从“数据堆积”到“实时监控”：杭州银行依托 DolphinDB 搭建智能运维监测平台
一、客户背景
作为区域性股份制银行的代表机构之一，杭州银行在近年深化数字化建设过程中，不仅在业务线上持续扩展服务能力，也在后台系统上加速推进精细化运管。随着各类线上渠道、金融产品与支付业务的快速增长，银行内部的生产运行中心承担起了更关键的角色：既要“看得见”系统状态，也要“看得准”异常趋势，还要确保问题被“处理快”。
在此背景下，大量监控指标、系统日志、运行时序数据不断增长，业务的实时性要求也显著提升。传统监控方案在承载能力与分析灵活性方面已逐渐吃力，这成为杭州银行推进监控体系升级的一大驱动力。
二、面临挑战
随着交易规模扩大与系统复杂度提升，原有的数据写入与查询框架开始暴露瓶颈：
- 监控数据量呈指数级增长，特别是交易量、系统耗时、告警指标等高频数据不断积累，使原有基于 InfluxDB 的写入链路及查询性能出现掉速。某些情况下，查询延迟会直接影响监控大屏刷新和运维决策的实时性。
- 监控体系对数据的聚合计算需求变得更加复杂。生产运行中心每天需要处理大量多维聚合，如交易量趋势、耗时分布、成功率分析等，这些指标之间的关联计算与窗口分析逐渐超出原有组件的承载能力。
- 部分实时计算需求原本依赖 Flink 等流处理系统，但在运维成本、计算灵活度和延迟稳定性方面面临新的优化诉求。特别是在某些场景中需要将批式与流式运算统一管理，以减少开发与部署成本。
- 生产运行中心运维团队还需在不同监控系统之间联动分析任务状态，快速识别潜在风险或者定位问题根因。然而异构数据系统之间数据不一致、查询不统一的情况，增加了问题定位时间，降低运维效率。
三、DolphinDB 解决方案
围绕杭州银行的监控体系升级需求，DolphinDB 以统一的高性能时序引擎为基础，从数据存储、实时计算、指标生成到前端分析提供了一套连贯的解决方案。
在高频监控数据落库链路中，DolphinDB 以其高并发写入能力取代原有 InfluxDB，不仅允许持续写入海量的交易运行时序数据，也能确保写入过程中延迟可控、失败率低，从根本上稳定了数据接入能力。
在计算层面，DolphinDB 通过其分布式计算框架，承担了生产运行中心大量监控指标的实时聚合任务，包括交易量、平均耗时、系统成功率等关键指标。这些聚合过程原本在多套系统中分散实现，而现在在 DolphinDB 内可以以统一的算子方式执行，并能根据窗口长度与时序特征灵活调整。
对于部分实时计算需求，生产运行中心也将 DolphinDB 作为流计算引擎的替代。在不额外引入多套组件的前提下，DolphinDB 通过其流表机制与实时订阅能力，将原来依赖 Flink 的部分监控逻辑迁移到统一平台，实现更轻量的部署、更稳定的延迟表现。
在前端展示与分析层面，业务人员可以直接通过可视化界面访问 DolphinDB 提供的指标结果，通过多维查询、筛选、聚合的方式实时观察系统状态，不再依赖复杂脚本或运维团队中转。
另一方面，运行中心运维团队利用 DolphinDB 作为底层统一数据承载层，将不同监控系统之间的任务状态数据进行汇总，在统一平台上进行比对分析和异常识别，从而在异常事件发生时能够迅速定位问题，并触发相应告警机制。
四、方案效果与价值
在方案落地后，杭州银行在监控体系方面的能力得到了显著提升。
最直观的变化来自写入与查询性能的改善。高频监控数据写入过程变得更加稳定，系统承载峰值也明显提升，避免了因监控写入延迟导致的监控盲区。查询响应速度的提升让监控大屏和内部分析平台能够接近真实时间地反映运行情况。
过去分散在多个组件中的聚合与统计逻辑，如今通过 DolphinDB 的统一算子体系集中执行，不仅提高了一致性，也减少了开发与排错成本。在高峰期的计算稳定性也更有保障，使得交易量趋势、耗时分布、成功率等关键指标可以更快速地反馈，为系统评估和故障预防提供参考。
对于实时计算场景，DolphinDB 流机制的引入显著降低了延迟，同时减少了系统间的数据传输成本，使得部分场景能够在单一系统内完成接入、分析、触发三步闭环，进一步增强运营体系的实时性。
此外，前端界面通过调用 DolphinDB 的查询接口，能够以更轻量的方式实现多维筛选、聚合与展示，不再依赖繁琐的脚本或复杂查询，业务侧与技术侧的协作成本随之降低。
DolphinDB 不仅帮助杭州银行完成了监控体系的技术升级，也促使其在运营管理能力、数据一致性与决策效率方面实现了显著提升，为未来进一步建设先进可观测系统打下了坚实基础。
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