一、解决方案简介

DataBuff 是一款业界最新的可观测性技术平台，只需在主机上安装一个Agent，即可实现所有软件堆栈的监控与诊断。其核心优势在于自动化和智能化，能够实时监控并分析复杂应用环境中的性能问题，快速定位故障根因。

部署架构主要包括两个组件：

OneAgent探针：自动部署在每台主机上，负责数据采集和传输；OneCenter平台：云端或本地部署，负责数据处理、存储和分析。

图：解决方案部署架构

二、应用场景痛点简介

图：新一代核心的应用特点

随着新核心系统在银行业的广泛普及，系统架构正在经历着新旧交替。IT 系统在系统架构、开发方式、部署方式、运行环境等方面经历了多次技术变革。系统架构方面，经历了从整体式、分层式、分布式到云原生的变化；开发方式方面，经历了从瀑布模式、螺旋模式、敏捷模式到DevOps 的变迁；部署方式方面，由物理机、虚拟机、容器化到 Serverless；运行环境方面，由自建机房、托管机房、私有云、公共云到混合云。新核心系统要应对高并发交易处理的压力，任何微小的故障都可能引发连锁反应，导致业务中断、客户流失，甚至损害银行的声誉。

因此新一代核心系统稳定运行的运维保障有着极高的要求，具体表现在以下几个方面：

图：新一代核心的运维难点

1.新核心系统交易链路复杂

经过微服务化的新核心系统微服务调用链复杂，跨节点、跨集群问题难以追踪，故障排查依赖人工“逐层猜断”。 信贷申请和审批业务流程复杂，涉及多个服务协作，服务间通信频繁，故障排查具有很大难度。

2.业务连续性保障压力大

7×24小时在线服务要求故障分钟级响应。支付系统要求高可用性和低延迟，在高并发情况下可能面临资源争夺和响应时间延长等问题。

3.机器数据存储成本高、价值密度低

日志，指标，链路数据量大且分散，缺乏关联分析，无法快速支撑核心业务问题优化决策。运维数据噪音大，有效告警识别率低。

目前银行迫切需要一套拥有创新技术和独特优势的解决方案，方案须具备对新核心系统全维度的观测、智能化的诊断和多平台协同的能力，能够满足银行的数字化新核心系统监控管理需求。银行迫切需要实现从“被动应对”到“主动预防”的转变，从而更高效地推动业务发展，满足未来更复杂的运营需求。

三、解决方案亮点介绍

在数字化转型的推动下，银行纷纷转向微服务、云原生技术体系，大多数银行建立了自己的业务云平台。在这个背景下，银行持续重点考虑如何保障业务的稳定性，提高数字金融服务质量；降低运维成本，实现科学管理；节约IT资源消耗，助力银行自身“双碳”行动。

乘云数字在成立之初，就积极探索银行“新核心”系统数字化可观测与自动化故障诊断的方案。如今已经成功助力多家银行实现高效数字化转型，具有全新数智化的应用体验。

乘云数字可协助银行构建如下的能力：

1.基于预测AI的故障预测能力

通过预测性AI提前发现新核心的异常风险，在故障发生前提前消灭问题，能够将故障发生率降低50%以上。本方案对银行核心系统的阶段性转账，存款等交易数据总量，转账，存款交易平均耗时，系统资源使用率等IT以及业务指标进行多维基线分析，具备阶段性模式感知的能力，及时发现IT和业务指标的波动异常。

2.基于因果性AI与生成式AI的故障定位能力

我们以独特创新的方式将因果性AI与生成式AI结合起来，形成混合智能。它们通过多源数据的深度融合、自动化决策和人机协同，实现从问题检测到修复的全栈自治。

图：CausalAI与DeepSeek做根因推理的结果对比

基于因果性CausalAI的根因推理，准确率高。能够将通常的小时级问题定位降低到分钟级，实现1分钟发现问题、3分钟定位问题。本方案自动识别和数字化映射新核心系统所在的整个IT环境，包括业务系统、服务、容器进程、基础设施等。通过三维空间拓扑，自动分析整个核心系统各个组件之间的交互依赖以及影响关系，结合核心系统故障场景知识图谱的AI推理能力，该方案精准定位影响核心系统业务性能的问题根源。

图：CausalAI的根因推理实践

基于大模型DeepSeek的根因推理，覆盖率高。DeepSeek基于庞大的内容覆盖，可以实现对复杂运维场景的深度理解和智能处理，理解并解析运维人员的需求和指令，自动执行一系列复杂的运维任务。同时，该方案还能自动处置重要告警，帮助运维团队快速响应各种突发事件，降低业务异常时间，提升整体的服务水平和用户体验。

图：DeepSeekAI的根因推理实践

3.对机器数据的高性能、低成本利用能力

通过完全自研的时序与链路数据存储引擎，极大的压缩成本90%、提高性能10倍，应对海量的云原生机器数据规模。银行新核心业务承受巨大压力的同时，系统面临着海量机器数据（如日志、指标、链路数据等）的存储和处理挑战。传统的存储引擎在处理大规模时序数据和链路数据时，往往存在性能瓶颈、存储成本高、扩展性差等问题。本方案提供了一套高效、低成本、高扩展性、高融合性的存储解决方案，数据之间的融合关联性强，分析效率高，助力银行实现降本增效。

总体来说，银行新核心系统业务观测与故障定位解决方案应用成效显著。不仅体现在技术层面，使得核心系统故障发现与定位更精准，提升故障处理的可追溯性，降低上线风险，更体现在对用户体验、业务发展和客户满意度的全面提升。通过实时监控、智能故障分析和自动化修复，平台为银行打造了一个更加稳定、高效、可信赖的金融系统。平台能够适应线上支付、理财产品销售、跨境汇款等多种业务场景，为银行的业务扩展提供了技术保障。

四、金融行业客户名单

山东省城商行合作联盟，上海期货交易所，华夏银行，瑞士再保险，三井住友银行，多家城市商业银行。

五、客户评价

华夏银行评价：

本次项目，我行基于云平台架构、云原生技术特点以及监控运维工作中的痛点，构建基于云平台的业务观测平台，覆盖云平台上41家一级分行的容器及服务、纳管云平台公共服务运维信息，并兼容行内已选型软硬件，支持后续信创工作开展。