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
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 |