【大模型行业应用落地系列】· “面向大模型的数据平台搭建”探讨

　　● 大模型趋势下，金融企业向量数据库如何进行高可用部署？

　　【议题说明】向量数据库能够将企业知识库文档和数据通过向量特征提取(Embedding)然后存储到向量数据库(Vector Database)中，使用大模型与向量化的知识库检索和比对知识，构建大模型智能服务。向量数据库是当前金融大模型应用场景落地的基础技术组件，为保障业务连续性，需考察向量数据库的高可用设计、运维设计、国产软硬件的兼容性设计，以及典型故障等运维实践。

　　【议题主持人】罗文江 某股份制银行 云架构师：社区多位专家从设计、选型、运维方面进行了交流，对向量数据库的高可用设计和实践提出了参考建议。

　　杨磊 某大型券商 数据库架构师：

　　向量数据库本身应该需要具备高可用性，包括数据同步复制、容灾机制等。

　　如果向量数据库作为一种成熟的数据库产品，其本身应该具备高可用性，数据同步复制、以及灾备建设方案等特点，这点在和关系型数据库上应该没有区别，即关系型数据库该具备的上述功能，向量数据库也应该有。如果是成熟的数据库中内嵌的向量查询功能，则沿用现有数据库的高可用性架构即可。

　　金融企业的向量数据库可通过以下方式进行高可用部署和实践：

　　1. 数据库集群部署：使用向量数据库的集群模式，将数据和请求分布到多个节点上。这样可以提高系统的性能和吞吐量，并提供高可用性和容错能力。通过将数据副本存储在多个节点上，即使其中一个节点出现故障，其他节点仍能继续提供服务。

　　2. 负载均衡：使用负载均衡器将流量分配到多个向量数据库节点上，以提高系统的性能和可用性。负载均衡器可以根据节点的负载情况动态地分配请求，确保每个节点都能充分利用资源，并在节点故障时自动切换到其他可用节点。

　　3. 故障监测和自动恢复：实时监测向量数据库节点的状态和健康状况。通过设置监控指标和阈值，及时发现节点故障或异常，并触发自动恢复措施。

　　4. 数据备份和恢复：设置定期的数据备份策略，将向量数据库中的数据备份到其他存储介质中，以防止数据丢失。同时，建立合适的恢复机制，以便在需要时能够快速恢复数据库到最新的备份状态。

　　5. 容灾和灾备策略：在不同地理位置建立多个数据中心，并将向量数据库的节点部署在不同的数据中心。这样可以在一个数据中心出现故障或灾难时，快速切换到另一个数据中心，确保系统的连续性和可用性。

　　6. 监控和日志分析：建立全面的监控和日志分析系统，实时监测数据库节点的性能指标、负载情况和异常日志。通过分析监控数据和日志，及时发现和解决潜在的问题，提高系统的稳定性和性能。

　　朱祥磊 山东移动 系统架构师：

　　为了确保向量数据库的高可用性，企业需要从架构、运维等多方面进行考虑。

　　一、高可用架构设计方面

　　1.采用分布式架构：包括分片（Sharding）和复制（Replication），将数据分布在多个节点上，以提高数据的可用性和容错性，以及使用多副本技术，确保每个数据片段都有多个备份，可以在节点故障时快速切换。

　　2.采用负载均衡：使用负载均衡器分配请求到不同的数据库节点，确保流量均匀分布，避免单点过载。

　　3.自动故障转移：实现自动故障转移机制，当主节点故障时，能够自动将服务切换到备用节点。

　　4.数据冗余和一致性：使用如Raft、Paxos等一致性算法，确保数据在不同节点之间的一致性。

　　二、运维设计方面

　　1.监控和告警：部署全面的监控系统，实时监控数据库的健康状态、性能指标等。

　　2.备份和恢复：定期备份数据库，确保在数据丢失时可以快速恢复。准备恢复策略，包括定期测试恢复流程的有效性。

　　3.性能优化: 根据实际使用情况，对数据库进行性能调优，包括查询优化、内存管理等。

　　三、国产软硬件兼容性设计

　　1.硬件兼容性：选择硬件时，考虑与国产操作系统的兼容性，确保数据库能够稳定运行。

　　2.软件兼容性：选择与国产操作系统和硬件兼容的数据库软件版本，在部署前进行充分的兼容性测试，确保系统能够正常工作。

　　四、典型故障运维实践

　　1.常见节点故障处理：当某个节点发生故障时，快速切换到备用节点，确保服务不中断。分析故障原因，修复后重新加入集群。

　　2.数据损坏场景处理：使用备份数据进行恢复，确保数据的完整性。

　　3.性能瓶颈问题处理：分析性能瓶颈的原因，可能是硬件资源不足、查询优化不够等。根据分析结果，调整硬件资源或优化查询，提高系统性能。

　　董生 某国有银行 数据应用分析师：

　　将模型结果进行分片存储有助于提高系统的性能和扩展性。

　　向量数据库进行高可用部署的建议思路如下：

　　1.数据分片和负载均衡：由于大模型的向量数据通常很庞大，需要考虑如何进行数据分片和负载均衡，以确保数据在各个节点之间均衡地分布，同时避免单个节点负载过重。

　　2.高速网络和存储：大模型的向量数据库通常需要高速的网络和存储设备来支持大规模数据的读写和传输，因此在高可用部署中需要考虑网络带宽和存储性能的提升。

　　3.数据一致性和同步：在分布式部署的情况下，需要确保数据在各个节点之间的一致性和同步，避免数据不一致或丢失的情况发生。

　　4.弹性和自动扩展：大模型的向量数据库可能需要具备弹性和自动扩展的能力，以应对数据量和请求量的快速增长，需要实施自动化的扩展策略。

　　5.高可用性监控和故障转移：针对大模型的向量数据库，需要建立更加细致和全面的监控系统，以实时监测数据库节点的运行状态和性能指标，同时实施更加复杂的故障转移策略，以确保系统在发生故障时能够快速恢复并保持高可用性。

　　6.此外将模型结果进行分片存储有助于提高系统的性能和扩展性。分片存储可以使系统更好地处理大规模的数据，同时也有助于负载均衡。在某些情况下，分片存储的实施可以减轻单一节点的压力，从而降低系统故障的风险。

　　朱向东 中原银行 高级工程师：

　　建议做好向量数据库的容量规划，监测数据增长趋势，根据需求合理规划硬件资源和存储容量。

　　金融企业部署高可用的向量数据库可以采取以下运维实践和策略：

　　1.部署集群架构：建立一个由多个节点组成的集群架构，以确保高可用性和容错能力。在集群中，数据可以复制到多个节点，当一个节点发生故障时，其他节点可以继续提供服务。

　　2.数据复制和备份：使用数据复制和备份策略确保数据的冗余和可恢复性。通过将数据复制到多个节点或数据中心，并定期备份数据，以防止数据丢失和故障。

　　3.负载均衡和故障转移：使用负载均衡技术来分发查询请求到不同的节点，以提高系统的性能和可扩展性。当一个节点发生故障时，负载均衡器可以将流量转移到其他可用节点，实现故障转移。

　　4.监控和报警：建立监控系统，实时监测向量数据库的性能、健康状态和关键指标。通过设置合适的阈值和报警规则，及时发现异常情况并采取相应的措施。

　　5.容量规划和扩展：对于大规模的向量数据库，进行容量规划是必要的。监测数据增长趋势，根据需求合理规划硬件资源和存储容量。在需要扩展时，可以通过添加更多节点或增加硬件资源来满足需求。

　　6.多活和灾备：对于金融企业来说，数据的安全性和业务连续性至关重要。建立多活灾备机制，将数据复制到不同的地理位置，以应对自然灾害、人为错误或其他灾难情况。

　　7.安全防护和访问控制：加强向量数据库的安全防护措施，包括访问控制、身份认证、数据加密和审计等。确保只有授权的用户和应用程序能够访问和操作数据库，防止潜在的安全威胁。

　　8.定期维护和升级：定期进行向量数据库的维护工作，包括软件更新、性能优化、故障排除等。及时升级数据库版本，以获取最新的功能和安全补丁。

　　9.国产化兼容性：对于国产软硬件，需要关注硬件兼容性如CPU指令集、硬件驱动等，同时要兼顾软件的适配性以及安全相关的要求。

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　　图1 向量数据库典型场景对存储的要求

　　议题共识总结

　　经过社区专家的交流互动，达成以下4点共识：

　　1. 应参照成熟数据库产品，对向量数据库进行高可用部署设计。

　　2. 建议选择分布式架构向量数据库，进行集群化部署，满足金融行业的海量数据处理、高性能的查询处理、多租户隔离安全性等需求。

　　3. 建议从数据存取优化的角度设计数据分片和负载均衡策略，确保数据在各个节点之间均衡地分布，同时避免单个节点负载过重。

　　4. 建议做好运维的顶层设计，包括向量数据库的容量规划、监测数据增长趋势和根据需求合理规划硬件资源和存储容量。

　　综合专家的建议，可总结出向量数据库和分布式关系型数据库在数据类型、数据规模、存储方式、查询效率、查询方式有差异，但在产品架构、选型、高可用部署设计和运维实践上，是有较大共性的，可以相互借鉴。