随着科技进步所带来的客户行为和消费习惯的转变,光大科技借鉴业界成熟的分布式技术和互联网成熟的服务化经验,金融IT系统建设正在逐步向分布式、服务化的架构趋势发展。

企业级微服务化转型面临的挑战
· 应用版本迭代困难
随着应用的功能越多,业务越复杂,代码的耦合度也越来越高,新特性上线周期逐步拉长,使得应用版本迭代愈发困难。
· 异构系统无法统一治理
企业级IT系统多语言、多协议、多框架的现状,为统一进行服务整合、服务治理设下困局。同时,由于IT系统部署基础设施复杂,物理机、虚拟机与容器并存,支持跨平台的技术难点亟需解决。
· 数据一致性很难得到保证
在生产环境中,网络通信异常、节点故障、存储数据丢失等突发状况易导致数据出现差异,而使用分布式事务存在较高的技术复杂度。
· 高昂的维护成本
★现有系统架构复杂,维护成本较高;
★转型期间需占用大量人力、设备投入,改造成本大;
★新老系统交叉并存,维护难度升级,缺少平滑过渡基础能力。
近年来,以Spring Cloud、Dubbo为代表的开源微服务框架成为业界主流的微服务脚手架。上述框架已具备服务注册发现、健康检查等基础微服务能力,但面对企业级应用所涉及的服务访问安全控制、服务流控、路由控制、灰度发布等高阶服务治理问题,仍须应用自行整合大量的第三方开源框架。这使得微服务业务应用设计开发具有较高的技术门槛,对于企业构建统一的微服务研发平台带来一定困难。
产品简介
E捷微服务管理平台是光大科技为解决分布式服务系统建设难题,基于主流的分布式技术和微服务框架,自主设计研发的微服务架构应用开发运行平台。
平台提供了开箱即用的服务注册发现、细粒度服务治理、应用生命周期管理、分布式配置管理、分布式事务管理、微服务应用性能监控等基础能力,支持适配金融行业多平台部署环境,满足业务应用微服务架构迁移改造、企业级服务治理、服务总线等多种应用场景。

产品优势
· 细粒度服务治理
★兼容多种微服务框架的服务注册与发现
★精细到API级别的服务鉴权、服务路由、服务限流能力,满足开箱即用
★原子服务组合编排,快速生成新业务服务
★分布式事务、分布式配置等基础分布式能力管理
· 主流微服务框架支持
★兼容Spring Cloud,Service Mesh等多种技术框架
★实现不同技术体系、不同语言服务的互联互通
★标签化扩展,完全兼容原生Spring Cloud
· 多平台部署支持
★支持物理机/虚拟机部署,符合金融行业IT系统架构过渡需求
★支持Docker容器部署,与K8s容器云平台无缝整合
· 全面数据化运营
★全平台的主机资源、应用状态、服务性能监控
★分布式服务全链路跟踪、服务关系图形分析
★兼容OpenTracing标准,支持与企业现有的应用性能管理系统(APM)快速整合
★日志统一收集分析、全文检索能力
产品特色
?无入侵
开箱即用的微服务架构基础能力,应用系统只须关注业务需求实现。
?低成本
企业只需建设一套平台,解决所有微服务系统建设共性问题,大大节省人力及设备投入。
?跨平台
“主流框架+服务网格模式”实现跨技术体系支持;自主研发统一代理模式,满足物理机、虚拟机、容器多平台需求。
?易治理
鉴权、限流、熔断、路由、跟踪等丰富的服务治理手段,小到单个应用系统内,大到企业服务总线,满足多种应用场景。
产品社会效益
E捷微服务管理平台作为一个基础的技术平台,有针对性地解决了金融行业微服务架构IT系统建设的痛点和难点,助力存量系统由单体架构平滑过渡到分布式架构,为构建企业内新一代分布式服务总线提供支撑。
微服务管理平台虽然不直接面向客户,但其间接地为金融企业的各类金融产品、渠道系统提供了快速满足客户、社会、民生需求的基础支撑能力。基于平台的业务系统可以大大缩短需求从设计、开发、测试到上线的时间,真正将金融科技服务于社会大众。

客户案例
E捷微服务管理平台已在国内多家大型金融企业落地实施,为微服务开发及使用提供良好的平台基础,打造一个完善的企业IT建设微服务生态圈。
某信托公司微服务管理平台
伴随着客户公司近几年来的跨越式发展,客户进一步加大布局业务领域的力度。E捷微服务管理平台部署上线后,对客户提高科技项目的迭代速度和交付质量,提升科技服务的响应能力,满足快速响应业务需求,支持业务的高速发展,提供产品能力促进科技业务数字化转型,提升客户公司科技的工程能力,具有非常重要的意义。
同时,E捷微服务管理平台提供高度可扩展能力,方便快捷地与该客户自动化运维DevOps平台、容器云平台、应用监控平台、统一身份认证IAM平台进行深度集成,实现客户公司整体战略的数字化转型目标。
好文章,需要你的鼓励
随着AI广泛应用推动数据中心建设热潮,运营商面临可持续发展挑战。2024年底美国已建成或批准1240个数据中心,能耗激增引发争议。除能源问题外,服务器和GPU更新换代产生的电子废物同样严重。通过采用模块化可修复系统、AI驱动资产跟踪、标准化数据清理技术以及与认证ITAD合作伙伴合作,数据中心可实现循环经济模式,在确保数据安全的同时减少环境影响。
剑桥大学研究团队首次系统探索AI在多轮对话中的信心判断问题。研究发现当前AI系统在评估自己答案可靠性方面存在严重缺陷,容易被对话长度而非信息质量误导。团队提出P(SUFFICIENT)等新方法,但整体问题仍待解决。该研究为AI在医疗、法律等关键领域的安全应用提供重要指导,强调了开发更可信AI系统的紧迫性。
超大规模云数据中心是数字经济的支柱,2026年将继续保持核心地位。AWS、微软、谷歌、Meta、甲骨文和阿里巴巴等主要运营商正积极扩张以满足AI和云服务需求激增,预计2026年资本支出将超过6000亿美元。然而增长受到电力供应、设备交付和当地阻力制约。截至2025年末,全球运营中的超大规模数据中心达1297个,总容量预计在12个季度内翻倍。
威斯康星大学研究团队开发出Prithvi-CAFE洪水监测系统,通过"双视觉协作"机制解决了AI地理基础模型在洪水识别上的局限性。该系统巧妙融合全局理解和局部细节能力,在国际标准数据集上创造最佳成绩,参数效率提升93%,为全球洪水预警和防灾减灾提供了更准确可靠的技术方案。