金融
方案概述
在数字化转型的浪潮中，金融和支付行业正经历前所未有的变革。移动支付、数字货币、开放银行等新兴业务模式层出不穷，传统金融机构亟需通过技术创新来保持行业领先地位，并抓住新的增长机遇。同时，这些机构也面临着日益严峻的数据安全合规挑战、海量交易处理需求以及实时分析决策的多重考验。
为满足这一复杂环境下金融和支付企业对数据基础设施的多元化需求，ProtonBase 推出面向该垂直领域的整体解决方案。该方案基于 ProtonBase 多云原生、分布式架构及 PostgreSQL 生态兼容性等核心优势，旨在为金融和支付企业打造高性能、安全合规、弹性可扩展的数据基础设施，全方位支撑企业的数字化转型进程。
业务挑战
海量交易数据，高并发写入压力巨大
金融和支付系统每天需处理数百万甚至上亿笔交易记录，对数据库的并发写入和事务处理能力提出了极高要求。传统单机数据库难以应对如此大规模的写入压力。
实时分析决策需求
金融从业者需要随时了解最新的交易数据，以进行实时风险评估和业务调整。然而，传统离线数据仓库往往存在 T+1 的延迟，无法满足实时分析需求。
数据系统异构分散，导致数据孤岛
金融企业的核心交易系统、营销分析系统、反洗钱系统等通常采用不同的数据存储系统，数据分散在多个异构系统中，形成了数据孤岛。企业亟需一个统一的数据平台，消除数据孤岛，实现数据的集中式管理和分析。
大促期流量激增，需要快速扩缩容
大促期间，电商平台面临访问流量的激增，给数据处理带来巨大压力。由于流量激增的情况通常难以预测，需要数据库具备快速扩容的能力，同时在扩容过程中保持服务连续性，这对传统数据库架构而言是个巨大挑战。
数据安全合规要求严格
金融和支付行业对数据安全和合规性有极高的要求。企业需要确保交易数据、客户信息等核心数据的保密性，满足行业监管要求。同时还需要支持数据分级分权管控、审计跟踪等增强功能，全方位保障数据隐私和合规性。
方案架构
金融行业方案架构说明如下：
- 统一架构：金融行业内部拥有多个核心业务系统，如交易系统、营销分析系统、反洗钱系统等，这些系统以往通常采用不同的数据存储方案。通过将这些系统迁移至 ProtonBase，可以实现数据的统一存储，消除异构系统间的数据孤岛和数据冗余问题。
- 读写分离与负载隔离：ProtonBase 支持读写分离架构，读写实例负责写入新的数据；而风控、营销分析等下游系统可以使用只读实例来满足查询需求，从而有效隔离计算负载，提高整体系统并发能力。
- 线性水平扩展：ProtonBase 可以通过增加新的计算节点无缝扩展计算能力，避免传统分库分表带来的运维复杂性，支持金融业务的持续增长。
方案优势
统一架构，消除数据孤岛
ProtonBase 集事务处理、实时数仓、数据湖分析、全文检索和向量检索等多种企业级核心数据存储与查询功能于一体，为金融企业提供一站式的数据管理解决方案。能够统一金融行业交易下游各个系统，消除传统架构下多个异构系统之间的数据孤岛，减少数据冗余。
分布式强一致性事务
ProtonBase 支持跨多个节点的分布式事务，确保核心交易数据（如转账、贷款）的完整性和强一致性，满足金融行业对数据准确性的高要求。同时，具备高并发低延迟的写入性能，能够承载大规模交易访问。
高性能写入和实时查询
ProtonBase 不仅具备高并发低延迟的写入能力，同时提供实时分析查询能力。对于金融企业的核心交易系统，能够实现高性能实时写入，确保交易数据及时落地；而在分析查询场景中，也能提供低延迟的实时查询，满足风控、反洗钱等实时分析需求。
线性水平扩展，无需分库分表
ProtonBase 拥有强大的水平扩展能力，能够无缝扩展计算和存储资源，无需依赖传统的分库分表等复杂的数据库分片操作。其线性扩展特性使其能够轻松应对金融企业业务的快速增长，满足不断增加的数据量和访问需求，同时显著降低运维复杂度。