7月底，农行（601288.SH）宣告成立金融 科技 子公司农银金融 科技 有限责任公司，注册资本6亿。目前已有11家银行成立金融 科技 子公司，包括五家国有大行、五家股份行和一家城商行。新一家金融 科技 子公司的成立振奋市场，而国内银行金融 科技 是否能够与国际抗衡，是否能完成“进口替代”的话题再次浮出水面。
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长久以来，IOE技术架构是银行业的标准配置和唯一选择，而在2013年之后，由于金融系统IT架构定价权和 游戏 规则控制在海外厂商手中，并且随着移动互联网的普及，高频交易让传统系统不堪重负，银行业也开始艰难谋求去IOE。
时隔7年，在金融 科技 助推下，银行们通过自我研发去IOE仍在进行中，也有银行依靠互联网等外部力量以求快速实现IT架构国产化。
银行业去IOE始于2013年左右。图 站酷海洛
IOE，分别指IBM（国际商用机器公司）、Oracle（甲骨文）和EMC（易安信），三者分别是小型机、数据库和高端存储的领导厂商，一定程度上主导了企业的IT架构。它们组成的系统一度被视为大型金融企业后台的“黄金架构”。
中国银行业自上世纪90年代开始逐步实现电子化，陆续采用数据、操作、应用大集中的管理模式，即数据中心大集中时代，以革除各家分支行各自为政的弊病，实现网点和业务的数据集中。而IBM以其强大的数据处理能力，装机量在国内一枝独秀。
当时，各类银行争相引进海外业务系统产品，实现流程改造和管理方式改革。
银行业去IOE始于2013年左右。
一直以来，由于银行业采用IOE为代表的IT基础体系，使得如此重要的金融机构IT整体都处于海外厂商的控制之中。可想而知，如若存在技术漏洞，或被主动植入漏洞，或者是国与国之间产生矛盾，供应商被要求停止技术服务，则金融业暴露在安全风险之中。
因此，国家层面基于金融与信息安全的导向推动提出了去IOE的想法，2012年6月国务院发布《关于大力推进信息化发展和切实保障信息安全若干意见》（国发〔2012〕23号），金融监管部门也期望银行逐年减轻对IOE的依赖程度。
尽管去IOE化在2014年、2015年就成为了金融 科技 领域的热门话题，但是它的进展速度显然没有它的热度上得快。
广发证券研报显示，去IOE在开始几年在传统银行间开展得并不顺利。
主要原因包括：第一，大型银行当前集中处理的业务模式对于服务器的稳定性要求极高。而IBM大型机/小型机的稳定性无人能及。其次，中小银行采用开放式平台架构，可以不用IBM服务器。但国产设备的性能、安全性、稳定性一直难以被信任。此外，服务器、存储、操作系统、数据库等基础设施层次相互依赖，难以单一替换。因此，过去5-10年，难以真正意义上撼动海外厂商在国内银行业的地位。
金融壹账通总经理助理、Gamma平台CEO区海鹰在接受媒体采访时对21世纪经济报道记者表示，去IOE仍是银行业头疼的问题。“因为金融是国家与 社会 最重要的一个稳定因素，银行业内部使用的技术中IOE占比非常高，如何去IOE对于银行业来说是一个非常大的挑战。”
区海鹰表示，去IOE只能“小步慢走”式迁移，而且这个工作量非常大。应用层、硬件层迁移已经非常耗费精力，而底层的改变要用到全部国产的服务器、网络，难度可想而知，“估计这个改造本身就是5-10年的工作”。
2019年10月，中国互联网金融协会发布的《中国商业银行数字化转型调查研究报告》显示，参与调研的75%的银行已经或正在启动数字化转型。这其中，不少银行通过自行研发实现了国产化架构支撑关键业务。
据微众银行年报披露，截至2018年底，微众银行已建成229个关键系统，1202个子系统。依靠分布式架构及开源技术的深度应用，行内系统成功支持了年内亿级客户量、亿级日交易量，达到国有大型银行同等规模。与此同时，行内账户运维成本持续下降45%。
今年5月，陆金所也宣布去“O”已经完成95%，预计到今年中实现开源数据库的完全替代。陆金所选择了MySQL的开放式架构作为Oracle核心数据库的替代方案。经测算，完全“去O”之后，系统软硬件成本将节约近90%。
如果说，微众银行等互联网银行实现去IOE更为轻车熟路，那么更多的银行通过外部合作，来降低对海外厂商的依赖，近年来尤其实现提速。
2019年5月，华为正式面向全球推出了GaussDB数据库，其GaussDB OLTP数据库已在招商银行综合支付交易系统成功上线投产，也已在工商银行内上线投产。同月，达梦发布DM8.0，10月23日，该新核心系统所引入的达梦数据库正式通过湖北银行项目方的验收。
去年10月，蚂蚁金服OceanBase登顶TPC-C，这是国产数据库首破OLTP的benchmark世界纪录。OceanBase落地西安银行，西安银行完成实施互联网金融业务平台MySQL数据库、互联网交易资金存管平台Oracle数据库向OceanBase分布式数据库的完整迁移。同月，中兴GoldenDB成功帮助中信银行替换DB2，换“心”后的中信银行信用卡核心交易系统对外投产，这是全国性股份制商业银行的首例。11月，腾讯宣布开源TBase数据库，TDSQL数据库落地张家港农商银行新一代核心业务系统。
对于互联网金融公司和银行的 科技 子公司在去IOE领域的竞争，一位金融 科技 业内人士认为，互联网 科技 公司的 科技 创新能力确实非常强，而且也有很大的服务C端用户的规模。银行业尤其是大行金融 科技 子公司从纯技术的角度与互联网公司旗鼓相当，但是互联网公司本身自带流量，具有很大的优势。
但上述人士坦言，数据库市场被国外厂商垄断，自研企业实力与Oracle仍有一定差距。智研咨询发布的《2020-2026年中国数据库市场深度分析及未来发展前景预测报告》显示：2018年我国数据库软件市场规模为139.25亿元，其中，关系型数据库规模约118.36，占比约85%。Oracle数据库关系型数据库市场份额超过46%，占数据库市场约39.1%。
国产数据库方面，既有传统大学成立的数据库企业，包括人大金仓、武汉达梦、神舟通用、南大通用、山东瀚高等，也有近几年主要以阿里、腾讯、华为为代表的企业研发也加快了追赶脚步。
从国产数据库的技术来源看，国产关系型数据库多源自或者借鉴开源MySQL、PostgreSQL等数据库及其变种，或收购商业源码（例如Informix）+自研的方式，大数据平台多源自或直接整合开源大数据生态组件，纯自研的国产数据库较少，数据库种类不够丰富，核心竞争力亟待突破。
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随着全球各大 科技 巨头的竞相加入，开源软件技术已经活跃在各个信息技术领域当中。其中，大数据生态成为开源技术的直接受益者。开源技术适用于庞杂的数据管理系统，带来敏捷、高效、可扩展以及可自控的管理能力，并帮助企业降低IT建设及维护成本。2018年双11当天，阿里云原生数据库PolarDB轻松应对了0点0分0秒瞬时提升122倍的数据洪峰。Netflix也采用自研开源架构Metacat将海量数据集合成一个“单一”的数据仓库，大幅提升管理能效。
当前，我国有越来越多的企业、人才加入到开源社区，贡献力也“后来居上”，共同推进开源项目、开源生态的繁荣和可持续发展。
大数据生态成为开源技术重大“受益者”
近年来，在互联网服务、多媒体以及科学研究等多个领域，都可见到大数据的身影。在大数据时代，不断增长的数据量、快速处理数据的需求以及数据类型、结构和来源的多样性给数据库敏捷、高效、可扩展性以及个性化管理带来了全新挑战。
开源技术赋能了大数据生态的高质量发展。赛迪智库信息化和软件服务业所博士蒲松涛表示，经过了数十年的发展，开源软件和开源工具已经应用到了大数据产业发展的各个环节，基于开源软件，企业可以快速构建大数据应用平台，提供丰富的大数据开发和应用工具。
当前，几乎各种规模的企业都在使用开源软件和工具做大数据处理和基于数据的预测分析。开源界也涌现出了Hadoop、OpenStack、OpenShift、Mapreduce、docker等引领行业技术创新方向的重量级开源项目。
华泰人寿基于OpenShift架构打造易于管理的新IT系统，以提升企业竞争力，实现业务数字化转型。在基础设施上，引入红帽OpenShift容器云解决方案和红帽Ceph分布式存储。通过将保险业务上docker云，实现华泰人寿业务的弹性伸缩和快速上线，加速其互联网保险项目快速落地。
美国知名在线影片租赁提供商Netflix也采用了大数据发现服务的开源框架Metacat。由于Netflix的数据仓库由许多大型的数据集组成，为了确保数据平台能够横跨这些数据集成为一个“单一”的数据仓库，Netflix开发的元数据服务Metacat，能让数据的发生、发现、处理和管理变得更加快捷高效、处理精度大幅提升;同时还可兼容Spark、Presto、Pig和Hive架构。Netflix软件架构师Ajoy Majumdar指出，开放开源是身为技术公司的竞争战略，既能够将自己的解决方案建立为行业标准和最佳实践，又能建立Netflix的技术品牌，还能从共享生态中获得反馈输入并受益。
事实上，推动大数据应用高质量发展的主流开源平台还有很多，例如Spark、Shark、Bagel等。蒲松涛表示，这些开源平台大幅降低应用门槛，有效帮助企业实现工业级应用，进而带动各行业大规模部署。此外，大数据还涌现出了一批开源支线平台。其中，Storm完全摆脱了经典的MapReduce架构，重新设计了一个适用于流式计算的架构，以数据流为驱动触发计算，计算时效性高，适应有向无环图计算拓扑的设计，计算方式较为灵活，在业界得到了一定的部署应用。
开源社区供需“双赢”中国力量已崛起
开源社区的建立为推动开源软件发展、构建行业竞争优势做出突出贡献，队伍的壮大需要每一位使用者持续不断的贡献智慧，以实现真正的“共赢”。开源的发展历程中，极客、大公司、商业颠覆者轮番登场，开源技术的诉求也从商业驱动向生态驱动发展。中国工程院院士廖湘科指出，开源是软件创新技术的主要来源，是生态抓手，而非赢利的切入点。
开源软件的“共享和贡献”机制吸引了众多开发者的参与，给了每一位开发者“颠覆 游戏 规则”的权利。有了这种生态的加持，信息技术将被快速推进，各个参与者将持续获利。对此，李飞飞表示，开源生态的受益者是开源技术的需求侧和供给侧双方。从供给侧角度来看，参与的人越多，思维碰撞而引发的迭代演进就会越快;从需求侧角度来看，各个企业不仅可以免除被闭源系统“技术绑定”，还可以在开源社区实现数据库技术迁移，企业还可针对企业技术特征进行数据库的个性定制化，实现大量的应用和代码的改造且系统间互相兼容。
中国开源软件推进联盟副 主席 兼秘书长刘澎在PostgreSQL .CN 2019上表示，当前国内越来越多的企业为开源做出重要贡献，我国的开源实力已经崛起。以华为、阿里等为代表的开源软件开发者已经逐渐与亚马逊、微软站到了同一高度，实现了从“使用者”到“引领者”的身份转变。
目前，中国企业在Linux基金会中有1个白金会员(华为)，1个金牌会员(阿里云)和数十家银牌会员(包括腾讯、中国移动、联想等)。华为在多个开源社区贡献排名前列。中国工程院院士倪光南认为，华为是开源软件的优秀开发代表，通过引进、消化，实现创新发展，进而贡献给整个开源社区。
阿里云也成为 游戏 规则的重要改变者和全球云数据库领跑者之一。2018年，阿里云数据库成功进入Gartner数据库魔力象限，这是该榜单首次出现中国公司。近日，Gartner发布的全球云数据库市场份额榜单中，阿里云位居第三，超越了Oracle、IBM和谷歌。5月21日，阿里云提供传统数据库一键迁移上云能力，可以帮助企业将线下的MySQL、PostgreSQL和Oracle等数据库轻松上云，最快数小时内迁移完成。李飞飞表示，阿里云自研的PolarDB云原生数据库的分布式存储架构具有一写多度、计算与存储分离等优势，帮助淘宝交易平台应对了双11当天瞬时提升122倍的数据洪峰。
此外，国内还有包括百度、浪潮、瀚高等在内的众多企业积极参与并贡献到开源社区当中。人工智能、自动驾驶等新兴信息技术也成为开源项目的重要应用领域。
大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。
于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型No SQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但互联网来了，尤其是Web开始流行。
Web服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。
云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。
云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。
有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。
