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云it成功故事|海通期货从容应对云端业务挑战
2021-12-15 00:00:00
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hi,大家好,

深信服云计算业务发展至今,基于超融合构建的企业级云已服务了数千家企业用户啦!


即日起,信服君从众多用户成功故事中,挑选出最酷、最有特点的it云实践案例分享给大家,如果您正在为业务上云选型和架构布局而烦恼,还在担心新技术的稳定性问题等等,不妨花上2分钟来看下。


今天,云it成功故事讲的是海通期货。

海通期货是海通证券股份有限公司控股的专业期货公司,注册资本为人民币13亿元,设立了业内首批风险管理子公司,并设立香港子公司进军国际金融市场。用户规模连续6年排名行业前五,中金所综合排名第一,连续三年上期所综合排名第一。在金融期货和众多主要商品期货品种上具有极高的市场份额,各项业务指标位居行业前列。


业务转型迫在眉睫,it部门忧虑重重


据了解,海通期货没有自建的机房(托管在上海期货交易中心),因此每年都有很大一部分预算使用在机柜租赁上。并且,随着互联网业务的开展,对于业务的响应与交付、用户体验等要求都越来越高,因此传统的信息化建设面临了一定的瓶颈:

无法快速响应新的互联网业务需求

传统的it基础设施,需要快速部署多套复杂的测试环境,而不同的测试系统对硬件有不同的要求,从开发环境、测试环境、系统部署到设备采购,都有很长的周期,依靠传统的硬件堆叠方案,无法快速响应公司各种新的业务需求。


比如:某项目所需的测试机器需求是16台,且每台测试机需配置了4核cpu、8gb内存、100gb的磁盘空间;某crm系统所需的测试机器需求是3台,内存分别都要达到32gb。

一个业务对应一套设备,资源利用率低,旧设备无法匹配软件升级要求

比如ctp期货交易系统,如果按照计划在2016年升级到ctp 2.0版本上,至少有20台机器无法满足软件新版本的性能要求,需要被置换,而这些被置换下来的机器如果闲置不用,资源就过于浪费。


但如果这些被置换的机器还是按照原先的使用方式,再跑新的业务系统,则机房的设备只会越来越多,并且对这些设备的运维需要消耗较多人力,因此,置换下来的闲置服务器希望能够得到重复且充分的利用。

传统架构扩展复杂、每年机房租赁费用高昂,新业务无法及时响应

一个机柜大概每年需要15w的租赁费用,因供电问题,一个机柜大概只能放置10台左右的服务器,如果按照100台服务器10个机柜计算,每年需要150w左右的租赁费用,费用非常的高昂。而互联网业务的转型,业务扩张非常迅速,当前业务平台传统支撑架构扩展非常复杂及繁琐,已无法更好的支撑新业务的发展。


业务上云,云数据中心如何搭建?


基于业务现状梳理的认识,以及对未来业务和信息化发展的目标,海通期货认为云计算是理想的技术方向,搭建新一代的云数据中心是非常好的凯发登录的解决方案,不仅符合现代化应用开发框架在高性能、高可靠性、弹性扩展及伸缩、简化基础架构管理等方面的需求,而且可以通过标准化构建的方式,实现未来在自动化故障转移、容灾、全面优化数据中心软硬件资产、集成智能化运维等方面的信息化目标,从而实现对业务的快速响应。


于是,在众多云架构的选型当中,海通期货基于性能稳定性与安全性的考量,最终选择了深信服企业级云架构作为云数据中心的技术实施方案,目前使用了8台深信服超融合一体机,可以虚拟出150台虚拟机,很好的满足了现阶段的业务需求。而未来平台的扩展也只需添加标准的超融合一体机,即可实现计算、存储等资源的横向扩展,无需重新调整架构和业务,资源轻松扩容。


海通期货云数据中心拓扑图示


海通期货云数据中心目前承载着众多核心应用系统:测试系统(如资管平台、做市商仿真系统、个股期权仿真系统),生产系统(互联网应用、基金代销、风控),以及crm门户、oa等。


从此,海通期货的业务开展更从容


业务上云之后,海通期货带来的最大改善是it架构变得极其简单,it部门的效能得到了很大提升,业务的响应与交付更加及时,对公司各种业务的快速扩张和新业务的支撑更为从容,其中典型的四个价值点供小伙伴们参考:


快速部署测试环境

海通期货基于深信服企业级云架构上的多套测试系统快速上线,同时业务迁移的过程,不再依赖传统多种硬件调试和堆叠,云平台实现了复杂技术的隐形化,降低了业务上线的复杂度。


简化it架构

海通期货业务托管在上海期交所机房,传统业务部署需要采购多台服务、网络设备,部署深信服企业级云架构后大大简化了数据中心it架构,降低了托管机房租赁机柜的成本。


扩容简单

海通期货前期通过部署深信服企业级云承载测试业务,之后逐步运行各种核心业务系统,横向扩容非常简便,增加一体机服务器即可。


运维简单

此前,海通期货传统测试业务、核心业务、网络、存储由不同运维人员管理,协调工作复杂,效率低下。部署深信服企业级云之后,基于web界面及一键式故障定位,大大提高了整个it运维效率。


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