凯文·凯利曾在一次活动中结合《必然》一书分享了未来30年中技术将表现的12个趋势，其中的一个趋势叫做：流动。无论我们身处何种行业，都是数据流动的行业，而我们也注定要把很多的精力放在更新、处理，总结这些流动的大量数据上。可以说，数据就是业务的核心，将产生的数据进行关联与分析是提升企业数字化运营能力的关键。

在大数据时代，银行业是数据密集型行业的代表，无论是国有大型银行、股份制银行，还是政策性银行，都在从以交易为中心转向以数据为中心。北京先进数通信息技术股份公司（以下简称“先进数通”），作为国内少数几家同时为工商银行、建设银行、农业银行、中国银行、交通银行、邮政储蓄银行提供IT基础设施建设及运维服务的服务商之一，团队精心打磨二十年的Moia系列软件，已具有卓越的稳定性、可靠性和功能性。

近期，先进数通已将多个基于企业统一任务调度平台moia control的统一调度管理系统交付给不同属性的银行客户，满足了客户不同的定制需求。

某大型国有银行数据平台统一调度案例

该国有银行的节点规模有110个，作业规模约在21万个。

其主要面临的困惑是：数据平台批量作业数量非常大，数据仓库内数据加工流程复杂，难以做出流程模块规划，更无法通过时间窗口的方式进行流程衔接，需要寻找一个合适的工具对批量作业进行流程梳理，并形成按流程运行的调度过程。

针对该行的痛点，先进数通使用 Moia Control 统一部署、统一监控模式，用专业的调度工具，将海量的批量作业纳入到调度工具中进行管理，配合使用调度作业批量开发excel 模板，调度工具按照前置依赖关系自动完成调度流程的配置。


某股份制银行多系统协同调度管理案例

该行涉及到的系统比较繁杂，包括MDS、管会、网络安全、考核、市场风险、SA、大数据等十余个系统。节点规模约70个，作业规模约15万个。

其面临的主要问题是：

行内建有系统间的信号系统，通过信号实现系统间的消息通知，但该模式需要各系统自建信号发送模块，部分老旧系统以及部分业务系统由于技术问题较难开发信号发送程序，导致信号系统并不能发挥真正的能力；系统间的协作仍然需要靠时间窗定时或人工管理的方式进行触发。

先进数通灵活地使用多套 Moia Control，各个系统独立部署、统一监控，统一管理，系统间的任务通知由调度平台的事件依赖进行触发，充分保障多系统间的协同调度。


某省级农信数据仓库批量任务调度案例

该行的节点规模约12个，作业规模约4万个。

面临的主要问题是：数据仓库需要每日从全行各个业务系统进行数据采集，并对采集的数据进行仓内加工。但由于各个业务系统的数据采集作业所用程序各异、系统环境差异大，难以进行统一管理，跑批时所采用的时间窗口的方式频繁出现衔接不当的问题，导致数仓进行仓内加工时的数据错误。

先进数通为其建立了统一调度管理平台，通过调度平台的接口能力对接全行业务系统的数据采集程序，进而实现数据采集作业以及数仓加工作业的统一管理，通过定制事件依赖保障作业运行的衔接，顺利地解决了因系统环境差异带来的各种数据管理问题。


某城市商业银行交易日结及报表、监管系统统一调度

该行的节点规模约40个，作业规模约10万个。

需要解决的问题主要来源于运维部门：业务系统日结任务与报表系统难以较好衔接，在有限的时间窗口中需要完成包括业务系统日结、报表加工以及监管数据处理等众多任务；同时，由于各业务系统相对独立，无法形成集中的运维视图，运维部门对业务系统的日结任务较难监控，运维工作比较繁复，耗费大量的运维工作量。

先进数通使用集中部署模式，各个业务系统采用逻辑隔离，主节点采用集群模式。

建立全行统一调度平台，对全行业务系统和数据平台进行统一调度管理和监控，形成统一调度平面及集中的监控视图，既解决了系统间的任务衔接问题，又解决了运维集中监控的问题。

以上几个案例中，先进数通凭借在金融行业多年来积累的经验，在短时间内提出令客户满意的解决方案并进行实践部署，解决了不同任务体量的客户在进行批处理作业时面临的困扰，大大提升了银行客户的工作效率，减少了人为失误。

20 年来，公司对Moia产品的持续研发投入，使得产品日趋成熟，客户的认可成为了先进数通不断打磨产品的原动力。在大数据时代，业务分析和数据处理能力决定了企业发展的广度，先进数通将持续致力于为不同领域的客户提供专业、可靠的产品及服务，时代的车轮滚滚向前，顺应时代的改变将使我们走得更远。