從保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)自身來看，其產(chǎn)品的售賣渠道不再全然依賴于線下，線上渠道在技術(shù)的推動(dòng)下蓬勃發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為每個(gè)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)最重要的課題。另一方面，用戶數(shù)據(jù)的收集、積累成為保險(xiǎn)公司進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)控制的基礎(chǔ)。

在國家政策指導(dǎo)下，以及業(yè)務(wù)增長(zhǎng)及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)需要，企業(yè)“內(nèi)部高效運(yùn)營與治理、外部精準(zhǔn)拓客與挖潛”需求日益凸顯。從完善公司內(nèi)部系統(tǒng)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、強(qiáng)化數(shù)據(jù)完整度，加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理和經(jīng)營分析能力等方面考量，亟需建設(shè)一套數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺(tái)體系的落地執(zhí)行。

實(shí)施時(shí)間：

2021年3月進(jìn)行整體規(guī)劃方案，4~6月份進(jìn)行技術(shù)方案設(shè)計(jì)與開發(fā)，7月進(jìn)行產(chǎn)品實(shí)施，8月開始進(jìn)行聯(lián)調(diào)測(cè)試，9月底第一階段上線試運(yùn)行并交付使用。

某保險(xiǎn)公司希望通過建設(shè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)中臺(tái)能力，推進(jìn)公司信息化建設(shè)及大數(shù)據(jù)應(yīng)用，在業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、經(jīng)營決策與管理、日常運(yùn)營等方面發(fā)揮價(jià)值，高效支撐保險(xiǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、業(yè)務(wù)應(yīng)用與市場(chǎng)拓展，提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。該數(shù)據(jù)管理平臺(tái)能夠整合全量數(shù)據(jù)和離散的數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用等功能；建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理規(guī)則、接入標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用規(guī)范；形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、處理與運(yùn)維體系；建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，基于保險(xiǎn)業(yè)務(wù)與運(yùn)營數(shù)據(jù)、收入與成本數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一的價(jià)值指標(biāo)體系，為基于大數(shù)據(jù)的批量處理、實(shí)時(shí)查詢、統(tǒng)計(jì)分析、移動(dòng)分析和大屏展示等提供支持。具體應(yīng)用場(chǎng)景包括：

1. 決策支持——構(gòu)建全局監(jiān)測(cè)體系，識(shí)別經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)展趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，為企業(yè)戰(zhàn)略決策、經(jīng)營方向提供支撐，通過可視化的開發(fā)配置，將數(shù)據(jù)以大屏的形式進(jìn)行展示。

2. 運(yùn)營支撐——為各種業(yè)務(wù)開展提供從業(yè)務(wù)檢測(cè)、發(fā)現(xiàn)、優(yōu)化的數(shù)據(jù)支撐能力；構(gòu)建自助式的數(shù)據(jù)分析，提升整體數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力；為員工提供數(shù)字化的支撐，提升員工的工作效率。

3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)——通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與系統(tǒng)之間的自動(dòng)協(xié)助，高效賦能保險(xiǎn)業(yè)務(wù)開展。

4. 數(shù)據(jù)生態(tài)——通過數(shù)據(jù)服務(wù)，為保險(xiǎn)內(nèi)外部系統(tǒng)如前臺(tái)系統(tǒng)、合作伙伴系統(tǒng)等提供數(shù)據(jù)查詢、消息服務(wù)，打造健康發(fā)展、充滿活力的生態(tài)環(huán)境。

一. 原系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品：

1. 隨著接入的數(shù)據(jù)越來越多，原系統(tǒng)中友商數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的成本越發(fā)高昂。

2. 現(xiàn)有基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)歸并邏輯較復(fù)雜、不易擴(kuò)展維護(hù)；對(duì)計(jì)算存儲(chǔ)資源消耗較大，面臨擴(kuò)展瓶頸；新接入的數(shù)據(jù)較難融入現(xiàn)有數(shù)據(jù)架構(gòu)，不易擴(kuò)展。

3. 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)加工處理耗時(shí)過長(zhǎng)，導(dǎo)致無法支持前臺(tái)應(yīng)用數(shù)據(jù)及時(shí)展示。

二. 前臺(tái)應(yīng)用：

1. 應(yīng)用形式單調(diào)，無法支持大屏、手機(jī)端應(yīng)用。

2. 使用的前端產(chǎn)品存在非自主可控，開放程度低，且技術(shù)相對(duì)陳舊，原廠支持已停止，漏掃安全問題無法解決。

三. 采集和加工：

1. 目前內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)中擁有眾多數(shù)字資產(chǎn)，這些資產(chǎn)作為單獨(dú)個(gè)體只在公司運(yùn)營過程中的某個(gè)范圍內(nèi)發(fā)揮作用，對(duì)數(shù)據(jù)接入的完整性和實(shí)時(shí)性造成影響。

2. 采用開源ETL工具支撐作為數(shù)據(jù)采集、加工、調(diào)度，影響運(yùn)行并發(fā)數(shù)據(jù)控制。

四. 數(shù)據(jù)管理：

1. 缺少指標(biāo)的管理。前臺(tái)應(yīng)用看到的指標(biāo)存在同名不同義或同義不同名，數(shù)據(jù)指標(biāo)不一致。

2. 缺少全局的數(shù)據(jù)表管理支撐，無法查看數(shù)據(jù)來源、去向，數(shù)據(jù)資產(chǎn)分布、存儲(chǔ)及運(yùn)營情況無法進(jìn)行全景展示。

3. 生產(chǎn)庫、備份庫與模型設(shè)計(jì)文檔表結(jié)構(gòu)不一致，存在兩張皮的問題。

從保單、客戶、交易、財(cái)務(wù)等方向?qū)⑵髽I(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了梳理，整體數(shù)據(jù)模型采用了模型分層的設(shè)計(jì)思想，分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層（ODS）、基礎(chǔ)模型層（DWD）、融合模型層(DWA)及展現(xiàn)層（ST）四層數(shù)據(jù)模型架構(gòu)。涉及結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，目前總體存儲(chǔ)近100T。同時(shí)，為了支撐實(shí)時(shí)風(fēng)控、實(shí)時(shí)營銷等場(chǎng)景需求，將個(gè)人保單、集體保單、賠付實(shí)付等時(shí)效性需求較高的數(shù)據(jù)，通過實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)捕獲加工處理方式，代替T+1的數(shù)據(jù)接口處理，提升系統(tǒng)的整體處理的時(shí)效性。

一、應(yīng)用技術(shù)

數(shù)據(jù)管理平臺(tái)定位匯聚企業(yè)內(nèi)外部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，向企業(yè)內(nèi)部員工提供報(bào)表分析、自助查詢、手機(jī)分析等應(yīng)用，同時(shí)為企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。系統(tǒng)架構(gòu)分層如下：

采集計(jì)算層：實(shí)現(xiàn)批量與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、加工處理，為數(shù)據(jù)中心提供的數(shù)據(jù)接入與處理支撐。

存儲(chǔ)層：通過設(shè)計(jì)存儲(chǔ)模型，提供結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)支撐，包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)和MPP數(shù)據(jù)庫。

應(yīng)用層：是最終數(shù)據(jù)成果和應(yīng)用的運(yùn)行環(huán)境。

管控中心：為對(duì)整個(gè)平臺(tái)的資源、數(shù)據(jù)、維護(hù)、安全提供統(tǒng)一的控制管理中心，保障系統(tǒng)安全、可靠運(yùn)行。

其中使用的關(guān)鍵技術(shù)如下：

1、通過Hudi實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢

Hudi上同時(shí)實(shí)現(xiàn)了Copy On Write和Merge On Read的兩種數(shù)據(jù)格式，其中Merge On Read是為解決他們的fast upsert而設(shè)計(jì)的即每次把增量更新的數(shù)據(jù)都寫入到一批獨(dú)立的delta文件集，定期地通過compaction合并delta文件和存量的data文件，可以支持插入更新等操作。

圖：總體數(shù)據(jù)流（全量，實(shí)時(shí)，增量）

批處理：源業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)通過ETL工具，將數(shù)據(jù)裝載到ODS（Hudi）層中，用SparkSQL進(jìn)行后續(xù)各層數(shù)據(jù)的加工處理與應(yīng)用。

流處理：源業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過OGG方式，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步至Kafka中，實(shí)現(xiàn)ODS層實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。之后通過Flink消費(fèi)Kafka中的消息，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步至AntDB表中，用于后續(xù)實(shí)時(shí)報(bào)表的加工處理、實(shí)時(shí)查詢等。

2、OGG實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步

OGG是一種基于日志的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)復(fù)制軟件，能夠?qū)崿F(xiàn)大量交易數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)捕捉、變換和投遞，實(shí)現(xiàn)源數(shù)據(jù)庫與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)同步，保持最少10ms的數(shù)據(jù)延遲。

圖：OGG實(shí)現(xiàn)原理

OGG主要進(jìn)程包括Manager進(jìn)程、源頭抽取進(jìn)程Extract、源頭推送進(jìn)程Pump、目標(biāo)端接收進(jìn)程Collector、目標(biāo)端復(fù)制進(jìn)程Replicat。

（1）Manager進(jìn)程是GoldenGate的控制進(jìn)程，運(yùn)行在源端和目標(biāo)端上。它主要作用有以下幾個(gè)方面：?jiǎn)?dòng)、監(jiān)控、重啟Goldengate的其他進(jìn)程，報(bào)告錯(cuò)誤及事件，分配數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，發(fā)布閥值報(bào)告等。在目標(biāo)端和源端有且只有一個(gè)manager進(jìn)程；

（2）源頭抽取進(jìn)程Extract：Extract運(yùn)行在數(shù)據(jù)庫源端，負(fù)責(zé)從源端數(shù)據(jù)表或者日志中捕獲數(shù)據(jù)；

（3）源頭推送進(jìn)程Pump：Data Pump進(jìn)程運(yùn)行在數(shù)據(jù)庫源端，其作用是將源端產(chǎn)生的本地trail文件，把trail以數(shù)據(jù)塊的形式通過TCP/IP 協(xié)議發(fā)送到目標(biāo)端，這通常也是推薦的方式。pump進(jìn)程本質(zhì)是extract進(jìn)程的一種特殊形式，如果不使用trail文件，那么extract進(jìn)程在抽 取完數(shù)據(jù)以后，直接投遞到目標(biāo)端，生成遠(yuǎn)程trail文件；

（4）目標(biāo)端接收進(jìn)程Collector：Collector進(jìn)程運(yùn)行在目標(biāo)端，其任務(wù)就是把Extract/Pump投遞過來的數(shù)據(jù)重新組裝成遠(yuǎn)程ttrail文件；

（5）目標(biāo)端復(fù)制進(jìn)程Replicat：Replicat進(jìn)程運(yùn)行在目標(biāo)端，是數(shù)據(jù)傳遞的最后一站，負(fù)責(zé)讀取目標(biāo)端trail文件中的內(nèi)容，并將其解析為指定消息格式，然后寫入到kafka中。

根據(jù)保險(xiǎn)實(shí)時(shí)報(bào)表的業(yè)務(wù)需求，可將OGG接入表分為：準(zhǔn)實(shí)時(shí)表、主鍵變更表。

（1）準(zhǔn)實(shí)時(shí)表：根據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)接入表信息，加工統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)報(bào)表數(shù)據(jù)，方便業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)查詢和統(tǒng)計(jì)分析；

（2）主鍵變更表：保單號(hào)等主鍵發(fā)生Update操作時(shí)，需要通過OGG實(shí)時(shí)同步至Kafka中，及時(shí)更新數(shù)據(jù)管理平臺(tái)中的數(shù)據(jù)，解決源系統(tǒng)和數(shù)據(jù)管理平臺(tái)主鍵信息不一致問題；

在通過OGG進(jìn)行數(shù)據(jù)同步時(shí)，不區(qū)分準(zhǔn)實(shí)時(shí)表和主鍵變更表，統(tǒng)一以相同方式接入即可，后續(xù)由數(shù)據(jù)管理平臺(tái)按照實(shí)際需要，對(duì)接收到的kafka消息進(jìn)行相關(guān)業(yè)務(wù)處理。

3、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)

在數(shù)據(jù)建模的過程中，需要充分考慮業(yè)務(wù)范圍的變化、性能指標(biāo)的變化等。例如未來將可能接入政府、保監(jiān)會(huì)等外部數(shù)據(jù)，PB量級(jí)數(shù)據(jù)、萬級(jí)標(biāo)簽、即席查詢、在線探索等業(yè)務(wù)要求，也對(duì)數(shù)據(jù)建模提出了更高的要求。在大數(shù)據(jù)建模過程中，應(yīng)以適變的理念建設(shè)構(gòu)建模型，適應(yīng)內(nèi)外部變化。

同時(shí)，數(shù)據(jù)模型支持對(duì)模型的迭代性演進(jìn)，當(dāng)業(yè)務(wù)需求提出新問題或有新的數(shù)據(jù)加入模型時(shí)，數(shù)據(jù)模型能夠比較靈活、快速的擴(kuò)展，對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)沖擊較少。數(shù)據(jù)模型按照分層分域思路設(shè)計(jì)，支持業(yè)務(wù)通用性，針對(duì)業(yè)務(wù)的可變性，支持模型橫向和縱向的可擴(kuò)展。

（1）Kafka模型設(shè)計(jì)

a）主題設(shè)計(jì)：按照業(yè)務(wù)系統(tǒng)的表對(duì)應(yīng)kakfa Topic進(jìn)行映射；

b）分區(qū)設(shè)計(jì)：基于kakfa只能在單個(gè)分區(qū)下才能保證數(shù)據(jù)的時(shí)序性，需要保證每個(gè)表的操作(insert、update、delete)都存儲(chǔ)在一個(gè)分區(qū)下，因此規(guī)劃為一張表對(duì)應(yīng)一個(gè)分區(qū)，或者多表對(duì)應(yīng)一個(gè)分區(qū)。事物量較小的表對(duì)應(yīng)一個(gè)partition；

c）由于數(shù)據(jù)分區(qū)存儲(chǔ)的在業(yè)務(wù)上存在不均衡的情況，建議該kakfa接口集群的的物理存儲(chǔ)規(guī)劃為一個(gè)塊大盤(例如條帶化)，用于容錯(cuò)分區(qū)不均對(duì)集群的影響；

d）kafka的分區(qū)，一般根據(jù)kafka集群broker規(guī)模，topic里面的數(shù)據(jù)量來定，一般分區(qū)數(shù)設(shè)置成broker個(gè)數(shù)；

e）可以設(shè)置多個(gè)分區(qū)，但要保證OGG生產(chǎn)消息時(shí)候，同個(gè)表必須到同一個(gè)分區(qū)下，保證數(shù)據(jù)的時(shí)序性。

（2）Hudi模型設(shè)計(jì)

a）Hudi無需專門的建表腳本過程，通過程序里面進(jìn)行表結(jié)構(gòu)的指定；

b）數(shù)據(jù)類型：采用MOR的模式進(jìn)行；

c）采用配置文件配置hudi的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，供實(shí)時(shí)處理程序讀取使用；

d）分區(qū)鍵：優(yōu)先采用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)間modifydate作為分區(qū)建，如果沒有modifydate的表使用處理時(shí)間作為分區(qū)鍵；

e）每個(gè)Hudi表指定Hudi key。Hudy可以是每張表的業(yè)務(wù)主鍵。

二、實(shí)施過程

數(shù)據(jù)管理平臺(tái)定位匯聚企業(yè)內(nèi)外部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，向企業(yè)內(nèi)部員工提供報(bào)表分析、自助查詢、手機(jī)分析等應(yīng)用，同時(shí)為企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。系統(tǒng)的實(shí)施范圍、實(shí)施計(jì)劃及部署架構(gòu)如下：

1、實(shí)施范圍

以亞信科技AISWare DataInfrastructure大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)、AISWare DataOS數(shù)據(jù)中臺(tái)操作套件、AISWare DataGo企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)治理平臺(tái)以及AISWare DataDiscovery數(shù)據(jù)探索分析平臺(tái)四個(gè)核心產(chǎn)品為基礎(chǔ)，完成平臺(tái)架構(gòu)的搭建；

以模型分層的設(shè)計(jì)思想為指導(dǎo)，通過模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)、字段映射及生產(chǎn)發(fā)布等，建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層（ODS）、基礎(chǔ)模型層（DWD）、融合模型層(DWA)及展現(xiàn)層（ST），實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步至AntDB表實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)報(bào)表分析；

針對(duì)ODS/DWD/DWA/ST各層進(jìn)行分層數(shù)據(jù)治理，實(shí)現(xiàn)表/字段級(jí)關(guān)系、數(shù)據(jù)主外鍵關(guān)系、數(shù)據(jù)字典結(jié)構(gòu)導(dǎo)入，并且實(shí)現(xiàn)指標(biāo)/報(bào)表關(guān)系、指標(biāo)與數(shù)據(jù)關(guān)系、指標(biāo)列表導(dǎo)入等。

圖：實(shí)施范圍

2、實(shí)施計(jì)劃

圖：實(shí)施計(jì)劃

3、部署架構(gòu)圖

圖：部署架構(gòu)圖

4、項(xiàng)目組織：亞信科技擁抱“產(chǎn)品+服務(wù)”的理念，整合金融保險(xiǎn)行業(yè)技術(shù)骨干，為服務(wù)交付提供資源保障，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)項(xiàng)目的量身定制。主要涉及如下支撐團(tuán)隊(duì)：

PMO：整體協(xié)調(diào)資源

應(yīng)用開發(fā)組：應(yīng)用，指標(biāo)梳理，開發(fā)

數(shù)據(jù)架構(gòu)組：數(shù)據(jù)梳理，DWD，DWA，ST模型設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)開發(fā)

技術(shù)平臺(tái)組：技術(shù)平臺(tái)實(shí)施，運(yùn)維

5、溝通管理

（1）周報(bào)：跟進(jìn)各組主要事項(xiàng)、規(guī)劃進(jìn)展情況及階段性成果，并形成進(jìn)度跟蹤周報(bào)。

（2）會(huì)議：為了促進(jìn)團(tuán)隊(duì)建設(shè)，強(qiáng)化團(tuán)隊(duì)成員的期望、角色以及對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)的理解，我們?cè)陧?xiàng)目執(zhí)行過程中，通常會(huì)召開以下幾種類型的會(huì)議：

• 每周例會(huì)

• 解決問題會(huì)議

• 里程碑溝通會(huì)

實(shí)際效果及價(jià)值：

依托亞信科技建設(shè)的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，該保險(xiǎn)公司實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集、企業(yè)“去O”及靈活數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)的技術(shù)目標(biāo)。

建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集平臺(tái)：接口接入的統(tǒng)一管理和運(yùn)行的監(jiān)控，提升數(shù)據(jù)及時(shí)性，更方便和容易接入內(nèi)外部數(shù)據(jù)源。

現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫遷移到大數(shù)據(jù)平臺(tái)：大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)清晰完善，形成了大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、安全管理、開發(fā)管理等數(shù)據(jù)治理能力，提升了數(shù)據(jù)價(jià)值。

構(gòu)建了靈活的數(shù)據(jù)可視化工具：提供高效應(yīng)用開發(fā)和快速需求響應(yīng)能力，提升了數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值和效果。

在業(yè)務(wù)應(yīng)用上，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)一致性、及時(shí)性、標(biāo)準(zhǔn)化，同時(shí)提供了更豐富的數(shù)據(jù)展現(xiàn)形式、更快速的數(shù)據(jù)查詢性能。數(shù)據(jù)開發(fā)效率較以往提高60%，報(bào)表制作展示效率比以往提高2倍。

提升數(shù)據(jù)一致性：不同報(bào)表數(shù)據(jù)在統(tǒng)一指標(biāo)下的一致性得到增強(qiáng)。

增強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的理解：使用人員看到數(shù)據(jù)同時(shí)可以知悉數(shù)據(jù)指標(biāo)的定義、數(shù)據(jù)來源信息。

提高數(shù)據(jù)及時(shí)性：優(yōu)化數(shù)據(jù)層采集、計(jì)算、調(diào)度流程，對(duì)數(shù)據(jù)加工大大提速。

業(yè)務(wù)部門分析指標(biāo)體系得到規(guī)范：梳理合并現(xiàn)有指標(biāo)并建立新增變更指標(biāo)的管理體系。

提供更多數(shù)據(jù)展現(xiàn)形式：除了報(bào)表和多維分析之外，還可在大屏、手機(jī)查看數(shù)據(jù)。

提高數(shù)據(jù)查詢性能：通過分布式查詢平臺(tái)，加快前臺(tái)查詢響應(yīng)速度，報(bào)表類<1秒，清單類<3秒。

·亞信科技

亞信科技是領(lǐng)先的軟件產(chǎn)品、解決方案和服務(wù)提供商，致力于成為“大型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使能者”。公司積極擁抱5G、人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，秉承“一鞏固、三發(fā)展”戰(zhàn)略，依托“電信級(jí)”產(chǎn)品、服務(wù)、運(yùn)營和集成能力，賦能百行千業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。亞信科技擁有行業(yè)領(lǐng)先的研發(fā)能力，已形成包括客戶關(guān)系管理、計(jì)費(fèi)賬務(wù)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G網(wǎng)絡(luò)智能化、研發(fā)運(yùn)維一體化、數(shù)字化運(yùn)營、PaaS平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品等在內(nèi)的AISWare產(chǎn)品體系，客戶涉及政務(wù)、通信、金融、能源、交通、廣電、郵政等多個(gè)行業(yè)。

·某保險(xiǎn)公司

該保險(xiǎn)公司是經(jīng)中國保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)批準(zhǔn)成立的全國性保險(xiǎn)公司。目前經(jīng)營終身壽險(xiǎn)、定期壽險(xiǎn)、重疾險(xiǎn)、醫(yī)療險(xiǎn)等80多個(gè)產(chǎn)品。

來源：數(shù)據(jù)猿