Cloudera CDP 7.3（国产CMP 鲲鹏版）平台与银行五大平台的技术对接方案

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一份 CMP（Cloud Data AI Platform）与银行五大核心业务平台 的技术对接方案整理。该方案聚焦于数据层面的集成，适用于银行在构建数据中台、智能风控、客户洞察等场景下，如何通过 CMP 实现统一的数据湖仓、治理、分析与服务化能力。

一、背景说明

随着银行业数字化转型加速，数据成为核心资产。CMP 作为企业级混合云数据平台，提供从数据采集、存储、处理、治理到机器学习的全链路能力。银行通常建设有“五大平台”：

• 核心银行系统
• 渠道平台（网银/手机银行/API 网关）
• 风控平台
• 数据中台
• 开放银行平台

CMP 需与这五大平台进行高效、安全、合规的数据对接，支撑实时分析、AI 模型训练、监管报送等关键业务。

二、对接目标

• 构建统一数据湖仓（Lakehouse），打破数据孤岛
• 支持批量与实时数据入湖（Batch & Streaming Ingestion）
• 实现数据血缘、分类、脱敏、访问控制等治理能力
• 为风控、营销、合规等场景提供高质量数据服务
• 满足金融行业等保、GDPR、《个人金融信息保护法》等合规要求

三、银行五大平台与 CMP 的对接需求分析

平台	数据特征	对接 CMP 的核心需求
1. 核心银行系统	高一致性、高敏感（账户、交易、余额）	安全批量同步交易流水；支持 CDC（变更数据捕获）；强审计与脱敏
2. 渠道平台	高并发、实时行为日志（点击、登录、交易）	实时流接入（Kafka → CMP）；用户行为分析；低延迟数据服务
3. 风控平台	实时交易流 + 历史画像 + 外部数据	实时特征工程；CMP 作为特征存储（Feature Store）；支持 Spark/Flink 实时计算
4. 数据中台	统一数据模型、指标体系、标签工厂	CMP 作为底层湖仓引擎；支持 Hive/Impala/Spark SQL；与元数据管理工具集成
5. 开放银行平台	对外 API 输出聚合数据（如征信、资产证明）	通过 CMP 提供受控数据服务（如 NiFi API 或 REST on Spark）；严格权限与审计

四、CMP 核心组件及其对接角色

CMP 组件	功能	在对接中的作用
SDX（Shared Data Experience）	统一安全、治理、元数据	提供跨环境（公有云/私有云）一致的数据治理策略
Cloud Data Engineering (CDE)	Spark 作业托管	运行 ETL、特征计算、批处理任务
Cloud Streaming Analytics (CSA)	Flink 流处理	实时处理渠道日志、交易流
Cloud Machine Learning (CML)	ML 生命周期管理	训练风控/营销模型，特征来自 CMP 湖
Cloud Data Warehouse (CDW)	交互式 SQL 分析	供 BI 工具或开放平台查询聚合数据
NiFi / Kafka	数据摄取与路由	从五大平台采集数据入湖（支持加密、压缩、过滤）
Ranger + Atlas	安全与元数据治理	实现字段级权限控制、数据血缘追踪、自动分类

五、技术对接方案详述

1. 数据接入层（Ingestion）

• 核心系统：通过 Debezium + Kafka 捕获数据库日志（CDC），经 NiFi 脱敏后写入 CMP S3/HDFS。
• 渠道平台：前端埋点日志 → Kafka → CSA（Flink） 实时清洗 → 写入 Iceberg 表。
• 外部数据（征信、工商）：通过 NiFi Secure Site-to-Site 安全拉取，存入隔离区。

✅ 所有传输通道启用 TLS + Kerberos/SAML 认证。

2. 数据存储与处理层（Lakehouse）

• 使用 Apache Iceberg 作为统一表格式，支持 ACID、Time Travel、Schema Evolution。
• 批处理：CDE 调度 Spark 作业，每日跑批生成客户标签、风险评分。
• 流处理：CSA 实时计算交易异常指标，写入 Redis 或 Kafka 供风控平台消费。

3. 数据服务层（Data Serving）

• BI 查询：通过 CDW（Impala/HS2） 提供亚秒级响应，对接 Tableau/PowerBI。
• API 服务：使用 CML 自定义 Flask API 或 NiFi InvokeHTTP，对外暴露受控数据（如“近30天交易汇总”）。
• 特征服务：CML Feature Store 提供在线/离线特征，供风控平台调用。

4. 安全与治理

• Ranger 策略：按部门/角色控制表/列访问（如“仅风控团队可查身份证号”）。
• Atlas 血缘：自动追踪从核心系统 → CMP 表 → 风控模型的全链路。
• 自动脱敏：对 PII 字段（手机号、身份证）在读取时动态掩码。
• 审计日志：所有数据访问记录同步至银行 SIEM 系统。

六、部署架构建议（混合云）

💡 建议采用 CMP Private Cloud Base + Public Cloud 混合部署，敏感数据留在本地，分析结果可上云。

七、合规与运维要点

• 数据不出域：生产数据湖部署在银行内网或金融云专属区。
• 等保三级：开启 Ranger 审计、网络微隔离、主机加固。
• 灾备：Iceberg 表支持跨区域快照复制（Snapshot Replication）。
• 监控：集成 Prometheus + Grafana 监控 CMP 作业 SLA、资源使用率。

八、实施路线图（建议）

阶段	目标
Phase 1	接入渠道日志 + 核心交易数据，构建基础数据湖
Phase 2	上线客户标签体系 + 风控特征工程，对接风控平台
Phase 3	开放数据服务 API，支持开放银行场景
Phase 4	全面启用 SDX 治理，实现自动化合规审计