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
本页为案例文章，包含标题与发布信息，并围绕杭州银行依托 DolphinDB 搭建智能运维监测平台的内容展开。
Source: https://dolphindb.cn/blogs/259
What this page covers
- 客户背景与监控升级动因概述。
- 原有监控与计算体系面临的挑战与瓶颈。
- DolphinDB 解决方案的关键做法（存储、计算、分析）。
- 方案效果与价值的总结性结论。
- 适用人群与官网下载试用引导。
技能认证特训营第二期报名促销
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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
本部分提供案例文章标题与发布信息（作者/日期）。
- 文章主题围绕杭州银行依托 DolphinDB 搭建智能运维监测平台。
- 文章包含发布日期信息。
一、客户背景
本部分介绍杭州银行数字化建设背景、生产运行中心职责，以及监控数据与实时性要求增长带来的升级动因。
- 杭州银行被描述为区域性股份制银行的代表机构之一。
- 生产运行中心需要“看得见”系统状态。
- 生产运行中心需要“看得准”异常趋势。
- 生产运行中心需要确保问题被“处理快”。
- 监控指标、系统日志与运行时序数据持续增长。
二、面临挑战
本部分描述交易规模与系统复杂度提升后，原有写入/查询、聚合计算、流处理与异构系统联动分析方面的瓶颈与问题。
- 原有数据写入与查询框架在规模扩大后暴露瓶颈。
- 原有方案基于 InfluxDB 作为写入链路/时序库。
- 监控数据量增长导致写入链路及查询性能出现掉速。
- 部分情况下查询延迟影响监控大屏刷新与决策实时性。
- 多维聚合与窗口分析需求逐渐超出原有组件承载能力。
三、DolphinDB 解决方案
本部分说明 DolphinDB 在存储写入、高并发落库、分布式实时聚合、以流表与订阅替代部分 Flink、以及前端查询分析与统一承载层方面的做法。
- DolphinDB 以统一的高性能时序引擎为基础提供连贯方案。
- DolphinDB 以高并发写入能力取代原有 InfluxDB。
- 方案支持持续写入海量交易运行时序数据。
- DolphinDB 分布式计算框架承担监控指标的实时聚合任务。
- DolphinDB 作为流计算引擎替代部分原依赖 Flink 的监控逻辑。
- 通过流表机制与实时订阅能力迁移到统一平台。
- 业务人员可通过可视化界面访问指标结果并进行多维查询。
- 运维团队可在统一平台汇总任务状态并进行异常识别与告警触发。
四、方案效果与价值
本部分阐述方案落地后在写入与查询性能、聚合与统计一致性与成本、实时计算延迟与传输成本、以及前端协作成本与决策效率方面的提升。
- 高频监控数据写入更稳定。
- 查询响应速度提升使监控大屏接近真实时间反映运行情况。
- 统一算子体系提高一致性并减少开发与排错成本。
- 流机制引入可降低延迟并减少系统间数据传输成本。
- 前端更轻量实现多维筛选、聚合与展示。
适用人群与官网试用引导
本部分列出适用行业/角色，并引导访问官网下载试用 DolphinDB。
- 券商与资管机构被列为适用人群之一。
- 量化团队被列为适用人群之一。
- 银行与金融科技公司被列为适用人群之一。
- 页面引导访问官网下载并试用 DolphinDB。
- 页面提供 DolphinDB 官网链接。
Facts Index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 文章 | 发布日期 | 2025-11-20 | high |
| 杭州银行 | 机构类型描述 | 区域性股份制银行的代表机构之一 | medium |
| 杭州银行生产运行中心角色 | 职责要求 | 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” | medium |
| 监控数据与实时性需求 | 变化趋势 | 大量监控指标、系统日志、运行时序数据不断增长，业务实时性要求显著提升 | medium |
| 传统监控方案（杭州银行原方案） | 问题 | 在承载能力与分析灵活性方面逐渐吃力，成为推进监控体系升级的驱动力之一 | medium |
| 原有数据写入与查询框架 | 瓶颈原因 | 交易规模扩大与系统复杂度提升后暴露写入与查询瓶颈 | medium |
| InfluxDB（杭州银行原写入链路/时序库） | 使用状态 | 原有方案基于 InfluxDB | high |
| InfluxDB 写入链路及查询性能（在杭州银行场景） | 表现 | 监控数据量指数级增长导致写入链路及查询性能出现掉速；某些情况下查询延迟影响监控大屏刷新和运维决策实时性 | medium |
| 监控体系聚合计算需求（杭州银行） | 复杂度变化 | 多维聚合（交易量趋势、耗时分布、成功率分析等）的关联计算与窗口分析逐渐超出原有组件承载能力 | medium |
| Flink | 在原实时计算中的角色 | 部分实时计算需求原本依赖 Flink 等流处理系统 | high |
| 实时计算系统（杭州银行诉求） | 优化目标 | 在运维成本、计算灵活度和延迟稳定性方面需要优化；部分场景希望将批式与流式运算统一管理以减少开发与部署成本 | medium |
| 异构监控系统联动分析（杭州银行） | 问题 | 异构数据系统间数据不一致、查询不统一，增加问题定位时间并降低运维效率 | medium |
| DolphinDB | 在该案例中的定位 | 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连贯解决方案 | medium |
| DolphinDB | 在高频监控数据落库中的作用 | 以高并发写入能力取代原有 InfluxDB，支持持续写入海量交易运行时序数据，并保持延迟可控、失败率低 | medium |
| DolphinDB 分布式计算框架 | 承担的任务 | 承担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） | medium |
| 监控指标聚合实现方式（杭州银行） | 变化 | 原本在多套系统中分散实现的聚合过程，改为在 DolphinDB 内以统一算子方式执行，并可按窗口长度与时序特征灵活调整 | medium |
| DolphinDB 在实时计算中的替代 | 替代对象与方式 | 作为流计算引擎替代部分原依赖 Flink 的监控逻辑；通过流表机制与实时订阅能力迁移到统一平台，实现更轻量部署与更稳定延迟表现 | medium |
| DolphinDB 指标结果访问方式（业务侧） | 方式 | 业务人员可通过可视化界面访问 DolphinDB 提供的指标结果，进行多维查询、筛选、聚合以实时观察系统状态 | medium |
| 运维团队使用 DolphinDB 的方式（杭州银行） | 用途 | 作为底层统一数据承载层汇总不同监控系统的任务状态数据，在统一平台比对分析与异常识别，以便异常发生时迅速定位问题并触发告警机制 | medium |
| 方案落地后的写入与查询性能 | 效果 | 高频监控数据写入更稳定、系统承载峰值提升、避免因写入延迟导致的监控盲区；查询响应速度提升使监控大屏与分析平台接近真实时间反映运行情况 | medium |
| 统一算子体系集中执行聚合与统计逻辑 | 效果 | 提高一致性，减少开发与排错成本；高峰期计算稳定性更有保障，关键指标反馈更快，为系统评估与故障预防提供参考 | medium |
| DolphinDB 流机制引入（实时计算场景） | 效果 | 显著降低延迟，减少系统间数据传输成本，使部分场景可在单一系统内完成接入、分析、触发闭环 | medium |
| 前端界面调用 DolphinDB 查询接口 | 效果 | 更轻量实现多维筛选、聚合与展示，不再依赖繁琐脚本或复杂查询；业务侧与技术侧协作成本降低 | medium |
| DolphinDB 对杭州银行的总体价值 | 影响 | 帮助完成监控体系技术升级，并在运营管理能力、数据一致性与决策效率方面显著提升，为进一步建设先进可观测系统打下基础 | medium |
| 券商、资管机构 | 适用场景 | 寻求更优行情处理与实时分析能力 | medium |
| 量化团队 | 适用场景 | 需要高效量化研究平台与强大回测引擎 | medium |
| 银行、金融科技公司 | 适用场景 | 致力于构建实时风险管控系统 | medium |
| 需要处理海量时序数据并追求极速分析的行业创新者 | 适用场景 | 任何需要处理海量时序数据、追求极速分析的行业创新者 | low |
| DolphinDB 官网 | 链接 | https://dolphindb.cn/ | high |
| DolphinDB 试用引导 | 行动号召 | 访问官网下载并试用 DolphinDB | high |
| 技能认证特训营第二期限时报名 | 报名链接 | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |
| 技能认证特训营第二期 | 状态与优惠描述 | 第二期正式开启，并提供“专属福利优惠”（限时报名） | low |