!""#年!月$"日第!期%&’(’)&(*)+,-./01+%2.(’(’3华南金融电脑!"一、&/大集中———把蛋都装进篮子里随着金融信息化的飞速发展，数据大集中已经成为一个热点。
新一代银行业务处理系统大多采用数据集中存放、集中处理的大集中先进模式替代原有的多分区多中心、数据分散式存储和处理的方式，这种新模式对于加强银行账务监管、数据共享、新业务的开发和降低计算中心的运营成本有极大的好处。
&/大集中意味着我们把越来越多的金蛋放在一个篮子里，如果篮子翻了，该怎么办5一旦电脑中心发生灾难，将对银行造成不可估量的损失。
因此，建立快速高效的灾难恢复解决方案，保障业务系统的连续运行势在必行。
二、容灾———覆巢之下，亦有完卵&/灾难主要是指对&/架构及其相关组件操作、运行过程中积累下来的灾难，它包括计算机6网络犯罪、计算机病毒、掉电、网络6通信失败、硬件6软件错误和人为操作错误。
美国世贸中心遭受恐怖袭击后，许多公司的商务资料瞬间被毁，但同样罹难的摩根7斯坦利银行却在第二天就正常运转。
其之所以可以迅速恢复运转，主要原因是它们不仅在内部进行数据备份，还有一套设在数英里外的新泽西州的数据远程灾难备份系统，通过高速通信线路实时地从世贸中心的服务器和主机源源不断地向位于新泽西州的备份服务器传输数据，使得宝贵的数据得以完好保存下来。
信息技术发达的欧美国家均对银行在保证数据完整性及业务连续性上的责任做出了明确规定。
在我国，人民银行总行在!""!年8月9"日下发的《中国人民银行关于加强银行数据集中安全工作的指导意见》中已经明确规定：“为保障银行业务的连续性，确保银行稳健运行，实施数据集中的银行必须建立相应的灾难备份中心。
”三、数据备份———容灾的基础数据备份是容灾的基础，一切容灾系统的建立都是以数据备份为基础的，数据备份是指为防止系统出现操作失误或系统故障导致数据丢失，而将全部或部分数据集合从应用主机的硬盘或阵列复制到其它的存储介质的过程。
传统的数据备份主要是采用内置或外置的磁带机进行冷备份。
但是这种方式只能防止操作失误等人为故障，而且其恢复时间也很长。
随着信息化技术的不断发展，数据的海量增加，不少企业开始采用网络备份。
网络备份一般通过专业的数据存储管理软件结合相应的硬件和存储设备来实现。
目前比较实用的的数据备份方式可分为本地备份异地保存、远程磁带库与光盘库备份、远程关键数据定期备份、远程数据库复制、网络数据镜像、远程镜像磁盘等六种。
数据备份必须要考虑到数据恢复的问题，包括采用双机热备、磁盘镜像或容错、备份磁带异地存放、关键部件冗余等多种灾难预防措施。
这些措施能够在系统发生故障后进行系统恢复。
但是这些措施一般只能处理计算机单点故障，对区域性、毁灭性灾难束手无策，也不具备灾难恢复能力。
四、容灾———不仅是数据备份一切容灾系统的建立都是以数据备份为基础的，但是仅有数据备份是远远不够的。
全面的容灾方式应该是备份:数据复制:远程容灾。
备份与容灾不同，备份是“数据保护”，而容灾是“业务应用保护”。
备份是通过备份软件将数据拷贝到其它存储介质上；容灾则表现为通过高可用方案将两个站点连接起来。
银行数据备份及容灾技术探讨!中国建设银行咸阳市分行范宁应用技术一个完整的容灾方案必然包括备份的部分5备份是容灾方案的有效补充，因为容灾方案中的数据始终在线，因此存储有完全被破坏的可能，而备份提供了一条额外的防线，即使在线数据丢失也可以从备份数据中恢复。
容灾备份是通过在异地建立和维护一个备份存储系统，利用地理上的分离来保证系统和数据对灾难性事件的抵御能力。
从广义上讲，任何提高系统可用性的努力，都可称之为容灾（或容灾备份）。
本地容灾就是主机集群，当某台主机出现故障，不能正常工作时，其他的主机可以替代该主机，继续进行正常的工作。
远程容灾是指在相隔较远的异地建立两套或多套功能相同的&/系统，互相之间可以进行健康状态监视和功能切换。
当一处系统因灾难而停止工作时，整个应用系统可以切换到另一处，使得该系统可以继续正常工作。
根据容灾系统对灾难的抵抗程度，可分为数据容灾和应用容灾。
数据容灾是指建立一个异地的数据系统，该系统是对本地系统关键应用数据实时复制。
当出现灾难时，可由异地系统迅速接替本地系统而保证业务的连续性。
应用容灾比数据容灾层次更高，即在异地建立一套完整的、与本地数据系统相当的备份应用系统（可以同本地应用系统互为备份，也可与本地应用系统共同工作）。
在灾难出现后，远程应用系统迅速接管或承担本地应用系统的业务运行。
数据容灾备份是容灾系统的基础，也是容灾系统能够正常工作的保障；应用容灾备份则是容灾系统的建设目标，它必须建立在可靠的数据备份的基础之上，通过应用系统、网络系统等各种资源之间的良好协调来实现。
一个完整的容灾备份系统包括本地数据备份、远程数据复制和异地备份中心。
当然，并不是所有的企业都需要这样一个系统，只有不可中断的关键业务才有必要建立容灾备份中心。
而小型企业通过建立’(6或6(’的离线数据备份和人为的数据转移就可以达到很好的容灾备份效果。
五、容灾———一项系统工程金融系统在建立容灾系统之前，首先要进行全面的系统分析，包括业务系统风险分析、容灾系统对业务系统的影响分析和投资效益分析。
从经济角度考虑，最佳的容灾解决方案不一定是性能最好的容灾解决方案，容灾系统的总体投入/)+和投资回报1+&，也是十分重要的参考指标。
/)+包括建立系统、维护系统和扩充系统的总投入。
由于容灾系统的启用概率很低，新技术的发展和新产品的性价比的提高，必定造成容灾设备的贬值，/)+越高，1+&越低。
因此，需要对总体投入成本（/)+）和投资回报率（1+&）进行认真的分析和计算，从业务系统发展的角度考虑容灾系统投资的合理性。
首先，要考虑准备建设的容灾系统与正在运行的业务系统的延续性，保护前期投资，应该尽量避免对原有业务系统进行大规模改造。
其次，要考虑业务系统扩展对容灾系统的影响，特别是存储容量增加和通信线路负荷的影响。
再次，还要考虑系统维护管理成本和使用通信线路的费用。
银行应该根据自己的业务量、大集中的情况、容灾系统对业务系统的影响和投资效益进行不同程度、不同进度的数据灾难备份系统建设。
随着建设银行数据大集中的实施，二级分行由于不存在核心数据，对提供数据服务的间断性要求较低，数据备份窗口较大，对数据备份设备的速度要求不是很高。
因此，可以采用传统的数据冷备份方式，同时采用双机热备、磁盘镜像或容错、备份磁带异地存放、关键部件冗余等多种灾难预防措施。
在数据量比较大的分行也可以考虑采购自动加载机进行准自动化的磁带管理。
对于省行，要考虑采用更高层次的备份，即’(6数据备份方案，因为’(6价格合理、便于管理、灵活且能实现文件共享，备份软件可以采用)(、0,)7 *89:;<和=8>?;:@等厂商提供的’(6网络存储备份软件。
该方案数据量达到/4级、完全无停机备份、可灵活恢复数据又不占用业务应用网络带宽。
对于总行或数据中心等对性能和可靠性要求较高的场合，可以采用先进的6(’数据存储网络，使数据的存储、备份等活动独立于原先的*(’之外，从而减轻*(’的负载，保证原有网络应用的顺畅进行，同时6(’网可以得到高数据传输率。
通过快照、远程数据复制等技术将数据实时传输到异地进行备份，并在异地建立热备份站点，使系统在灾难发生后能够自动切换。
备份软件可以采用)(、0,)7*89:;<和=8>?;:@等厂商提供的6(’网络存储备份软件和远程容灾软件。
在6(’中，数据以集中的方式进行存储，加强了数据的可管理性，同时适用于多操作系统下的数据共享同一存储池，降低了总成本。
A下转第B$页C5上接第#6页7容灾涉及到众多技术以及众多厂商的各类解决方案。
性能及价格都是必须考虑的因素，服务商的资金实力、市场运作能力、技术手段、行业背景、运营管理能力、灾难备份服务体系和方法论等企业综合实力也是考量的重要依据。
金融系统的用户应该根据自己的实际情况选择适合自己的数据灾难备份系统建设方案。
国内金融机构进行灾难备份系统建设是大势所趋，银行电子信息化系统的安全稳定运行已成为银行在市场竞争中的生存基础，其抵抗风险的能力将成为衡量银行竞争力的重要因素之一。
所以，在构建了先进的容灾系统后，还需要经常对现行容灾方案进行评估和实地演练。
参考文献：8$9陈增圭3高瞻远瞩努力抓好银行存储系统的建设3中国金融电脑，!""!年:月8!9康春荣3数据安全项目案例：存储与备份;(’与’(;容错与容灾3科学出版社，!""<年=月8:9牛云，徐庆，辛阳3数据备份与灾难恢复3机械工业出版社，!""<年8<9;>?@ABC/CD3建行南中心虚拟存储管理系统方案3天极网，!""E年#月5责任编辑F童叶敏7弄清楚的。
经过数据仓库的分析，可以产生不同类型的市场机会。
首先，数据仓库将客户行为数据和其它相关的客户数据集中起来，为市场分析提供依据。
其次，数据仓库将对客户行为的分析以+*(-、报表等形式传递给金融企业的客户经理。
客户经理利用这些分析结果，制定准确、有效的市场策略G同时，利用数据挖掘技术发现保留老客户的方法，挖掘潜在客户，甚至通过分析客户对产品的需求创造新的金融工具，并将这些分析结果转化为市场机会。
三、数据挖掘是实施)1,的核心数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的新技术。
它能开采出潜在的模式，找出最有价值的信息，指导金融企业的行为，从而实现金融企业获利、服务对象获得实惠的双赢目标。
数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。
数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，目前数据挖掘的主要功能有：自动预测趋势和行为关联分析、聚类、概念描述、偏差检测。
相应的工具有：基于神经网络的工具、基于规则和决策树的工具、基于模糊逻辑的工具、综合多方法工具。
这些功能和工具有助于金融工作人员增强商业智能，如交往、分类或回归分析，依赖这些能力，对有购买金融产品倾向的客户进行有目的的客户管理，得到用于分析和决策的高质量信息，从而达到市场交易的双方互利。
金融企业的发展对信息技术提出了新的要求，以)1,为导向的数据仓库和数据挖掘技术成为金融企业发展的重要手段，这些信息技术的应用为金融企业更好地进行客户关系管理、获得更大的发展提供了强有力的支撑。