架构揭秘:「东方证券」业务中台架构探索

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一、背景

近年来,随着移动互联网、大数据和人工智能等新技术的全面深入应用,以及新商业模式的涌现和财富管理转型,对证券公司的 IT 能力提出了新的挑战。如何快速响应业务的需求、提供差异化的服务、满足投资者个性化的需求,成为摆在证券公司 IT 建设面前的巨大挑战。总体来说,券商在系统建设过程中仍存在不少的痛点,主要如下:

二、中台定义

从 2015 年开始,以阿里巴巴为代表的各互联网巨头,陆续开启中台化进程,随后,“中台化”的理念与相关实践开始快速向各行业渗透和发展;对于金融行业,打造中台能力,无论是银行、证券或是保险等细分行业,均已是高度共识的战略举措之一。与此同时,证券行业财富管理转型、客户需求日新月异、IT 改造难度加大等现实状况也日益严峻。为了促进公司数字化转型,基于企业现状及未来展望,东方证券也提出了“薄应用 厚中台 稳后台”的企业中台战略规划。

中台的定义各有不同,如阿里[1]官方定义“业务中台就是将企业的核心能力随着业务不断发展以数字化形式沉淀到平台,形成以服务为中心,由业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系,供企业更高效的进行业务探索和创新,实现以数字化资产的形态构建企业核心差异化竞争力。”Gartner [2]将中台定义为企业应用系统的 SOD 层,是灵活响应的前台与稳定可靠的后台之间的“变速齿轮”,ThoughtWorks[3] 定义为企业级能力复用平台,是面向用户与创新的新兴平台型企业组织。

东方证券企业级业务中台的核心建设目标是基于 API 化的开放式模块化架构核心思想,将核心业务知识进行沉淀,以模块化、服务化、共享化的形式建设企业级业务能力,从而快速响应市场变化和客户需求,提升业务交付效率,破除证券前台业务快(敏捷响应)和后台稳(坚实支撑)之间的“发展速率脱节和失配”的突出矛盾。

三、企业业务中台建设原则

企业业务中台建设对于证券行业来说也是一个新生事物,为此在实际建设过程中,我们遵循如下建设原则:

中台的建设是以提高业务响应为目标,所以需从自身商业模式和市场需要出发,围绕业务目标,按照中台的理念推进业务 / 技术架构变革,而不是简单跟风和模仿,为中台而中台;

按照领域驱动的原则,在战略阶段划分问题域,确定核心领域,将系统划分为多个业务能力中心,当系统划分为多个业务能力中心后,中台建设就进入战术阶段。在战术阶段,针对已确定的各业务能力中心,结合业务需求进行具体的领域设计。

企业业务中台面对众多业务线,需要站在业务整体视角,如 PC 网上交易、APP、临柜等,梳理业务流程,统筹考虑建设,要将后台资源抽象、沉淀和整合,包装成便于前台使用的可复用、可共享的核心能力,实现后台资源到前台易用能力的简化。

中台是针对“商业模式”和“业务模式”的抽象与复用,沉淀共享能力,以可重用和可复制方式输出给各渠道产品线,以组件和能力编排实现业务场景化应用,并以服务化的形式输出能力。

四、用户业务旅程

区别于互联网行业及其他传统行业,证券行业也有其自身行业特点,我们站在用户的视角,具体来分析下券商用户的核心业务旅程,以券商用户目前应用最为广泛的 APP 应用为例,其典型具体业务旅程如下:

图 1 用户业务旅程图

五、业务中台整体架构

通过对用户旅程进行分析,可以得知,券商客户的核心业务领域主要涉及行情、资讯、账户、资金、认证、产品、基金销售 / 投顾、场内交易、资产及商城等核心场景。因此,根据业务单一原则,如图 1 所示,东方证券将企业业务中台主要划分为账户、产品、财富、资产、行情、资讯、交易、认证、支付、会员、权益、投研等能力中心,形成“薄应用 厚中台 稳后台”的企业架构全景。

图 2 东方证券企业架构全景图

部分能力中心定位分别如下:

图 3 账户中心架构图

图 4 财富中心整体架构图

图 5 产品中心架构图

图 6 交易中心架构图

图 7 资产中心整体架构图

图 8 资讯中心架构图

图 9 行情中心架构图

图 10 权益中心架构图

图 11 投研中心架构图

图 12 认证中心整体架构图

六、DDD 领域驱动建模

图 13 领域模型示意图

图 14 分层代码架构

七、技术架构

技术框架是业务中台成功的基石,为此,东方证券进行了体系化的技术架构建设,为企业业务中台提供了全方位的技术支撑。

图 15 东方证券企业中台技术架构图

7.1 服务治理框架

券商传统信息系统多采用单体架构模式开发,把所有的功能都打包在一个独立单元中,并当作一个整体来开发、测试和部署。然而,随着业务的爆炸性增长,应用系统规模不断增大,单体架构将给业务系统的开发、维护、部署带来巨大的问题。为此,东方证券也制定了企业技术架构向以微服务为核心的现代化架构转型。通过对比 gRPC[6]、Dubbo[7] 及 SpringCloud[8] 等业界主流框架,基于证券行业的特点,我们选择了具有跨语言特性的 gRPC 为核心框架,并在其基础之上新增服务治理特性,建设了 gRPC-Nebula 服务治理框架和星辰服务治理平台,从而实现企业内部及外部服务的统一化管理,构建服务调用关系及拓扑结构,优化改进服务质量。图 16 展示了东方证券服务治理平台的总体架构。

图 16 东方证券服务治理总体架构

东方证券服务治理框架主要包括如下跨语言微服务通讯框架、注册中心、服务消费者(客户端)、服务提供者(服务端)、信息收集器、数据处理引擎、服务治理门户等模块。相对于原生 gRPC 框架,gRPC-Nebula 服务治理框架引入了 ZooKeeper 作为注册中心,融合了服务注册发现、负载均衡、黑白名单、动态分组、集群容错、流量控制等服务治理机制。服务治理框架详细介绍参见东方证券企业架构之技术架构转型实践[15]。

图 17 服务治理应用图

7.2 PaaS 平台

随着互联网场景的不断延伸,业务系统对高吞吐低时延的要求越来越高,而开源中间件作为其中的佼佼者很好地承接了互联网业务的发展,同时也支撑了其它各类业务场景的探索,为此我们在 PaaS 平台上做了如下工作:

图 18 ZooKeeper 三机房高可用架构

Redis Sentinel Redis Cluster

图 19 Redis 三机房高可用架构

图 20 Kafka 三机房高可用架构

7.3 应用多活

“应用多活”是“应用容灾”技术的一种高级形态,指在同城或异地机房建立一套与本地生产系统部分或全部对应的生产系统,所有机房内的应用同时对外提供服务。当灾难发生时,多活系统可以极短时间内实现业务流量切换,用户甚至感受不到故障发生。常见的应用多活架构分为同城多活、异地多活、混合云多活,和传统容灾相比,应用多活具备 RTO 低、资源充分利用、切换成功率高、流量精准控制等优势。如图 21 所示,我们主要在同城多活做了以下工作:

图 21 gRPC-Nebula 应用多活架构

八、研发管理

整个企业业务中台为巨型系统,且从业务需求视角出发,关联系统众多,所以需要有规范的研发管理制度和工具链来保障整体的交付效率及交付质量。

图 22 Git Flow 分支模型

图 23 研发版本火车发布模式

图 24 研发运行一体化平台架构图

图 25 研发运行一体化流程图

图 26 研发运行一体化应用图

图 27 业务术语标准示意图

图 28 数据治理接口评审示意图

九、实践成果

从 2019 年初开始,东方证券确定了企业大中台战略,围绕业务价值与 IT 用户体验,大力推进“薄应用,厚中台,稳后台”的架构转型,并通过制定架构标准推动相应领域建设,经过三年多的建设,截止到 2022 年 8 月底,形成了体系化的技术架构和数字化管理能力,各业务中台上线对外服务数 195 个,对外接口总数达 1822 个,日峰值请求量 4600 万 + 次,对接各类业务需求 450+(不完全统计),形成数据治理词根 2436 个,字段 1554 个,公共代码 13 个,已深入经纪、财富管理、期货、资管、PB、自营等业务领域,初步形成了集团协同能力,为东方赢家 APP、网上交易 PC 端、机构交易客户端、机构理财客户端、CRM 等业务线提供共享能力服务,并成功实现了财富管理业务领域需求全覆盖,助力东方证券以客户数排名 38 名,经纪业务排名 20 名,取得了公募基金保有量在行业排名第 7 位 [16]的成绩,整体上线业务需求达 90%,通过技术共享、服务共享、数据共享、研发规范,有力的提升了开发效率,降低了对开发商的依赖和系统研发成本,避免了系统的重复建设和异构化,提升了业务需求的交付速度,沉淀了证券核心领域业务知识库和领域,对于增强公司科技创新应用能力,激发行业技术创新动力,发挥了重要作用。

图 29 东方证券企业中台对外接口数

图 30 东方证券企业中台接口峰值访问量

图 31 账户中心应用效果图

图 32 财富中心应用效果图

图 33 产品中心应用效果图

图 34 资产中心应用效果图

图 35 交易中心应用效果图

图 36 资讯中心应用效果图

图 37 行情中心应用效果图

图 38 权益中心应用效果图

图 39 投研中心应用效果图

图 40 认证中心应用效果图

十、总结与展望

东方证券经过三年多的建设,并基于 API 化的开放式模块化架构核心思想,形成了“薄应用 厚中台 稳后台”的企业架构全景,并将核心业务知识进行沉淀,以模块化、服务化、共享化的形式建设企业级业务能力,从而快速响应市场变化和客户需求,大幅提升业务交付效率,金融科技核心竞争力取得重要突破。

未来,东方证券将继续以开放共享、合作共赢为原则,以金融科技规划为牵引,持续推进中台战略转型,并以新一代交易核心平台建设为契机,与交易系统配合形成更为全面的领域服务划分,合理清晰的原子及业务流程服务,精细化各系统内部及之间细粒度的服务、接口及数据库设计,持续推动金融科技研究应用,以金融科技赋能业务,引领创新,不断助力公司数字化转型与行业创新发展。

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