农村信用社信息科技“云服务模式”探讨

长期以来，农村金融机构尤其是农村信用社在信息化建设上，一直是国有银行、股份制银行的追随者。到2010年，全国各省级联社基本完成数据大集中的实施，农村信用社正在加快向国有银行和股份制银行信息化建设的追赶步伐。随着数据中心规模的增大，应用系统项目建设数量的激增，如何科学管理数据中心庞大的基础资源，有效协调多个应用系统建设的资源调配，满足基层联社业务需求的快速响应，已经成为农村信用社信息化建设发展到一定规模所面临的严峻考验。随着大型金融机构对云计算这种新型的IT资源服务模式的应用和落地，农村信用社也开始探索科技项目建设的云服务模式，以适应独有的省县两级法人体制，坚持“以客户为中心、以市场为导向”的理念，满足差异化的需求，推动业务发展和经营效益的提高。。 

本文分析了新的时代背景和市场形势下农村信用社信息化建设高速发展所面临的严峻考验，论证了在云计算的理论模型和应用模式下，科技服务采用云服务模式的可行性，在此基础上提出农村信用社应加快发展完善云服务模式和应用，推动信息科技信息建设。

一、规模不经济：农村信用社信息化建设高速发展面临严峻考验

“十一五”以来，农村金融机构信息科技基础不断完善，信息规模不断扩大[1]，农村信用社已经步入信息化建设的高级阶段。量变引起质变，信息系统建设规模的扩大，必然会导致基础设施管理、科技项目管理等方面出现一些新的问题，如果还用“小马拉大车”的科技管理方式来引导信息科技建设，势必降低信息化建设的效率，影响信息化建设的质量，甚至于使科技部门在系统运维和新系统建设之间疲于奔命，从而最终影响业务的发展和企业效益的提高。问题主要表现在以下四个方面： 

（1）规模不断增大的基础资源和低效的手工管理的矛盾。如今的农村信用社，IT建设已经颇具规模，从硬件上来看，大型机、小型机、PC服务器、刀片服务器、加密机、存储设备、网络设备等种类繁杂、数量急剧增加；从系统软件上看， Unix、Linux、Windows各占一定的份额，中间件、数据库等产品的使用也存在多样化的现象。对于这些IT基础资源的管理，单纯依靠手工方式不仅需要投入大量人力，而且效率低下、管理混乱，急待形成自动化、高效率的管理方式。

（2）多应用系统并行开发测试和低效的IT基础资源调配的矛盾。在多个系统并行建设时，需要提供多套开发、测试和准生产环境。一方面由于基础资源不足，提供多套环境存在一定的困难，另一方面环境搭建的时效性要求高，人力资源不足。因此，临时的解决方案往往是多个项目组共用一套环境，这种临时方案会造成多项目组在时间和效率上的冲突，随着应用系统建设的增加，这种冲突愈加严重。同时，对公用系统的管理方式采用的是多个项目管理者之间的协调，沟通成本高，沟通效率低，影响项目的开发、测试进度。更严重的是，为配合多应用项目的开发测试，在多套环境可能使用不同版本的程序，容易引起源码管理、用户管理、数据管理、系统更新等一连串问题，潜在的科技风险极大。

（3）科技服务的普惠性和业务需求的个性化之间的矛盾。农村信用社的省县两级法人体制反映出了各地区业务发展的不同战略和方式，而且由于农村市场对于地域的依赖性很大，面临的客户群体不同，各家联社在产品、流程等需求方面存在较大差异。在全部集中在省中心开展信息化建设的情况下，由于农村信用社的人力、资源、科技服务水平所限，主要精力是在满足全省科技的普惠服务，对于个性业务需求的反应速度慢，难以满足业务发展迅速的行社要求。

（4）业务对科技依赖渐深和科技支撑成本渐高的矛盾。现代银行的发展，从基本的业务办理到新产品研发、内部流程优化、服务水平提升等方面，都离不开科技的支持，业务对科技的依赖程度越来越高，离开科技支撑的银行已经不能在信息化时代生存。但是，企业信息化建设的成本投入较高，一般的县级行社根本无力独自承受，仅以中间业务为例，县级行社在独自拓展一项功能相对简单的代收暖气费业务时，基础设施和应用系统的投入成本为20万元，远超过业务开展的收益预期。

二、农村信用社科技服务的“云计算”模式：并非人云我云

云计算（Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备[2]。整个运行方式就像电网，按实际使用量计费。云计算不是几项新技术的发明和应用，而是一种全新的IT资源服务模式。

基于云计算的思想，我们提出如下一种科技的云服务模式，来解决农村信用社目前规模日益增大情况下面临的科技服务模式困境。

（1）建立标准的开发测试环境资源池，能够统一开发测试环境的申请、回收流程，能够使开发测试环境各种资源使用效果最大化。利用自动化的管理工具和标准化的流程来统一管理类型、数量众多的基础资源，随时了解数据中心每一个硬件状态，实现对大规模数据中心的自动管理、动态监测；

（2）为全省各分支机构提供快速搭建的平台或基础环境，使其在提供的平台上部署自己的生产应用和培训环境，满足各地区的个性化需要；同时实现灵活的收费方式，每个机构使用多少IT资源就付多少费用，不用承担昂贵的硬件、网络等设备投资费用，或者是分摊极少的硬件、网络分摊费用，避免投入过高的科技成本。

（3）在平台即服务PaaS的层次上，建立中间业务平台云和数据服务云。

在科技环境相对落后的农村信用社，提出这种云服务模式，可以说是借鉴IT界多年发展中不断总结、不断创新的思想成果。从技术成熟度上看，在美国，亚马逊公司的弹性计算云利用APIs和应用工具在数据中心为云使用者提供服务[3]，IBM的智慧云（Smart Cloud，前身为蓝云）系列产品在金融业已有丰富的应用案例[4]，在国内，大型金融机构开始尝试这种新思想的应用，工商银行正在构建数据中心基础架构云[5]。从应用环境来看，科技建设中实际面对的种种问题困扰着高速发展的农村信用社，无论是高管还是普通员工都已深深认识科技在业务发展中的重要作用，基础设施的完善、众多应用系统的建设都为云服务模式的实施提供了基础环境，同时，农村信用社为两级法人架构，更加需要“云计算”这种灵活的服务方式支持。从应用前景看，云服务的应用使科技服务如同用水、用电等一样供所有需要使用的人或企业消费，是信息科技技术和商业运营模式的完美结合，代表未来的发展方向。

三、“云服务”实践：初见成效

下面将以吉林省农村信用社（以下简称吉林农信）为例，描述云计算服务模式的实施路径。

构建开发测试的基础设施私有云

吉林农信自2006年全省数据集中以来，陆续上线多套应用系统，在应用架构上，主要采用前台、前置、后台三层架构，多个应用系统的开发和测试可能会部署多套环境，在传统的形式下，多套环境部署，尤其是在前台和后台方面，会在一个性能较强的机器下建立多个账户，这种方法搭建环境时特别在用户、数据库方面要做很多个性化的配置，周期长，多账户之间干扰大。2011年，吉林省农村信用社在开发测试环境开始虚拟化进程，在开发测试环境新采购了IBM的1台P570和3台P750机器，并统一利用虚拟化软件PowerVM进行管理，各应用系统的开发测试环境按需求申请资源，在进行资源分配时，申请者提交所需要的CPU、内存、存储空间大小、数据库空间路径等要求，系统能够自动分配。通过这种方式，实现了（1）部署更加灵活;（2）资源弹性使用，虚拟化管理软件可以根据实际情况调整各虚拟机的资源，微分区技术能够使资源分配的粒度最细化，以CPU为例，可以精确到单颗CPU的1/10逻辑划分，实现资源的弹性使用；（3）各系统互不干扰，由于对CPU、内存、IO、网络等所有资源都可以利用虚拟化技术进行分配，保证了每个虚拟运行环境的隔离；（4）系统动态迁移，可以实现虚拟运行环境的整体迁移。吉林农信正在建设自己的新生产中心，按照规划，要把新生产中心建设为国内先进的数据中心。在整个数据中心的规划中，充分借鉴IBM的“蓝云”架构。IBM的“蓝云”计算平台是由一个数据中心、IBM Tivoli部署管理软件（Tivoli provisioning manager）、IBM Tivoli监控软件（IBM Tivoli monitoring）、IBM WebSphere 应用服务器、IBM DB2数据库以及一些开源信息处理软件和开源虚拟化软件共同组成[6]。目前已经做的工作有：（1）生产环境的虚拟化技术使用，在生产环境中，通过硬件级别上的虚拟化工具LPAR对IBM p系列机分出多个分区，构建多套应用系统的生产环境；（2）基于IBM WebSpere Application Server构建高可用的应用系统，采用集群方式部署，充分考虑负载均衡和可扩展性；（3）建设基于Tivoli监控软件为基础的运维管理体系。

l 构建“平台即服务”层次的中间业务平台云和数据服务云

吉林农信正在“平台即服务”的云计算模式上积极实践，在2011年建设了中间业务平台，并向基层行社开放了服务[7]，各基层行社既可以通过开放平台部署自己的中间业务产品，也可以自己搭建平台接入到省联社中间业务平台，共同组成具有良好扩展性能的分布式系统。这样，每个独立的平台都可以作为服务方，自由部署软件，开发各种产品。从逻辑结构上，形成以省联社平台为主服务器，各基层行社为从服务器的主从结构，实现省县两级的总分联动，形成多个中间业务平台的私有云结构。

同年，为了解决各类报送和报表系统存在的数据来源分散、口径不一致、准确性和实时性差等问题，吉林农信启动了数据平台建设。目前已完成数据整合的基础平台搭建，建立数据抽取、数据建模、数据加工整合、数据推送和数据展现构建整体的技术架构，为反洗钱报送、领导驾驶舱、分析型报表提供数据。并依托于数据平台构建了数据治理体系，建立数据标准，实现元数据管理和数据质量管理。数据库运行在2台IBM P750上，采用DPF技术划分32个节点，为大规模数据处理提供支持，应用Information Server采用集群技术运行在4台P720上。充分发挥了省中心数据大集中的优势，并以“平台即服务”的形式实现历史数据查询和针对基层行社经营决策分析、绩效管理的数据分发功能。

四、“云服务”的坚持和完善：未来之路

可以说，虚拟化只是建立开发测试云的基础，要构建完整的开发测试云，还有很多工作要做：（1）建立虚拟化资源池。目前的虚拟化系统主要涉及基于IBM的机型和AIX系统，涉及的机器数量较少，规模小，还没有形成规模效应，需要逐步扩展，把现存应用系统使用的P520，P550等机器甚至PC Server等机器逐步解放、分类管理，最终把众多机器统一构建成大的“资源池”，尤其是要把建设PC服务器资源池作为重点工作，在开发测试环境中多使用PC服务器，节约投资，提高效率；（2）构建开发测试基础云，通过云计算相关产品的落地，实现几个目标：一是开发、测试环境部署的自动化，较少人工干预；二是开发、测试环境部署的智能化，可按照不同类型服务的分类，如数据库服务器、应用服务器、WEB服务器，或按照不同架构类型的分类，如柜面环境、前置环境、后台环境，建立差异化的环境配置标准流程；三是实现资源管理精细化，通过构建开发测试云，随时了解整体资源情况，有效解放空闲机器和利旧原有设备，达到精细化管理的目标。

在未来的数据中心建设上，可以在几个方面改善：一是优化数据中心网络结构，在数据中心建立统一调度机制，可以借助Tivoli管理软件或者开源软件对数据中心的运行任务、资源进行统一调度[8];二是在数据中心节能和绿色环保上提前考虑，通过能耗测量、能耗优化等技术方案实现虚拟化云计算平台数据中心的能耗管理[9]。

在应用方面，要建设真正意义上的“平台即服务”，还需要在数据存储、编程模式、应用管理等技术方面的完善，可以考虑从两个方面入手：一是在应用软件平台方面，建设云计算服务模式，不仅仅是提供应用程序接口，而且提供一体化的主机服务器、应用程序接口、运行环境、存储服务等，并且保证用户关键服务的连续性及数据备份，突破目前各基层行社还需要购买基础软硬件的现状，按照用户实际使用的计算能力、存储空间、网络带宽计费；二是在数据平台方面，根据诺兰（R.L.Nolan）信息化发展六阶段模型[10]，中国金融信息化处于集成阶段（第四阶段）向数据管理（第五阶段）迈进。吉林农信的数据规模急剧增大，在规模庞大的数据应用上，海量数据存储和数据挖掘是金融系统应用最广泛的两个应用。在数据存储方面，构建省县两级分布式存储架构的云计算体系，在可扩展性、容错性、成本控制等方面的关键技术要有所突破[11]； 在数据挖掘方面，从基于分布式系统的数据挖掘、网格计算等应用扩展的基于云计算的数据挖掘，在海量数据挖掘方面有天然的优势，基于Hadoop平台上有大量的研究和实际应用，通过搭建云计算平台提供数据挖掘服务，会将大数据处理过程简单化。