【论文】多源异构数据集成系统架构设计与实践

摘要

2023年1月至2024年6月，我作为首席系统架构师主导实施了XX金融集团的多源异构数据智能集成平台项目。该项目面临集团并购后形成的28种异构数据源整合挑战，包括传统关系型数据库（Oracle/DB2）、NoSQL系统（MongoDB/Cassandra）、实时数据流（Kafka/Pulsar）以及非结构化文档（PDF/扫描影像）。本文详细阐述基于微服务化语义网关与智能联邦计算引擎的双核架构设计，通过引入动态元数据图谱、自适应查询路由算法以及混合一致性协议，实现了跨源数据的实时融合分析。平台上线后，客户画像构建时间从72小时压缩至15分钟，高风险交易识别准确率提升33%，助力集团获得中国人民银行“金融科技基础设施创新奖”。本文的核心贡献在于提出五级数据亲和性调度模型，攻克了异构环境下资源竞争导致的性能瓶颈问题。

正文

XX金融集团在2020-2022年间通过并购快速扩张，导致信息系统形成“七国八制”的混乱局面。核心业务系统采用IBM DB2，新收购的消费金融公司使用MySQL分库分表，而互联网业务部门则全面拥抱MongoDB和Elasticsearch。更复杂的是，物联网终端每天产生超过2TB的时序数据，与传统业务数据存在严重时空维度不匹配问题。据审计部门统计，分析师每天需花费68%时间在数据准备环节，且跨系统关联分析错误率高达25%。作为项目总负责人，我带领23人架构师团队，历时18个月构建了支持多租户、多模态的企业级数据集成平台。我的具体职责包括：1）制定异构数据统一语义模型；2）设计分