我觉得是2点吧 1、专业性,选择金融专业的训练多的模型 ,金融是个特殊的专业,有专有的各个条线的业务类型。 2、安全性,简单的说数据在进入机构内,而不是放在提供商的训练机房。
每日备份,其实理论上说在主节点备份,但是实际中,还是很多选择从从节点的进行备份。主节点执行备份操作,在业务高峰期对系统不是一个好的操作。 PG目前我使用的方法是异地异步流复制进行灾备,或者将主的WAL日志复制过去灾
这是银行与互联网不同的 最重要的是审计安全功能,没有好的审计追述,就不会在银行有市场, OceanBase 有有很好的审计功能。这个虽然工作中没有使用,但是还是很推荐
很重要 ,没有集成化的运维工具 基本不会想着使用
听说很好的一款,基于互联网改造而来的数据库。
这个很重要,现在是转型的重要时期,加上去IO化,很多银行都在使用国产数据库,但是相对时间和调研都不足,这个时候就需要良好官方文档,文档不行,真的很多时候都不敢使用,就过滤掉了产品。很多最终的使用就是看这几点
这个很重要,现在是转型的重要时期,加上去IO化,很多银行都在使用国产数据库,但是相对时间和调研都不足,这个时候就需要良好的社区和活跃度和响应速度。很多最终的使用就是看这几点
架构很难说好坏,只有适应的场景,国产数据库的架构一定要选,我还是选择多活主 而不是单活主,多备选主的架构。
相对成本,建议选择运维响应快的厂家产品
同业其实也是互联网使用案例的在银行业的映射,我理解有一定的参考性,但是不大。
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