來源：2025年度農村金融機構科技創新優秀案例評選

獲獎單位：常熟農商銀行

榮獲獎項：運維管理創新優秀案例

一、項目背景

在金融業高質量發展的戰略導向下，國家持續強化信息技術應用創新領域政策指引，推動金融機構筑牢技術安全屏障、提升服務實體經濟質效。2024 年 11 月，中國人民銀行等七部門聯合印發《推動數字金融高質量發展行動方案》，明確要求系統推進金融機構數字化轉型，強化數字技術支撐，夯實數據治理與融合應用基礎，并提出 “到 2027 年底基本建成與數字經濟發展相適應的金融體系” 的目標；2025 年 3 月，國務院辦公廳關于金融 “五篇大文章” 的指導意見進一步將數字金融列為重點任務，強調加快金融機構數字化轉型進程，健全數字金融治理體系。

數據庫作為金融信息系統的核心基礎設施，其自主可控水平與高效管理能力，直接決定金融機構信創戰略落地成效及數字化轉型質量。然而，在數據庫信創改造和應用創新推進中，受技術架構復雜性、管理模式滯后性及業務場景多元性等因素制約，金融機構普遍面臨三大核心痛點，成為突破信創瓶頸、深化數字化轉型的關鍵阻礙。

（一）數據庫性能優化能力不足，專業門檻制約全面管控

數據庫作為業務數據存儲與處理的核心載體，其性能直接影響系統整體運行效率。當前，一方面，專職數據庫管理員（DBA）資源緊缺，僅能覆蓋關鍵業務系統的性能優化需求，普通開發人員因缺乏系統的性能優化方法論與實戰經驗，難以有效識別、修復低效代碼；另一方面，開發環節普遍存在 “重功能實現、輕性能優化” 傾向，對 SQL 語句編寫質量、表結構設計合理性重視不足，導致大量低效 SQL 隨版本迭代進入生產環境。隨著業務數據量持續增長，低效 SQL 與膨脹數據表過度消耗系統資源，不僅拖慢業務系統響應速度，更加劇資源浪費與性能優化難度。

（二）基礎設施資源利用率偏低，運營成本管控壓力凸顯

常熟農商銀行于 2018 年引入國產分布式數據庫 OceanBase，并逐步推進實現全行業務系統覆蓋，旨在依托分布式架構優勢提升資源利用效率和系統穩定性。但實際運行中資源分配仍采用 “基于業務峰值預估的靜態配置” 模式，后續未根據實際負載動態調整資源分配；同時，部分已分配資源實際使用率偏低，且閑置資源難以在業務模塊間靈活調度復用，導致資源效能未充分釋放，運營成本優化需求迫切。

（三）信息孤島阻礙協同運維，場景化管理能力薄弱

長期信息化建設中，各運維系統獨立建設、技術選型與數據標準不統一，形成 “信息孤島” 現象。性能優化需跨系統多維度數據聯動分析，而數據割裂導致無法全面掌握系統運行狀態，制約場景化、精細化運維能力。盡管持續增加資源投入，但因缺乏系統協同治理與整體優化機制，難以從根本上提升資源利用效率，影響業務系統整體效能提升。

為夯實數字化轉型的基礎，常熟農商銀行啟動數據庫 DBaaS 平臺建設。該平臺實現對各類國產數據庫的統一監控與集約化管控，提升技術自主掌控能力，全面契合信創要求；通過建立資源定期檢查與回溯機制，優化資源分配與利用效率；整合監控告警、運維巡檢等全生命周期功能，屏蔽底層基礎設施差異，達成 “一個平臺管所有數據庫” 的運維目標，為全行科技能力升級提供堅實支撐。

二、項目方案

數據庫 DBaaS 平臺以 “架構轉型 + 管理創新” 為雙核驅動，緊扣金融應用數智化升級需求，整合數據庫全生命周期管理能力，構建基于 FinOPS 理念的 “安全、高性能、智能化” 數據庫運營分析生態系統。平臺整合多源數據，打造成本中心、性能中心、容量中心、資產中心與報表中心五大核心數據視圖，實現數據庫關鍵信息的 “一站式” 和 “場景化” 展示，并支持按角色差異化呈現數據匯總與分析結果，顯著提升運維效率與用戶體驗。

平臺重點聚焦 SQL 優化關鍵數據集中展示，降低操作專業門檻，推動 SQL 優化工作從傳統 DBA 向研發、測試等角色延伸，實現數字化能力下沉與賦能。同時，成本中心通過構建系統化成本模型與精細化核算機制，將資源消耗轉化為可視化成本數據，清晰呈現資源投入情況，驅動各部門開展基礎資源精細化管理與高效利用，優化整體運營成本。

三、技術方案

為達成技術自主可控目標，項目部署全棧信創技術架構，基礎設施層采用鯤鵬服務器與麒麟操作系統；應用支撐層通過博云 Kubernetes 容器集群實現統一編排管理，搭配 TongWeb 中間件；數據層由 OceanBase 數據庫提供高可用服務，形成從底層硬件、操作系統到中間件、運行時環境及數據庫的完整國產化技術鏈條。

1、一式四化，智賦運維

平臺創新構建以 “一式四化” 為核心理念的新一代智能運營體系，涵蓋 “一站式、角色化、場景化、數字化、智能化” 五大維度，系統提升數據庫運維管理效率、精準度與協同能力。

（一）一站式：構建全鏈路閉環管理

以統一運維門戶整合業務系統、云管平臺、操作系統、CMDB、生態工具等全鏈路數據，實現從監控、分析到優化決策的多維指標閉環管理，為用戶提供端到端完整視圖，消除信息孤島，確保運維活動在統一平臺高效實施。

（二）角色化：實現權限與視圖精準適配

內置應用視角、管理視角的訪問控制邏輯，依據角色職責焦點動態展示差異化關鍵指標與操作界面，確保用戶快速高效獲取與工作職責相關的關鍵信息，實現精準賦能。

（三）數字化：推動管理模式數據驅動轉型

通過定義并追蹤信創改造進度、慢 SQL 數量趨勢、大表數量等關鍵指標，實現系統容量與性能的精準度量；依托慢 SQL 優化數量、歸檔任務分析等數據，客觀評估研發效率與質量，將研發效能、系統健康度轉化為可跟蹤、可考核的量化指標，驅動研發質量提升與系統架構持續優化。

（四）場景化：打通運維與業務協同鏈路

將運維流程與業務場景深度融合，主動關聯業務、性能、容量、成本等多維度數據，打破傳統運維 “煙囪式” 數據割裂現狀，用戶處理問題無需跨系統檢索，提升操作便捷性與決策連貫性。比如，性能中心應用租戶響應慢定位到慢SQL，然后可基于元數據、執行計劃等全方位信息，利用 AI 輔助優化重構低效 SQL，通過 ODC（OceanBase Developer Center）平臺分析和推進歷史數據歸檔，以實現降本增效。整個過程完整呈現 “現象感知 — 問題定位 — 解決方案 — 效果驗證” 的閉環處理流程，體現平臺場景化問題解決能力。

（五）智能化：依托 AI 提升運維自動化水平

引入大語言模型與 AI 算法能力，構建 AI 知識庫，并在 SQL 調優、索引建議等環節提供自動化或半自動化優化建議，降低對用戶專業經驗的依賴，降低運維門檻，提升問題處理速度與準確性，優化用戶體驗。

2、FinOps引領，雙輪驅動

平臺設計以 FinOPS 核心目標“保障業務價值最大化且實現基礎設施成本精準管控與持續優化”為引領，確立 “場景化運維”與“數字化賦能” 兩大核心板塊，細化為運營分析 “3+2” 實施框架。

“3” 大中心：即成本中心、性能中心和容量中心，聚焦場景化運維，通過數據聯動分析實現成本精準溯源與分析優化；

“2” 大中心：即資產中心和報表中心，側重數字化賦能，通過系統化管控保障成本透明與決策高效。

場景化運維：構建 “三大中心” 閉環管控機制

以成本、性能、容量三大中心為核心，深度融合數據，打造 “監測 — 分析 — 優化” 一體化運維體系，實現成本可視化、資源精細化管控，保障系統性能持續優化與業務穩定運行。

（1）成本中心：實現成本全鏈路管控

基于預設計價模型，將性能、容量數據轉化為量化成本視圖，展示成本分布、變化趨勢，提供成本利用率分析與降本潛力評估。支持數據下鉆功能，追溯影響成本的具體性能指標與資源使用情況，形成 “成本發現 — 根因分析 — 優化執行 — 效果驗證” 閉環管理機制，驅動資源效率持續提升。

（2）性能中心與容量中心：實現資源與性能協同監測

采集并整合數據庫響應時間、低效 SQL 數量、CPU 內存使用率等關鍵運行指標，實現數據庫性能與資源消耗的一站式可視化。支持多維度查看實時與歷史數據，為資源評估、瓶頸定位提供數據支撐，保障業務系統高效穩健運行。

數字化賦能：依托 “兩大中心” 夯實管理基礎

以資產中心、報表中心為核心，構建 “管得全、看得清” 的數字化管理體系，為運維決策提供數據支撐。

（1）資產中心：實現全鏈路資源管控

集成主機、數據庫、生態工具等全鏈路數據，提供數據庫全量清單與分類視圖，支持從 CMDB 自動同步主機信息，實現資源全量、全系、多維度管控；從信創占比、數據庫類型、系統等級等維度開展資產統計與趨勢分析，支撐基礎設施精細化管控與合規管理。

（2）報表中心：提供敏捷化分析支撐

支持自定義、自助式報表生成，按需提取監控數據，靈活生成運維、成本、性能等多類報表，滿足周期性匯報與決策參考需求，提升信息輸出效率，為成本可控與效能提升提供系統化數據支撐。

通過 “場景化運維” 與 “數字化賦能” 協同運作，平臺在技術層面實現數據庫資源精細化管控，在機制層面推動成本優化與運維能力雙向賦能，達成 FinOPS “業務價值與成本效率統一” 的目標。

四、創新點

數據庫 DBaaS 平臺實現三項行業首創突破，引領智能運維與成本管控融合發展，為金融行業數據庫管理提供創新范式。

（一）首開先河：深度融合 FinOPS 理念的國產化分布式數據庫私有化運營分析平臺

該平臺將 FinOPS 理念深度融入國產化分布式數據庫私有化部署與持續運營全流程，構建 “資源計量 — 成本分攤 — 質效評估” 完整閉環，打通技術運維與成本管控鏈路。平臺在保障自主可控架構下數據庫高性能、高可用性的同時，通過精準成本洞察與優化建議，充分發揮分布式數據庫“彈性伸縮”技術特性，實現 IT 資源利用效率提升與業務價值回報，樹立新一代技術架構下精細化運營標桿。

（二）金融同業首創：“SQL 審核 + AI 智能優化” 雙重優化體系

在金融同業中首次構建并落地SQL全生命周期質量管控機制，在開發階段通過自動化審核前置識別性能與合規風險，對于運行中SQL結合AI技術進行智能分析與深度調優。該體系有效提升系統性能與穩定性，降低人工運維成本，為金融級數據庫智能化運營提供可復制實踐路徑。

（三）探索創新：全棧生態數據融合與場景化運維能力

平臺打破底層基礎設施（服務器、操作系統）、上層技術組件（數據庫、架構）及分布式數據庫技術生態系統的數據壁壘，實現全棧數據立體化融合；基于 DBaaS 統一數據底座，將運維指標與業務場景深度關聯，構建容量管理、性能優化、成本管理等場景化智能化運維能力。該突破使運維決策基于全景數據從被動響應轉為主動預判，顯著提升系統穩定性與運營效率，為行業數字化轉型提供關鍵支撐，推動運維模式從“分散式”向“場景化協同”轉型。

上述“三個首創” 構成平臺核心競爭力，驗證 FinOPS 在分布式數據庫管理中的應用價值，為金融同業提供智能化數據庫運營新范式。

五、項目過程管理

實施工作遵循 “由淺入深、由非核心到核心” 的原則，分三階段有序推進以平衡項目效果與業務穩定性。

第一階段為基礎建設期，搭建平臺基礎設施層與核心能力層框架，上線集中交付、健康巡檢、基礎監控功能，完成外圍數據庫資產梳理與接入，實現資源分配、性能監控、故障排查的統一化管理，初步解決多系統分散運維痛點；

第二階段為信創與安全強化期，聚焦核心業務系統，完成OceanBase數據庫全棧信創改造，開發針對該數據庫的性能、智能化監控模塊、場景化一站式性能分析工具，建設數據歸檔閉環；

第三階段聚焦于AI核心能力的全面升級。通過對數據庫大模型的持續增強，我們在三方面實現了AI能力升級：知識庫基于向量數據庫實現定制檢索，響應更高效流暢；智能問答精準度顯著提升，支持自然語言到SQL的智能轉換；SQL優化建議可自動診斷性能瓶頸并一鍵生成優化方案。AI能力還拓展至問診與巡檢場景，助力快速定位異常并精準溯源。

六、運營情況

平臺推廣采用“由點及面、逐步落地”策略，建設初期選取關鍵業務系統開展試點，持續收集用戶反饋并快速迭代優化，最終實現全行業務系統的推廣應用；深度對接 CMDB、云管平臺、系統監控等各關鍵基礎運維系統，打破信息孤島，構建統一數據庫運維管理體系，提升跨系統協同能力。

平臺全面推動運維模式創新，構建全流程標準化運維機制：

第一，實現核心指標自動化采集與計算，為運維決策提供數據支撐；

第二，將 SQL 審核流程嵌入 DevOps 流水線，從源頭保障代碼質量，建立實時告警與定期報表機制，確保問題及時發現與處置；

第三，構建“性能基線定義 — 優化方向明確 — 數據對比驗證 — 成效量化評估”的性能優化閉環，將數據庫運維從被動響應轉為持續改進過程，保障優化工作系統性與長期性。

目前，平臺已顯著提升常熟農商銀行數據庫運維整體效率與服務質量，為業務系統穩定運行提供堅實保障，為后續數字化轉型奠定基礎。

七、項目成效

通過基于FinOPS的數據庫DBaaS平臺實踐創新，項目在成本管控層面實現了根本性突破。平臺構建了完整的成本可視化體系，能夠將軟硬件資源消耗精準映射至業務系統，顯著提升了成本的可追溯性和透明度。在此基礎上，結合OceanBase分布式數據庫技術特性，實現了資源的按需調配，有效避免了資源閑置與配置過剩。經實際運行驗證，該模式可節約至少20%的基礎資源成本，顯著提升了基礎設施使用的經濟性。

在運維效能方面，平臺通過一體化監控與智能分析能力，能夠自動識別性能瓶頸、快速定位問題根源并提供優化建議，最終對優化效果進行量化反饋。這一機制徹底改變了傳統運維模式，將DBA從重復性的基礎監控和排查工作、性能分析中解放出來，使其能更多投入到系統架構優化和高階調優等高價值領域。同時，開發人員也可通過平臺自主識別代碼效率問題，實現優化左移。這一轉變使得數據庫性能優化的覆蓋范圍從原有核心系統擴展至全量業務系統，真正實現了性能管理工作的規模化運營。

通過引入AI輔助分析與自動化工具，平臺顯著降低了數據庫優化的技術門檻。研發與運維人員能夠在統一平臺上協作完成SQL審核、優化與效果追蹤，使優化工作從依賴專家經驗的傳統模式轉變為由平臺賦能的標準化流程。這一轉變使得SQL優化效率提升50%，同時，以更少的硬件資源高效承載了更大的業務負載，既實現了綠色低碳的IT運營目標，也進一步提升了金融服務的用戶體驗。

八、經驗總結

數據庫DBaaS平臺的成熟落地，推動了國產數據庫從“可用”到“好用”的跨越，并在金融業務場景中規模化應用，為行業數字化轉型提供堅實支撐，其成功經驗主要包括四個方面：

FinOps與全流程管控：構建FinOps體系，實現問題全流程閉環處理，提升資源運營效率。

平臺化打通開發運維：以平臺打破部門壁壘，將技術能力轉化為可復用的組織資產。

行業賦能與路徑推廣：驗證技術及商業價值，形成可復制路徑，推動行業普及。

強化國產數據庫核心競爭力：以平臺為支撐，提升國產數據庫在核心業務中的適用性與可信度。

常熟農商銀行數據庫 DBaaS 平臺在金融領域率先實現，不僅實現了技術突破與管理升級，更在實踐中形成了一套可復制、可推廣的技術路徑，為金融業信息技術創新應用和數字化轉型奠定了堅實基礎。

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