上千节点无中断升级，数万应用正常运行，华为云FusionInsight是如何做到的？

金融领域的反欺诈、精准营销等大量的业务场景对服务连续性要求高，7*24小时不能中断，为了保持业务的连续性和技术引领，一个超大规模、高效率、可持续发展的数据底座显得尤为重要，而不中断业务的滚动升级能力则成为最硬核的衡量指标，中国最佳零售银行，金融数据湖上千节点滚动升级，2万多个业务正常运行，这背后的奥秘究竟是什么?今天让我们深入聊一下……

作为“中国最佳零售银行”，某股份制银行一直将客户体验放在首位。近年来，该行以轻型银行为战略目标，打造以数据作为关键战略资产的未来银行，通过引入华为云FusionInsight建设全行统一的金融数据湖，汇聚各渠道业务数据，实现全行数据资源共享，用于探索新的客户体验和商业模式。

当前，该行金融数据湖规模达到千余节点，承载了行内上万应用，支撑反欺诈、智慧营销等重要业务场景，日均处理数万大数据作业。

随着该行不断深入使用大数据技术，逐步支撑行内关键金融业务，对于整个数据湖平台的服务连续性要求也越来越高，一方面行内金融数据湖要紧跟技术潮流不断升级革新，一方面要求支撑行内外业务的数据湖能够7*24小时不中断服务。然而传统的方案需要断电重启，显然不能满足行内业务连续性保障的要求；同时在金融数据湖升级过程中，对于数据湖这种复杂系统来讲，传统升级方案如果碰到突发的故障，容易导致整个升级动作中断重来，为平稳升级带来极大地挑战。

近期，该行采用华为云FusionInsight MRS云原生数据湖滚动升级能力，实现行内大数据平台的成功滚动升级，升级过程中金融数据湖承载的行内2万+应用正常运行，实现两个“不中断”：

1）业务不中断：数据湖承载了成千上万的任务作业，在升级过程中，关键的数据分析服务要能够不间断地支撑上层业务，这就导致升级和使用存在着矛盾冲突；MRS具有循环滚动升级能力，一次升级少量节点，循环滚动，直至整个集群的所有节点升级到新版本；同时，为了降低升级对关键任务SLA的影响，MRS还提供滚动升级暂停能力，在任务高峰时段或关键任务执行时，可以保障关键任务正常平稳运行。

分批次升级示意图

2）进度不中断：数据湖是一个复杂系统，由服务器、存储、网络、软件等组成，在升级时经常会碰到突发事件，如磁盘故障、网络拥塞问题。在大数据平台升级过程中，部署人员需要应对各种突发事件，如磁盘故障、网络拥塞等多种异常场景，客户要求不中断升级。MRS提供故障节点隔离能力，在故障发生时，可以跳过该节点的升级动作，让故障处理和集群升级有序进行。

滚动升级不仅是一个升级动作，更是一个系统工程。该行基于华为云FusionInsight MRS云原生数据湖，从兼容性、可靠性、工具自动化、保障团队等多方面入手，注重细节，实现了行内大数据平台架构的平滑演进，升级过程行内用户无感知，保障上层业务平稳运行。MRS目前已通过中国信通院3万+大集群评测，还可以通过集群联邦扩展到10万+大集群。除此之外，还为大规模集群提供超级调度器Superior，资源调度效率是开源大数据的30倍+，能够让整个集群的资源利用率最高达到90%+。

在本次升级过程中，某股份制银行成功上线了最新版本的华为云FusionInsight MRS云原生数据湖，并在新集群上提供如HetuEngine、 ClickHouse、Hudi等新组件，为项目管理、反欺诈、BI报表等业务创新提供有力技术支撑。在整个升级期间，行内数万名数据分析师毫无感觉，同事模型平台、先机平台、反欺诈平台等关键业务应用平滑运行无中断，为进一步行内实现湖仓一体目标，深度使用华为云FusionInsight奠定良好基础。

截止目前，华为云FusionInsight已先后帮助国有大行、股份制银行、城商农信行，运营商如广东移动、浙江移动等客户实现平滑升级，顺利完成累计60000多节点的无风险升级，让3000+政企客户技术永新，业务永远在线。