一、项目背景与目标

长安汽车金融有限公司（前身为重庆汽车金融有限公司，以下简称“长安汽车金融”）主要服务阿维塔、深蓝汽车、长安启源、长安汽车、长安凯程、长安福特、长安马自达等品牌，累计信贷投放5500亿元，已服务超过6000家汽车经销商和450余万消费者。

在数字化建设方面，长安汽车金融已打造“灵镜”大数据平台，打通40多个内部系统，建立140多项数据标准，为业务线上化、智能风控和经营管理奠定了扎实的数据基础。

伴随业务规模和数据体量持续增长，实时数仓、业务实时报表及后续实时分析场景，对数据供给的时效性、稳定性和可管理性提出了更高要求。既有架构涉及Oracle核心系统以及ClickHouse、ELK两套数据仓库，既要处理实时增量数据，也要满足定时批量任务需求。

同时，核心系统向GaussDB迁移、分析平台向华为DWS演进已纳入后续规划。长安汽车金融需要建设一套兼顾当前业务需求与长期架构演进的数据同步体系，在持续支撑实时数仓建设的同时，为后续国产化替换及技术升级预留空间。

技术目标

1. 打通核心业务系统与两套数据仓库之间的数据链路，实现增量数据秒级解析与稳定流转。
2. 统一管理异构节点、同步任务和运行状态，兼顾后续国产化架构演进需求。

业务目标

1. 为实时数仓持续供数，满足业务部门实时报表对数据时效性的要求。
2. 提升数据供给与分发效率，为经营分析及后续实时数据应用提供可靠基础。

本次建设是要在异构接入、批流协同、统一运维和长期演进之间，建立可持续的数据连接能力。

DataPipeline企业级实时数据融合平台支持不同类型数据节点的统一注册、配置与管理，并通过批流一体能力承载实时增量和定时批量任务。无代码、图形化的配置方式，将节点接入、链路配置、任务构建和资源分配等环节纳入标准化流程，减少复杂配置及重复开发工作，降低数据链路建设难度。

在运行管理方面，任务状态、数据变化、运行日志、告警信息和异常追溯均可集中呈现，帮助项目团队及时掌握链路运行情况，提升问题定位与日常运维效率。

与此同时，DataPipeline具备国产数据库及信创生态适配能力，能够与长安汽车金融后续技术路线形成衔接，避免在不同架构阶段反复建设相互割裂的数据同步体系。

三、实施方案

项目以DataPipeline企业级实时数据融合平台作为统一的数据同步与管理中枢，上游对接核心系统、外呼系统、OA系统及其他外围业务系统，下游连接大数据平台与实时数据仓库，形成覆盖业务数据采集、处理和分发的统一链路。其中核心业务数据采用实时增量方式采集并同步至下游，数仓侧同时支持定时批量处理，以满足实时报表、数据加工及后续数据分发等不同场景需求。

实时数据融合平台架构

整体架构由管理平台、运行监控和融合引擎组成。管理平台负责节点、链路、任务、资源及系统配置；运行监控集中呈现任务状态、数据变化、运行日志、告警和错误信息；融合引擎承担数据采集、处理与分发，形成覆盖链路建设、运行和维护的完整闭环。

平台通过标准化的节点注册、链路配置、任务构建和监控流程，项目团队能够集中查看任务运行情况，对异常链路和错误数据进行定位与追溯，减少跨系统排查和重复配置工作。

在架构设计上，数据连接层与具体业务系统及底层技术环境相对解耦，也为后续核心数据库替换和数仓升级预留了衔接能力，使数据同步体系能够随技术路线持续演进。

四、实施成果

技术角度成果：日增3.5亿条数据稳定流转

目前稳定运行一年半，平台已稳定承载25条数据链路和223张表的数据流转，每日增量数据达到40GB，约3.5亿条，平均日志解析延迟保持在秒级。

统一的数据连接体系将链路配置、任务运行、日志告警和异常处理纳入集中管理，提升了数据同步过程的可见性。项目团队可在统一界面掌握任务状态和数据变化，为问题定位、故障排查及日常运维提供清晰依据，进一步保障数据链路稳定运行。

业务角度成果：持续支撑实时数仓与业务报表

实时数据同步能力为长安汽车金融的实时数仓建立了持续、稳定的数据入口，使核心业务数据能够更及时地进入下游分析环境，为业务部门实时报表提供可靠的数据支撑。

在此基础上，现有链路还可进一步承接数仓数据分发、实时分析及其他数据应用需求，帮助企业逐步拓展实时数据应用范围。面向后续国产化数据库替换和分析平台升级，统一的数据连接能力也能够降低新旧技术架构并行期间的管理复杂度，为业务连续性和技术平稳演进提供保障。