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分散数据环境下的业务集中管控

2012-08-10 14:15:55作者:中国人民财产保险股份有限公司信息技术部总经理 邵利铎编辑:
分散应用部署的环境下,人保财险以信息系统全国生产控制中心(简称生控中心)的形式实现了管理集中,有效强化了集中管控。

随着监管要求的提高,以及行业发展趋势和公司经营管理的内在需求,信息系统集中化建设和管控的要求也越来越高了。在信息系统省级集中处理的基础上,人保财险明确了信息技术大集中建设的总体目标:用两年左右的时间,依托集团南方信息中心,建设基于第三代核心系统的全国大集中的系统运行平台。为此,人保财险制定了管理集中-数据集中-运行集中三步走的大集中实施路径,稳步推进实施。在分散应用部署的环境下,人保财险以信息系统全国生产控制中心(简称生控中心)的形式实现了管理集中,有效强化了集中管控。

集中管控.jpg

管控方式的选择
        日趋激烈的市场竞争环境和复杂的运营环境对企业业务支撑系统提出了新的挑战,传统的被动支撑业务需求、按照业务专业分散建设的模式,已经无法适应保险业务的发展要求。信息系统的总体发展趋势是建立一个融合、协同的运营支撑环境,集中性的业务管控是公司依法合规经营、实现可持续健康发展的重要保证。

        随着发展的需要,中国保监会对于风险管理、集中管控的要求越来越高、力度不断加大。对于保监会的监管要求,人保财险进行认真分析研究,深刻理解其管理内涵,就是要上收分支机构的数据管理和维护权限,同时将公司制定的业务风险管控措施刚性植入核心业务系统,确保政策的有效执行。为落实保监会的要求,结合公司实际,在反复论证的基础上,在主机设备分散在分公司、大集中相关条件还不成熟的情况下,平衡考虑各种因素,人保财险认为,利用现代网络技术实现主机、数据控制权限上收和远程集中控制,建立“不求所在、但求所控”、“形散神聚”的运行模式,是当前信息系统集中管控的最佳方式,既能达到集中管控的要求,又能锻炼、培养一支技术过硬的信息技术队伍,为最终过渡到大集中模式做好技术和人才上的储备。

        信息系统的大集中是实现集中性的业务风险管控的有效途径。而大集中的精髓不在于“形”而在于“神”,为此,人保财险采用“形散神聚”运行模式,通过权限、规则、流程的配置来实现多种业务和运维管理模式,更灵活有效地支持业务处理和风险管控,实现了管控的刚性和业务灵活性的较好结合。在成本投入方面,可以说只用了较小投入就实现了较好的管控效果,形成了较高的投入产出比。实践也证明,在应用的分散部署环境下采用生控中心的管控模式是成功有效的。

“形散神聚”的体系架构
        现代网络技术的迅猛发展,使得计算机远程控制不仅成为可能,而且改变了“集中”一词在信息技术领域的含义。网络就是计算机,有网络连通的地方,网络上所有计算机就像一台计算机一样,可以集中管理和运行。采用MAC地址绑定、流程再造等技术,实现分布式的数据存储和访问,通过生控中心实现远程接管和控制,其架构可分为四个部分,包括数据存储层、数据路由层、服务接入层和管理与监控中心。

        数据存储层采取集中存储和分布存储相结合的模式,对于部分不需要分割的基础数据和一部分尚不具备分布条件的数据可以集中存储;对于主要的业务数据,包括客户和订购关系数据,则按照一定的规则进行分布存储,同时根据数据生命周期阶段和访问活跃度进行分级存储。数据路由层屏蔽了数据分布的复杂性,负责数据更新和查询的路由。服务接入层负责与应用处理逻辑的交互。服务接入层和数据路由层协同,使数据存储的分布对应用是完全透明的。管理与监控中心,负责整个平台的管理和监控工作。在此,我们改造了OA系统,使得数据修改申报和审批流程均通过该系统完成;改造了原有数据修改维护系统,使得所有数据修改的最终执行均通过该系统完成;开发了综合登录控制平台系统,作为对主机、数据库操作的统一登录界面,记录所有操作痕迹,便于授权管理。

        系统提供全方位的平台管理与监控机制,实现数据分布、应用接入、访问路由的可配置可管理,关键流程和处理逻辑的全方位布控,主动侦测机制,实现负载的实时捕获,支持动态负载均衡,实现运行问题的实时发现,及时处理,为保证平台的可靠性、业务连续性和可管理性提供支撑。

        分布式数据存储和访问架构下在各个服务器上设置必要的监控点,实时或近实时的获取系统运行和数据访问的各种关键性能指标,通过分析处理,进行告警或界面展现。另外,还可通过主动侦测服务,定时探测关键流程和数据访问路径的可用性,当发现问题时,通过实现设置的处理规则,进行分析处理,确认不可用的服务器,触发路由调整,可动态实现主备切换。

        这样的体系具有以下特色:

        通过数据质量问题检查、数据归并规则的灵活配置和自动解析执行,实现了相关规则的良好扩展性;实现了灵活可配置的数据质量流程管理,实现数据质量管理流程的定义、调度、执行和监控,满足对不同类型数据质量管理流程的适应;与集成模型管控开发环境充分互动,使数据质量管理更加有效、可实施。借助模型元素之间的关联、依赖关系和各种约束规则,可以快速定位可能存在数据质量问题的检查点并设定相应的检查规则,可以更有针对性的进行问题分析和解决方案制定。可以更加有效的改进数据模型和功能模型,实现数据质量的持续完善;基于这种数据分割和应用路由实现的分布式架构,随着业务量和数据量的增长,通过增加服务器,调整分割和路由规则即可实现平台容量的线性扩展。

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