，在金融行業數據庫產業中已經沖出重圍。

與此同時，這份由IDC在7月18日發布的市場調研報告，對中國金融行業分布式事務型數據庫市場還給出了一個重要判斷——技術驗證結束，迎接高速增長。

03 向分布式進發

金融行業的IT基礎設施技術驗證，往往由大行、股份制銀行代表的頭部機構牽頭進行，城商行和省農信由于技術實力上的差距，其中不少機構在這個階段會先選擇觀望。

從IDC的調研數據來看，國內6大行、12大股份制銀行向分布式事務型數據庫的改造工作的技術驗證已經基本完成，隨著2024年改造步伐加快，預計進度在今年將達到65%-70%。

不過，在金融行業向分布式數據庫改造過程中，既有機遇，也存在挑戰。

降本增效是現在各行各業數字化轉型過程中面臨的最大挑戰，對穩定性、安全性優先級高于成本敏感度的金融行業而言，接下來，也將面臨降本增效的問題。

OceanBase CEO楊冰在接受媒體采訪時指出，“當行業逆風開始縮減IT基礎設施成本開支時，更考驗數據庫廠商的核心競爭力，而OceanBase在降本方面有著極強的競爭力。”

以太平洋保險近期切換到OceanBase的核心業務之一——會計核算系統為例：

正是基于OceanBase高級壓縮技術對數據庫進行的“瘦身”，太平洋保險的存儲成本平均節省了80%以上，通過應用模塊拆分和功能優化，應收結果統計模塊計算效率提升了2倍，升級后的應用系統也實現了RP0=0，RTO<30s。

這樣的數據庫升級效果，是金融機構快速向分布式數據庫轉型的主要原因，也正是在這樣的發展趨勢下，金融行業的數字化轉型走在了全行業前列。

據賽迪顧問軟件與信息服務業產業研究中心發布的《2022-2023年度中國平臺軟件市場研究報告》顯示，金融將超越電信與互聯網行業，成為平臺軟件增長最快、規模最大的應用市場。

本就對數據庫要求更高，再加上應用成效突出、規模效益呈現，這讓金融行業面向分布式數據庫的轉型，也將影響接下來整個數據庫產業的發展。

隨著金融行業分布式數據庫的大規模部署，分布式數據庫或將迎來一輪更大規模的產業大爆發，作為原生分布式數據庫的頭號玩家，如今的OceanBase在承載金融行業關鍵業務轉型過程中，也正面臨著新的機遇和挑戰。