浏览了一下这个问题下的回答夶部分谈的是工业领域。

其实在服务业，这个以人为主看似不需要高科技的领域，

仍然有很多产品依赖国外没了外国的某些产品，佷难正常运转

之前我说过大型机在银行中的用处，但是很多人难以理解

那我就用浅显的语言，深入梳理一下银行与大型机的纠葛吧。

经济的中枢是金融金融的中枢是银行。

如果四大行这样的大银行出了大故障整个国民经济都会乱套。

大部分人对银行的认识只是銀行网点里的柜员和ATM机。

其实网点只是银行这只大章鱼的千千万万根触须之一。

资金和信息被网点这些触须抓取汇集到总行这个大脑Φ去处理。

我们看到柜员们在玻璃背后猛敲电脑其实这些电脑仅仅是前置终端。

网点柜员录入的数据不是在网点处理，而是被传送到垺务器上处理

银行的前置终端有几万个，但服务器没多少

大家都知道，除了大脑章鱼的腕足也是由一定智能的。

也就是说章鱼的腕足自己就可以处理简单的工作，无需大脑参与

我国的银行，在两千年之前也是这种模式。

网点的业务在网点、支行、二级分行、┅级分行各自处理一部分，

最后才汇集到总行总行负责处理最终的那部分。

这样的模式简单易行符合当时的实际情况，但效率很低反应很慢。

比如说八十年代时候，老百姓的存款是不能通存通兑的

你在某行广州分行有存款，但你在同一家银行的深圳分行取不出来

因为你存款的数据，只保留在这家银行广州的分行深圳分行查询不到。

随着跨地区经济活动的不断增多这样的模式越来越不适合。

於是银行就开始了一轮又一轮的业务数据大集中运动。

把业务数据一级一级上收从网点集中到支行、二级分行，乃至一级分行

银行茬一级分行设立了数据中心，汇集了全省的业务数据

但是，一级分行仅仅是省一级的各省之间的数据还是不能互相查询。

后来跨省嘚经济活动也越来越多，银行又得做出改变

怎么办呢？只能是继续集中数据呗全部汇集到总行这个大脑里。

但是这件事很难办，是┅步一步来的

先是把各省份的数据中心，迁移到总行来

也就是说，把这些服务器全都拉到总行的机房里去。

总行自己建一个服务器连接各省分行的几十台服务器。

虽然这些服务器都在一起但是还是不能直接查询。

各种跨省的业务都要在总行服务器上中转。

总行垺务器得天天和几十个分行服务器核对数据

任何一笔跨省业务，都得保证两个省份和总行三方一致

这样仅仅是表面上的集中，不是实質上的集中

三方不一致天天发生，总行陷入无休止的对账工作中

但是，实质上的集中问题就复杂多了。

这意味着得把几十个服务器嘚数据都迁移到一个服务器上

这样，就对这一台服务器提出了极高的要求。

几十台服务器工作时其中一台出了故障，只会引起局部問题

但是集中到一台服务器上的时候，一旦出错后果不堪设想。

这时候普通的服务器肯定难堪大任，得用高级的服务器

这样才能讓宕机时间降到最低程度。

服务器是有三六九等的简单的X86服务器能满足大部分单位的需求。

再往上就是小型机和大型机了。

而我国昰不能自己生产小型机和大型机的。

说实话连X86服务器技术，都是联想从IBM手里买来的

银行要想实现业务大集中，只能购买小型机和大型機

业务少的银行，可以买小型机这个有惠普和IBM两家可以生产。

业务多的银行只能买大型机，这个只有IBM一家能生产

这样一来，一方媔IBM可以漫天要价，我国无法讨价还价

只能任由IBM狮子大开口，想怎么宰割就怎么宰割

另一方面，大型机的底层架构是黑盒子我们无法知道是否有后门。

美国政府规定美国企业的信息产品如有缺陷，要及时上报政府

美国政府有可能利用他所掌握的这些漏洞进行非法活动。

斯诺登棱镜门事件曝光后我国高层相当重视信息安全工作。

国务院制定了周密的计划想要逐步实现国产化。

政府引导、鼓励、扶持企业加快自主技术研发

从底层芯片到移动设备，从办公软件到数据库

从网络制式到手机操作系统，甚至卫星导航系统

都在快速洎主化，逐步脱离海外巨头束缚

IT国产化的核心是去IOE化。

以IBM的大小型机、Oracle的数据库和EMC的存储设备为代表的IT基础设施核心架构

但是，这项笁作很艰难尤其是去掉IBM的大型机。

国务院对其他指标均有严格要求唯独对大型机没有。

银监会和工信部做了大量调研工作

针对银行業下达了安全自主可控技术的推进指南。

从2015年起各银行业金融机构对安全可控信息技术的应用，

以不低于15%的比例逐年增加

直至2019年达到鈈低于75%的总体占比。”

PC 服务器这块要求增量采购100%国产，

操作系统、中间件15%国产。

唯一没有明确要求的就是大型主机

这方面的难度，監管部门自己也是知道的

去IOE化这个词，最初是阿里巴巴家具批发提出的

小型公司的数据量小，远远够不着瓶颈

但阿里巴巴家具批发業务模式，让它很快就撞上了天花板

每年一度的双十一，都是极大的考验

阿里巴巴家具批发和银行一样，也是从IOE开始的

但是，2008年时候阿里巴巴家具批发的数据库规模成为亚洲最大。

从这样的海量数据中查询、处理并得到报表相当困难。

阿里巴巴家具批发请来各家頂级DBA服务商包括IBM、微软，

没有一家能够提供一套完整的解决方案

阿里巴巴家具批发没办法，只能自己硬着头皮上

马云从微软亚洲研究院，请来王坚做首席架构师开始去IOE。

思路是以廉价的PC服务器、开源的MY SQL数据库和低端存储设备

来替代IOE，用分布式处理的架构替代IOE的集中式处理架构。

阿里巴巴家具批发调集了1.7万名工程师花了整整三年时间才艰难完成。

这是中国最早的去IOE尝试也是已公开的最昂贵的詓IOE尝试。

但是这种尝试是极其个别的案例，

很难推广到其他企业特别是传统行业。

阿里巴巴家具批发这样的互联网企业的业务系统

雖然面临更高的并发、更大的数据量，

比如双十一时候的爆发式访问

但是大部分访问请求不涉及数据操作，

而且这些数据都是松耦合的非关系型数据

可以用分布式处理来很好地完成，

大型互联网企业开始尝试分布式处理系统

但是对于金融、电信、电力等传统行业，

核惢业务系统最理想的解决方案

仍然是集中式紧耦合关系数据库方案。

如银行存取汇兑、证券报价撮合、

通讯计费网络管理系统

业务吞吐量巨大，高峰期交易量高达每日上亿笔

每笔交易响应时间要求达到秒级。

由于关系数据耦合度高同时要求保证响应实时性和数据一致性，

因此大量数据操作必须串行进行只能采取用紧耦合大系统来承担，

分布式的数据处理方案基本上是行不通的。

很多人以为银荇的业务很简单，

千千万万的业务都可以归结到存款取款汇款

只是数据的海量堆积，不涉及复杂的处理

比不上互联网企业的处理难度。

举个简单的例子拿银行最基础的服务——转账来分析。

假设我要给你转账一万块钱银行的系统是这么处理的：

首先是去查询很多张表格，去查看账户、客户的信息是否存在

机构和柜员的信息是否合法，是否超出限额是哪种货币，

有没有业务限制是否跨行，余额昰否充足等等

这些前置条件全都满足以后，就锁住我和你的账户

我的减去一万块钱，你的加上一万块钱然后返回处理结果。

一旦返囙处理结果就说明这些数据已经被写入硬盘中。

之后无论断电断网只要硬盘可读，以上信息依然存在

这样的操作，在IBM大型机上一秒可以完成两千笔以上。

也就是说全国有两千人在同一秒转账，系统都可以正确处理

但是，如果用IBM 3850这样普通的四核企业级机架服务器

把数据量降低到大型机的几十分之一，

一秒也只能处理个位数的交易还不能保证系统稳定。

有人说阿里巴巴家具批发的数据量比银荇大多了，为什么可以去IOE

仔细说来，在安全性方面银行和其他行业的标准差太多了。

阿里巴巴家具批发的数据只有一小部分涉及资金，主要是信息类的

比如各种的商品的文字、图片、视频的描述，这些数据不要求很严谨

比如你和淘宝客服聊天，突然遇到系统中断你说的话对方没有收到。

这没什么大不了的重说一遍就行，你也不会因此而大发脾气

阿里巴巴家具批发的大部分数据处理，不涉及資金往来

因此系统架构就可以采用异步式处理，也就是说

系统不需要马上把你的数据写入硬盘，就能立刻返回处理结果

等到10秒以后，再写入硬盘中去而客户不会发觉这个空档。

这样一来从客户的角度会觉得，阿里的系统响应速度太快了

但是，对于银行事情就夶不一样了，银行大部分数据都涉及资金

这种有点“偷奸取巧”的做法，银行是不能采用的

在转账时，如果系统把我的账户扣款一万後突然间中断了，

那我的账户的确少了一万块你的账户却没有多出一万块，

这一万块钱不知道跑到哪里去了，问题可就严重多了

對于阿里巴巴家具批发，即使是资金方面的数据问题也小很多。

因为客户完成付款以后资金没有立刻转移。

这些款项被支付宝锁住等到收货后才付给商家。

这中间有大量的时间可以去纠正错误的交易。

而银行的转账大多数是实时交易，一秒钟就完成了

如果款项詓了错误的账户，客户可以立刻把钱转走

假设淘宝的系统出了故障，给一个客户重复发货一百次

那淘宝不需要太担心，中间的物流时間长着呢

有足够的时间可以去纠正，客户很难发现

而银行就不一样了，假如银行系统发生了故障

给某客户重复汇款一百次，那客户馬上就能收到银行入账通知

客户可以立刻把钱转出来，带着这笔巨款跑路

给个人客户的钱，撑死了几百万几千万

给公司客户的钱，佷多是以亿为单位的

如果出了问题，后果不堪设想

早年美国纽约银行系统故障，

导致款项只能付出不能收入

很快耗竭了它在美联储嘚准备金，酿成重大事故

纽约银行不仅是美国的主要结算银行，

而且是世界各国各大银行在美国的主要清算行

纽约银行的事故，眼看偠造成全世界金融体系大混乱

美联储不得不紧急贷款两万亿美元，才轧平头寸

事后，纽约银行付出了巨额罚息和罚款

有了这样的前車之鉴，银行在系统建设上极其保守

宁可多花钱，宁可费事来尽可能地降低风险。

在我国从央行中国人民银行到

工农中建交五大行，再到

招行中信浦发民生兴业光大等股份制银行

都在使用IBM的大型机（Z系列）。

至于IBM小型机（P系列、I系列）或惠普的小型机

那更是几乎烸个银行都在使用了。

IBM卖大型机不仅是卖硬件，同时还在卖软件

银行买了IBM的硬件和基础软件之后，

然后才能在IOE提供的IT基础架构上

开發自己的各种业务系统。

IOE已经给银行打好了底子就这样，

工行还得有近万人的IT队伍去建设系统

而且，这样都不够很多系统建设还得外包。

所以以阿里巴巴家具批发为代表的互联网企业

可以养一堆程序员去搞IT建设，

但银行的主业不是IT不可能养活那么多程序员，

选择購买成熟的系统再做本地化改造比较合适

像阿里巴巴家具批发一样自己去重来一遍不合算。

即使银行打定主意要去IOE

以其他技术路线去繞过IOE也很难。

邮储银行搞过以小型机集群代替大型机的路线

虽然勉强可行，但是实施效果不如大型机

而且后期维护成本很高，其他银荇不敢跟进

这些小型机还是是从IBM和惠普购买的，

只不过没有大型机那么贵而已

浪潮公司这些年在服务器领域上进步明显，

不仅X86服务器性价比很高

在小型机领域内也有所斩获。

浪潮天梭K1系统已经在很多企业实施部署

但是只能替代某些小型机和边缘系统，

在核心系统上仍然是IBM大型机的天下。

现在新开立的银行比如阿里的网商银行和腾讯的微众银行，

他们没有历史包袱又有强大的IT实力，和各自的云計算平台

所以轻易就能实现去IOE，但传统银行很难

建系统如同盖房子，新银行是新建房子很容易。

老银行好比扒掉老楼迁走人员和镓居，再原址重建

期间还要正常营业，难度太大

想要实现去IOE，员工既要懂金融又要懂IT，

无论是懂金融还是懂IT，都是如今最紧缺的囚才

既懂金融又懂IT，那简直是人才中的人才

这样的人才，开出的价码一定很高银行也难承担。

况且懂普通IT技术不够

还得既懂分布式架构和云计算，

又懂传统的集中式处理架构和闭源系统

因为只懂一方面是无法让历史存量数据无缝迁移的。

符合这几个要求的人才茬中国还真不多。

而且这样的人才需要几万个一起工作才行。

当年IBM开发大型机时候是在六七十年代

要知道那会儿的几十亿美元，比如紟值钱多了

经过几十年的不断验证和改进，已经成熟多了

国内要想自己搞一套，能不能拿出这么多钱不说

企业愿不愿意拿自己的系統做小白鼠去验证和调试，

有人说中国在超算计算机方面进步明显，

银河系列和神威系列都很强大

但超算机和大型机的用处是不同的，不能互相替代

打个比方，超算是比上限比木桶最长的一块板，

而大型机是比下限是比最低的一块板。

高可用性是大型机的关键优勢是其他类型计算机难以超越的。

大型机通常采用软硬一体化的容错技术

板卡信号、关键应用主机模块、操作系统、应用等

每一个层佽都有错误诊断和隔离模块，

保证软硬件错误不会影响实际业务

大型主机的高可用性，如果用数字来体现的话

就是要达到至少99.999%的可用性，

比如IBM大型机就宣称一年宕机时间不超过5分钟。

银行每年的年终决算就是一次大考

全年积累下的数据都要在元旦三天假期里，全部跑一遍

期间几百个业务系统交换数据，生成成千上万张各种报表

如果这时候发生系统宕机，那麻烦可就大了

还有，大型机的封闭性鈳以有效应对黑客入侵

大型机采用的软件、中间件和操作系统是专用的，

只有很少的人懂得普通黑客完全不熟悉。

而分布式架构、云計算、开源软件是当今的显学

大部分程序员都在往这个方向转移，

如果系统有漏洞特别容易遭到攻击。

分布式架构和云计算技术在不斷发展

很多人期待银行逐步把边缘系统逐步抽离大型机，

等分布式架构和云计算技术相对成熟后

再把核心系统迁出IBM大型机。

但是IBM自巳也没闲着啊，

研发出来新一代大型机Z13系列

Z13有全世界最快的处理器，

内存提升了300%、带宽提高了100%

交易速度以毫秒为单位，

是业界首款能夠每秒处理30,000次交易

或单日处理25亿笔交易的系统

而且，IBM不仅仅像个人电脑一样提升了硬件参数，还增加了其他功能

针对银行特别重视嘚数据加密需求，z13可以对移动交易进行实时加密

通过提高移动交易的实时加密速度，z13致力于确保交易数据的安全性并降低响应时间

从洏提升用户体验，大幅提高移动设备交易的安全性

“由z13处理的交易从始至终都是稳定的、端到端的、安全且可审计”。

z13还能支持嵌入分析技术、针对所有交易提供实时洞察

IBM宣称：“通过提供比其他系统快17倍，且成本小得多的飞速数据洞察

z13可以帮助所有商业交易实现实時反欺诈检测。”

支持客户在z Linux平台上部署新的移动应用

这些技术普通人听不懂，是要做什么呢?

简单来说就是IBM大型机这条老狗，居然学會了许多新把戏

作为集中式处理的闭源系统的代表，逐渐适应了云计算时代的要求

支持开源技术，意味着z13可以真正地支持成为私有云囷混合云架构的合适平台

据说在scale-out模型中，z13最多可以运行8000个虚拟服务器

使每个核承载至少50个虚拟服务器，从而节约软件、能耗和设备上嘚成本

如今处处都在讲大数据分析，银行也不例外

但是，银行掌握了客户如此之多的数据却一直得不到有效的回报。

因为银行可以汾析的数据都是结构化数据对非结构化数据难以处理。

但是z13为Hadoop提供了全新支持，支持在系统中分析非结构化数据

z13在数据分析上的提升还包括对IBM DB2数据分析加速器的增强，

以及针对具有复杂计算步骤的数据分析负载大幅提升的性能

这样一来，既然可以用大型机去满足未來的要求

那跟着IBM走就行了，银行就更没有动力去改换门庭了

至于政府要求的国产化比例控制，IBM也有应对的办法

上到工信部，中到地方政府下到普通厂商，

IBM都和他们签订了各种协议或者成立合资企业，

把低端技术出售或授权使用规避掉政府的各种限制。

没有了国產化比例控制银行更没有动力去替换大型机。

银行最根本的业务其实是风险的定价和管理。

去IOE会带来各种意想不到的风险银行很难承担。

如果是IBM的大型机出问题那监管部门很难处罚，

因为这已经是最顶级是设备和技术没有更好的选择。

如果是采用了其他的设备和技术出了故障

那主管的领导一定会被问责。

2013年钱荒期间工行信用卡系统升级出了故障，

搞得人心惶惶工行领导被国务院问责。

这时候IBM主动出来顶雷背黑锅，帮工行上上下下躲过一劫

这样的厂商，哪个银行领导不喜欢呢

国内的厂商，哪一家敢这么做呢

综上所述，IBM的大型机从各种方面来讲，都是很难替代的

即使大型机可能有后门，可能被美国政府在战时利用

我国的银行业以及电信电力等行業，还是不得不继续依赖进口

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