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革
目錄
CONTENTS
有品位才有市場 有改善才有進步！
There is a taste for the market,?
and improvement is the only way to make progress.
2022年大數據十大關鍵詞及點評解讀
風向
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英國女王去世，8張圖表回顧她的一生
數說
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熱點
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支付雜談
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原創
成都程序員分析，核酸系統一崩再崩，到底誰的鍋？
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一線
支付雜談
■? 作者：唐之剛
? ? ? ? 大家也知道我從5月開始一直撲在由銀戰牽頭，多方合作的備付金項目里。其實這個項目比較正式的叫法應該是“人行去企業支付賬戶試點項目”。這個項目一方面給公司帶來了真金白銀，另一方面，我開始密集接觸支付清算相關的知識也是始于這個項目。正好最近想站在自己的視角下的歸納總結一下近期閱讀的資料及對支付行業粗淺理解，所以就以這個項目為引子展開。
一、為什么要去企業支付賬戶
? ? ? ? 從開始做這個項目直到項目的大后期，圍繞整個項目的大背景一直有個問題縈繞我心頭，讓我百思不解，那就是：“央媽”為什么要推進第三方支付公司的去企業支付賬戶化？
? ? 這個問題其實是困擾我很久的，直到項目快結束的時候，我才找到了一個說服自己的理由。困擾我的點在于，自從2018年的“斷直連”和2019年備付金集中存管后，人行對第三方支付機構的備付金賬戶的安全性和第三方支付機構與商業銀行間的資金流動的掌控力是空前了的，為什么還是不放心呢？直到我注意到了央行296號文里面的一句話：“各銀行、支付機構開展支付業務涉及 跨行 清算業務時，必須通過人行的跨行清結算系統或者合法的清算機構處理”。
? ? ? ? 跨行清算才需要使用合規的清結算系統，嗯。。。這個點就值得玩味了。想象一下這個場景，某機票代理某天往其在易寶的資金賬戶充值一千萬，向某航司購買了總計500萬的機票，得益于易寶強大且完善的賬戶體系，航司也在我們這開立了資金賬戶，那么這個機票代理今天的所有交易，都能夠通過轉賬完成，相當于說交易在易寶的賬戶生態內完成了閉環而且不跨行清算，接著航司拿著這500萬如果能夠通過繼續通過易寶的賬戶生態完成其他交易，那么在央行看來，能夠察覺到的資金流動只有機票代理充值的一千萬，其余的交易由于沒過清結算系統，央行是不知道的。對于央行而言，我能想到的一個直接的弊端就是，通過賬戶生態完成的這部分交易是沒法計稅的。這顯然違背了人行對資金流動的強監管的意志。所以才有了這個試點項目。
? ? ? ? 上文提到了兩個對于支付界關鍵的事件：“斷直連”和備付金集中存管，顯然這兩件大事是去企業支付賬戶的前奏曲，那么為什么央行要采取這兩種手段作為監管措施呢？
二、斷直連的始末
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? ? ? ? 支付體系中，有三個重要的概念：交易、清算和結算。交易是支付前端的服務，包括支付指令的產生、確認、發送，特別是對交易各方身份的確認、對支付工具的確認和對支付能力的確認。現代支付的本質是支付信息的傳輸和賬戶余額變化，支付信息傳輸的過程是清算，對賬戶余額變動的過程是結算。也就是說清算是支付信息的歸類、撮合。結算是賬戶變動的最終確認。
? ? ? ? 諸如易寶的第三方服務提供商，聚焦的則是前端的支付業務。從2010年以來，整個行業的發展形式出現巨大變化。新的市場參與者不斷加入，金融機構成員類型和數量不斷壯大；新的業務類型和業務模式不斷出現，網絡支付市場創新業務不斷涌現，業務范圍不斷拓寬，掃碼支付、人臉支付等現象級的形式與人民的日常生活日益密切。在體量與模式創新的雙重加持下，行業整體的交易規模走向高潮。例如，作為老牌第三方支付機構，易寶順應時代潮流，積極進取，從圖1可以看到，交易規模在12年間增長了60倍！
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一線
? ? ? ? 支付機構如此迅猛的擴張態勢，很大程度得益于支付機構與銀行“直連”模式的誕生。所謂“直連”，即支付機構在商業銀行多頭開戶、多頭鏈接，通過在各銀行開立的備付金賬戶辦理跨行資金清算，變相行使央行或清算組織的跨行清算職能。
? ? ? ? 該模式給支付機構帶來的好處是不言而喻的。最重要的一點就是可以利用其備付金存款作為籌碼，從銀行爭取到更加優厚的條件，比如更優惠的通道費用以及對個性化需求的及時響應。
? ? ? ? 但是，直連模式存在風控上的問題。一方面，支付機構向銀行屏蔽相關交易信息，銀行對與交易風險的把控弱化。另一方面，由于缺少第三方的制衡和監督，容易在風險控制上出現問題，支付機構和銀行容易形成“合謀”。
? ? ? ? 此背景下，新貴網聯平臺誕生了。它的主要職能是處理由非銀行支付機構發起的，與銀行交互的支付業務，并定于2017年3月底上線運行。并且，監管層針對直連和跨行清算問題多次發文，要求自2018年6月30日起，支付機構受理的涉及銀行賬戶的網絡支付業務全部通過網聯平臺處理。此后，人民銀行就能夠像通過銀聯監管銀行卡業務一樣，監管第三方網絡支付業務。
三、備付金集中存管
? ? ? ? 中國人民銀行對于備付金的定義是“費銀行支付機構預收其客戶的代付貨幣資金”。客戶備付金產生于使用支付服務的過程中，由于交易與收付款的不同步，導致一部分客戶及商戶資金暫存在支付機構賬戶中。
? ? ? ? 從公開數據看，截至2013年第一季度末，支付機構客戶備付金規模超過855億元，同比增長近76%。截至2016年第三季度末，我國267家支付機構中有265家吸收客戶備付金，日均余額超過4600億元，2018年則突破萬億大關。
? ? ? ? 備付金的來源主要是三類業務，一是預付卡業務，二是銀行卡收單業務，三是網絡支付業務。其中網絡支付備付金的存在形式又風味三種，其一，擔保交易中，在買房發出支付指令后到確認付款前，資金停留在支付機構的賬戶中，保證雙方按約屢行；其二，支付機構根據與商戶協議，實行T+N的延時結算，在此期間內，待結算資金停留在支付機構的賬戶賬戶；其三，買家向支付賬戶充值后，或資金結算至商戶支付賬戶后，客戶不主動提現，資金存放于支付賬戶中。對于易寶而言，備付金的大頭則主要是延時待結算資金和商戶充值未付的資金。
? ? ? ? 隨著支付機構業務的高速發展，支付機構的備付金規模不斷增長。對于支付機構來說是“蜜糖”，但是對于監管部門來說卻是“毒藥”。在集中存管的前幾年，挪用備付金的惡性事件常有發生。國務院發文明確強調非銀行支付機構不得挪用、占用備付金，客戶備付金賬戶應開立在人民銀行或符合要求的商業銀行。人民銀行或商業銀行不向非銀行支付機構賬戶計付利息，防止支付機構以“吃利差”為主要盈利模式。要求在2019年1月14日實現100%集中交存，在商業銀行開立的備付金賬戶必須全部銷戶。
? ? ? ? 對于支付機構而言，最直接的影響就是，利息收入沒了；另外備付金存款的消失，對支付機構向銀行的議價能力也是致命一擊。但是往好處想，支付機構從此將更加聚焦提供優質的小額、快捷、便民小微支付服務。
四、總結
? ? 本文從本人對經歷的去企業支付賬戶項目的一些思考為切入點，分享了與之高度相關的兩大行業事件的始末與影響。由于知識有限，文中觀點難免錯誤，歡迎批評指正。
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為進一步加速推動我國數據智能轉型進程，推動“十四五”期間數據智能產業交流與合作，由中國信息通信研究院、中國通信標準化協會指導，中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會（CCSA TC601）主辦的2022大數據產業峰會在京召開。
在峰會主論壇上，中國信通院云大所所長何寶宏發布了《2022大數據十大關鍵詞》。
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2022年大數據十大關鍵詞及點評解讀
■? 來源：《數據工程師》公眾號
■ 原文鏈接：//mp.weixin.qq.com/s/7QjWOgZbWHezSMocAV_tTw
以下為演講實錄：
大家好，我是中國信息通信研究院云計算與大數據研究所何寶宏，今天很榮幸，由我來為大家發布2022大數據十大關鍵詞。
大數據十大關鍵詞是基于我們長期對于產業的研究觀察，以及與一線專家的研討交流完成。如圖所示，本年度十大關鍵詞涉及數據從計算機語言到成為生產要素的全生命周期，包括：
【數據資源化】，即數據從計算機語言到成為可被人類識別的信息
【數據治理】，即將散亂的、龐雜的數據進行歸類、整理、管理
【數據資產化】，即將數據與貨幣進行對應掛鉤，
【數據開發應用】，即加工數據使其為業務賦能，
【數據流通】，即完成數據在部門與部門間、機構與機構間進行點對點的合規交換共享，
【數據要素市場】，即促進全社會按照統一規范的制度、體系完成數據的合規流通利用，
【數據安全】，即保障數據流轉的全生命周期符合相關法律法規。
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關鍵詞二：圖計算平臺助力大規模圖數據資源化
圖數據與傳統行列式數據不同，它通過點、邊模型，高效描述實體、屬性、關系的數據模型，近年來被廣泛用于企業智能營銷風控等必要數據應用中。隨著行業數據智能轉型的深入，圖數據在數據總量中的比例也正在快速上升。
Gartner預計，到2025年圖技術在數據和分析創新中的占比將從2021年的10%上升到80%。隨著圖數據規模的變大，開啟了圖數據的“大數據”時代，起源于80年代的傳統關系型數據庫，以及起源于2000年左右的專用圖數據庫已經無法支撐大規模圖數據的高效存儲與計算。
圖計算平臺通過抽象計算層和集成層，在圖數據庫基礎上增強了兼容性和大規模數據計算能力，實現了多種存儲介質中圖數據的高效匯聚以及多跳情況下的復雜計算能力。
目前該領域政策扶持力度不斷加大，開源體系發展迅猛，商用產品層出不窮，從而快速支撐了圖數據這一重要要素類型的價值釋放。
關鍵詞一：創新型數據庫優化數據資源化過程
數據庫作為支撐數據存儲、計算的核心技術產品，為了適應數據要素相關需求，正快速進行技術革新。
一方面AI數據庫、Serverless云原生數據庫推動對于數據的價值挖掘從“陽春白雪”變為“下里巴人”。利用數據不再是金融、電信等數據密集型行業的特色，而是變成全社會、全行業的普適性行為。這導致數據的加工利用過程需要更加平民化、高效化。AI數據庫具備自動運維、智能開發等能力，Serverless云原生數據庫具備按量計費、彈性擴容等能力，均可實現數據加工利用過程的降本增效，正成為甲骨文、亞馬遜、阿里、華為等巨頭供應商的研發熱點。
另一方面防篡改數據庫、全密態數據庫支撐數據完成高效確權定價、便捷合規流通。防篡改數據庫在高效存儲計算基礎上，提供數據防篡改和操作防篡改功能，從而支撐數據確權定價，而全密態數據庫能夠實現數據在加密狀態下的高效存儲和計算，從而支撐數據合規流通。兩者均成為MIT等學術機構的研究熱點，以及華為、阿里等供應商的研發熱點。
關鍵詞三：數據中臺成為企業挖掘數據要素價值的核心引擎
隨著企業數字化轉型的加深，數據相關系統、組織逐漸復雜、冗余，壁壘逐漸增多。為在組織或企業內部構建一套可復用的數據和分析能力，減少數據本身及相關技術架構的冗余，打通不同系統數據間的壁壘，數據中臺應運而生。
其理論體系從發展初期的“百家爭鳴”，逐漸聚焦和明確，并在業內達成共識，即數據中臺構建了數據資源與業務價值間的骨干網，是“企業數智化轉型的核心引擎”。
近年來，由于數字化轉型政策的持續推動，數據中臺發展迅猛，Gartner在成熟度曲線中將其標記為期望值最高。國內該領域供給側迅速發展、供應商不斷豐富，除概念提出者阿里巴巴外，華為、騰訊、網易、星環等大數據企業紛紛入場。
應用側相關落地案例迅速增多，中國移動、中國聯通、工商銀行、農業銀行等大型央企、金融機構以及各地方政府紛紛立項招標，并形成自身實踐案例。
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關鍵詞五：數據估值成為數據資產化切入點
數據估值探索歷程伴隨著企業數字化轉型的發展而發展。
Gartner于2015年提出信息價值評價框架，從信息內在價值、信息商業價值、信息績效價值、信息成本價值、信息市場價值、信息經濟價值六大維度進行衡量。但是，這一框架多停留在理念層面，僅明確了主要影響因子，未提出具體的測算指標和方法。
中國企業的全面數字化轉型大致始于2015年，并在2017年后進入爆發期。企業在意識到數據價值的同時，投入了巨大的人力、物力和財力，因此，亟需一套估值指標清晰量化數據價值，評價數字化轉型的成效。
自2021年初起，光大銀行、南方電網、浦發銀行等企業陸續進行數據估值的研究與實踐。但是我們也應認識到數據估值仍處于發展初期，估值目的、估值框架有待在具體場景中探索驗證。
我們在分析業界數據估值的成果后，認為可以將數據產品作為估值對象，而估值實際上是在衡量數據對于業務發展貢獻的間接經濟價值，以及將數據視為商品進行交易獲得的直接經濟收益，因此，數據估值是一項涵蓋了數據管理、數據應用、數據交易、AI建模的綜合性工作。
關鍵詞四：DCMM貫標引領行業數據治理
DCMM是我國數據管理領域的首個國家標準，為企業數據管理工作提供客觀的評價依據，指導企業體系化構建數據管理框架、持續優化數據管理能力。經過近3年時間的發展，DCMM已得到廣泛認可，貫標評估的工作成效正加速顯現。
在數據要素統一大市場的培育過程中，DCMM貫標評估可以提升各類市場主體的數據能力和數據活力，彌合地區間差異、拉齊行業間水平，擴大數據資源優質供給，從而提高數據要素流通效率，引導數據資源的高效積累和有序聚集。
為持續推動企業數據管理能力提高，工信部印發“企業數據管理國家標準貫標工作方案”，全國各地配套產業補貼政策，推動重點地區、重點行業的貫標評估工作，預計到2025年，貫標評估企業超1萬家，宣貫培訓人員超15萬人。
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二是一體機的技術實現方式不唯一，各家產品百花齊放。可基于可信硬件或加密卡，同時利用計算加速卡或網絡加速卡，也可預裝應用服務場景組件，組合方案多樣化。多硬件多角度組合提升成為軟硬結合發展趨勢，并在金融政務醫療等場景嶄露頭角。
三是產品形態多樣，標準化需求迫切，國內外已有多個標準帶頭規范技術研發和應用。但也值得注意，并非僅有隱私計算一體機可以突破應用瓶頸，擴大應用規模，面對數據安全流通巨大的需求，我們仍要繼續探索更多好用易用的落地方案。
關鍵詞六：DataOps定義數據開發應用新模式
DataOps的概念最早在2014年由國外學者提出，隨后業界逐步對其內涵進行補充。其在2018年正式被納入Gartner的數據管理技術成熟度曲線當中，由此進入了國際的視野當中。
2022年中國信通院正式牽頭啟動了DataOps的標準建設工作，以此為基礎推動我國大數據產業的多元化發展。DataOps作為協助企業完成數智化轉型的良藥，供給側和需求側都在爭相嘗鮮。
廠商中，諸如騰訊、阿里、亞信、海南數造等公司紛紛采納DataOps的理念構建新一代數據研發工具平臺。企業中的一些頭部機構，例如工商銀行、農業銀行、中國移動等也在對DataOps進行實踐，并取得了不小的成果。
在標準化方面，今年信通院牽頭聯合各行業30余家單位開展標準制定工作。標準包括了7個模塊25個環節，旨在推動我國數據文化扎實發展。
關鍵詞七：隱私計算一體機助力數據要素流通破局
今年是隱私計算落地應用元年，多個場景應用加速落地，隱私計算一體機為應用開辟新路徑。
一是作為軟硬結合一體的專用設備，利用硬件特性增強軟件實現方案，其安全加固、性能加速和易用性增強的三大優勢，使得隱私計算一體機從眾多工程優化方案中脫穎而出，降低用戶使用技術門檻和綜合成本。
關鍵詞八：數據要素政策從宏觀到落地
今年年初，十四五數字經濟規劃、要素市場化配置改革方案兩份文件對數據要素的專門布局，讓數據要素領域的探索再掀熱潮，政策推進、產業實踐都在不斷深入、不斷創新。
一是頂層設計逐步細化，國家站在全國統一大市場的高度對數據要素發展做出安排，又針對深圳示范區的數據要素市場準入做出具體部署，數據基礎制度體系建設也在加快推進。
二是地方法規陸續出臺，目前已有十九省市公布了相關數據條例，以促進數據利用和產業發展為基本定位，多以公共數據為抓手，結合地方實際和特色進一步激發市場主體活力。
三是交易模式不斷創新。各地數據交易所優化經營結構，貴陽制定交易規則、上海建設數商體系、深圳打造開源社區等探索讓數據交易有了更實在的依托。但是我們離數據要素價值的充分釋放還很遠，數據權屬、定價的共識還未建立，數據泄露、越權濫用等問題加劇人們的不信任感，如何建立有效的規則體系和監管機制，如何利用前沿技術破解難題，仍需政產學研用各界共同發力。
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關鍵詞十：數據分類分級在數據安全治理中率先落地
數據分類分級作為數據安全工作的基礎內容，是數據安全精細化管理的必要前提，需要在數據安全治理工程中率先落地。憑借在方法論共識、行業細化、工具開發等方面呈現的發展態勢，數據分類分級同樣上榜十大關鍵詞。
首先，分類分級作為《數據安全法》明確提到的概念之一，引起地方、行業、企業的研究探討，并逐漸形成從建立組織保障到落實對應級別數據安全管控策略的“七步走”方法論共識。
其次，為指導企業分類分級工作的推進落實，各行業通過制定標準規范，明確分類分級工作的原則、方法、定義，進一步細化相關要求。
最后，自動化分類分級工具或咨詢服務在數據安全供方市場蓬勃發展。據中國信通院“可信數安”評估體系統計，2022年分類分級工具或服務的參評企業從2021年的4項增加至14項。
關鍵詞九：數據安全合規整體邁入新階段
隨著2021年兩法的頒布實施，各行各業的數據安全監管力度不斷加強，合規工作也邁入新的階段。
首先，為了正確理解監管內容，有效落實監管要求，各行各業廣泛掀起了政策法規的學習浪潮。
其次，數據分類分級作為數據安全領域的重要工作，也是實現精細化安全管理的必要能力，同樣成為這一輪學習熱潮的重點關注對象。
再次，為推動本行業企業數據安全的貫徹落實，部分行業主管單位啟動監管報送工作。
最后，在供應側市場，部分企業開始著手開發合規管理工具，以協助需求方實現監管應對的自動化實現。
以上就是2022大數據領域十個關鍵詞。最后，我們對其進行歸納總結，發現他們涵蓋政策、理念、安全、技術等支撐數據要素價值釋放的方方面面，這些關鍵詞所涉內容的快速發展，進一步印證了我國數據要素市場在快速發展過程中，已逐步構建起政策引領、理念先行、技術支撐、安全護航的健康發展格局。
（本文來源大數據技術標準推進委員會）
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當地時間 2022 年 9 月 8 日，英國女王伊麗莎白二世在蘇格蘭去世，享年 96 歲。白金漢宮在發布的公告中說：“女王下午在巴爾莫勒爾平靜地去世。”
于 1952 年登基的伊麗莎白二世，到離世前已整整在位 70 年。作為英國最長壽的君主，她的一生不僅親歷了英國的種種變遷，也見證了整個世界的巨大變化。
為此，澎湃新聞整理了 8 張圖表，幫你了解這位女王的一生和她所代表的一個時代。
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彩虹奶奶，
一路走好
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英國女王去世，8張圖表回顧她的一生
■? 來源：澎湃美數課
■? 原文鏈接：//mp.weixin.qq.com/s/exeKQhuIvfmJRzFql8aMTg
英國女王，一條百年人生線
自伊麗莎白二世登基以來，英國先后經歷了帝國解體、入歐、馬島戰爭、脫歐等一系列大事件。可以說，女王的一生，就是一部英國當代史。
從伊麗莎白二世出生到她去世這 96 年，發生了包括二戰等一系列重大事件。
下圖來源：EXPRESS，《女王的人生線》
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而女王本人也一直恪守著君主立憲制下的元首職責——僅代表國家形象，不去干涉政府決策。不同于政治家，一直能保持與國家、政府之間微妙平衡的伊麗莎白二世，對英國人而言，就是國家的象征。
但女王最引人注目的成就，還是源于她的“超長待機”。
2015 年 9 月 9 日，伊麗莎白二世超過了她的高祖母維多利亞女王 63 年 7 個月零 2 天的時長紀錄，成為了英國歷史上在位時間最長的君主。與此同時，查爾斯也創下了英國歷史上最長儲君的紀錄。
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在位 70 年，英國和世界都變了
除了剛任命的特拉斯，伊麗莎白二世總共任命了 15 位英國首相。來源：半島電視臺，《信息圖：伊麗莎白二世女王的周年慶和她的 70 年統治》
除了打交道的首相換了一個又一個，伊麗莎白二世面對的變化還有很多。
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而長達 70 年的在位時間，也讓女王打交道的對象間年代感差異非常大。
從剛登基時的溫斯頓·丘吉爾，到去世前才任命的莉茲·特拉斯，伊麗莎白二世前后任命了多達 15 位英國首相。另外，除了從未訪問過英國的林登·約翰遜，女王還會面過自二戰結束后的所有美國總統。
所以有人會感慨說：“鐵打的女王，流水的首相”。
例如在婚姻觀念上的變化。
伊麗莎白二世作為國家的象征，在道德標準上需要站在非常保守的立場上。
登基之初，她就在演講中聲稱：離婚和分居是當今社會一些最黑暗罪惡的罪魁禍首。
只是接下來的幾十年，英國社會對婚姻的看法變得愈來愈不那么保守。離婚率從 1952 年的 3%，上升到了 2015 年的 11%。
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伊麗莎白二世在位期間，英國的人口、預期壽命、女性勞動參與率、平均薪酬、假期等都有不同程度的上升，但每年的結婚率在下降、離婚比例在升高。來源：《經濟學人》，《在位時間最長的人》
這也是為什么 1997 年戴安娜王妃意外去世后，公眾對英國王室的沉默感到憤怒。最終，在時任首相布萊爾和顧問的勸說下，女王下令白金漢宮下半旗致哀，并為戴安娜發表了電視講話。
在那之后，英國民眾對王室的態度逐漸轉暖。而且，隨著年齡升高，女王也開始打破自己保守的皇室代言人的形象，開始以一種更加慈祥的老奶奶面貌出現在公眾面前。
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“彩虹奶奶”最愛的，是藍色
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這其中最有特色的一個外號，當屬“彩虹奶奶”。
這個名字緣于英國女王在不少場合，會身著各式各樣的彩色服裝，有時是紅色，有時是黃色，像極了彩虹。
不過，有時尚雜志總結了這位“英國最大牌時尚偶像”的彩色系造型，發現女王對藍色系的衣服情有獨鐘。
在很多次的新年演講中，伊麗莎白二世都會身著藍色的衣服，而且種類非常繁多，有深藍、淺藍、湖藍、鈷藍等等。
這里統計了英國女王一段時期內參加活動時的衣著，其中接近三成都是藍色。來源：《時尚》雜志，《彩虹女王》
不過，即使不用穿得花花綠綠，很多人也一直記著她曾經年輕一點的樣貌，通過一種常人難以享受到的方式——紙鈔上的肖像。
伊麗莎白二世的第一張鈔票肖像，拍攝于她 8 歲的時候，于 1951 年在加拿大發行，那個時候她還沒有登基。
在隨后的 70 多年里，每一個年齡段的女王樣貌，都借著鈔票留下來痕跡。根據統計，伊麗莎白二世是世界上出現在紙幣上次數最多的女性。
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這里統計了在各國鈔票里出現的各個年齡段的英國女王，從 8 歲到 80 多歲。來源：《華盛頓郵報》，《紙幣上的伊麗莎白二世演變》
而女王去世后，英國央行表示，印有女王頭像的紙幣仍然是法定貨幣，只是接下來的新鈔，要印上的將是下一任英國君主查爾斯。
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女王走后，英國皇室路往何方？
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查爾斯出生于 1948 年 11 月 14 日，現年 73 歲。自 1952 年伊麗莎白二世登基后，查爾斯一直位于英國王位繼承序列的首位，是世界上等待繼承王位時間最久的王儲。
在伊麗莎白二世去世之前，查爾斯是第一順位繼承人，威廉王子是第二順位繼承人，不到十歲的喬治王子是第三順位繼承人。來源：半島電視臺，《信息圖：伊麗莎白二世女王的周年慶和她的 70 年統治》
和總能給英國民眾帶來“定心丸”作用的伊麗莎白二世不同，未經考驗的查爾斯國王會如何扮演英國君主立憲制守護者的角色，目前不得而知。
但在今年女王登基 70 周年之際，英國專業調查機構 YouGov 做的民調顯示，超過六成英國民眾支持保留現有君主立憲制，支持共和的民眾只有兩成，而且各黨派、各年齡層的分類統計中，民眾對君主立憲制的支持都超過了共和制。
YouGov 在 2022 年 5 月的一項調查顯示，1669 名受訪者中，有 62% 認為應繼續延續君主制，該占比在 2012 年 7 月為 75%。來源：YouGov
只是有媒體指出，隨著女王的去世，圍繞君主立憲制的討論有可能會被再度被擺上桌面。
伊麗莎白二世的離世，的確是一個時代的落幕。
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作為9月2日成都核酸檢測的親歷者，也跟所有的成都市民一樣，經歷了核酸系統崩潰之后的排隊崩潰和心理崩潰。
昨天，在至少排了一個小時的隊之后，前面還沒有動靜。我跑到志愿者掃碼登記的地方觀察了很久，也看了網上各種各樣的分析，聲音很多。
作為一個程序猿，也來說說我的看法。
在發出這個內容之前，我看到東軟已經發出了聲明，概括起來主要是這樣：第一次崩潰是成都政府的系統不行，第二次則是因為網絡不行。總而言之，都不是東軟自己軟件的問題。
對于這個聲明，你問我怎么看？我最后再告訴你。
我先從技術角度對這個問題做一個整體分析。首先是網上的幾個傳說，但傳說也僅僅只是傳說，這個鍋應該都不歸它們。
首先：是說網絡信號有問題，這個說法很明顯在打臉。運營商的資源非常豐富。從事實上看，當時排隊的人那么多，大家也都在刷視頻、聊天，都非常流暢，完全無卡頓。呼吁大家讓出信號通道，設置為飛行模式，完全是想多了，運營商表示不答應。
其次：有人認為是天府健康通的問題。
這個問題也有人澄清，成都的核酸檢測可以通過刷身份證，或者掃天府健康通的健康碼進行。
如果說真的是健康碼有了故障，那市民們完全可以刷身份證來做核酸。但從市民們的反饋來看，這兩種方法都無法成功。
那很明顯，問題自然出現在了核酸系統這一端。我們也可以看到，這兩套系統也是兩個不同廠家提供的支持，另外根據熱心人士提供信息，天府健康通規劃的容量是完全足夠的。
成都程序員分析，核酸系統一崩再崩，
到底誰的鍋？
■? 來源：數據工程師公眾號
■? 原文鏈接：//mp.weixin.qq.com/s/ZBApD1_qGBBFSOZhQ2Fxvg
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第三：有人認為是數據庫的問題。
這個確實有可能，但不是數據庫本身的問題，而是數據設計的問題。即便用了MySQL，也不能就說是數據庫本身的問題，比如說，有一個灶臺和一口小鍋，一次不能炒很多，但可以多幾口鍋，分開炒，所以也不能把這個鍋甩給MySQL數據庫，同時這個數據庫的設計一定是核酸系統廠家（迷之廠商）設計的才對。
分析完了幾個傳言，那么核酸系統是哪里出現了問題？
成都市民不外出小區，檢測點全部進入小區，所以一下子要多出好幾倍的業務量，的確對核酸系統提出了非常高的要求。針對這類高并發的業務系統，如何提高系統穩定性，可靠性，確實是一個技術活，這也不是簡單某一點上的問題，而是一個系統工程，在多個環節上都需要進行控制，否則很難達到目標。
我接著從程序員的角度，來列舉幾個可能存在問題的環節。
第一：接入網關。
這個能力非常重要，也是互聯網架構中不可缺少的環節，主要的能力是鑒權和限流。鑒權的目的是防止被非法訪問，不合規不合法的訪問請求被阻止掉；其次是限流，我們的系統設計一定有一個上限，超過上限怎么辦？與其讓系統崩潰還不如把請求控制在設計的流量范圍內，系統還可以運行。
例如：我們設計的交通是四車道，當車流量達到四車道的負荷時，就進行限制，控制車輛進入，這樣可以保障四車道的車流繼續進行運轉，如果不限流，其結果就是將四車道變成停車場，全部都堵死，誰也跑不了。這就是有些系統設計時考慮了這個環節時的情況是可能較慢，但不至于崩盤，不至于都不能用。
成都核酸系統，就很可能存在這種問題，在2號之前在區縣使用的時候沒有問題，2號進行大面積使用時，系統經常卡死，一直轉圈，操作人員被迫終止程序重新登錄。
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高速公路變成停車場
第二：應用服務器擴展能力。
擴展分為垂直擴展和水平擴展。所謂的垂直擴展，大家容易理解，就是將處理能力低的服務器升級到高配置，例如：增加CPU，增加內存等，但是這種往往比較受限，服務器垂直擴展能力是有限的，不能無限制的擴展。
其次是水平擴展，就是說增加數量，就是一臺服務不夠，再增加一臺，10臺不夠，就增加到20臺，這個就和架構設計有關系了，能做到水平擴展才行，不然想通過資源來擴展都沒有辦法使上力。
成都核酸系統根據2號的情況來看，無論是掃描身份證讀取身份基本信息，還是讀取天府健康通健康碼獲取用戶信息都比較慢，比較懷疑這里處理的服務器能力也不足，如果架構上非常靈活支持水平擴展，通過申請政務云資源，應該很快可以提升。
第三：業務緩存。
大家都知道數據存放在數據庫中，每次的讀寫都需要產生大量的磁盤IO，這是性能的瓶頸，可以將高頻使用的數據存放在內存中，大大提升讀寫的效率，同時也不用每次都訪問數據庫，既減輕了數據庫的壓力，也大大提升效率。
但是內存的數據不是長久存放，最終還必須要寫到磁盤中，所以在架構設計的時候要充分考慮數據一致性和安全問題，防止數據丟失以及不一致。
根據2號的表現來看，成都的核酸系統在獲取完待檢測人員信息之后，加入到檢測人員列表時，也需要較長時間，并且還容易在這個環節卡死，所以大概率是在寫入數據時出現異常，有可能是直接采用寫入數據庫的方式，產生了數據庫擁塞，所以是否使用了緩存技術無法判斷。
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第四：數據庫的性能優化。
這是最后一個環節，包括：分庫、分表、讀寫分離，也是最容易出現問題的地方。
一是采用分庫，就是給數據庫瘦身，不要把所有的數據都放在一個庫中，類似不能把高新區的人都安排在一個小區一樣，安排在一個小區，所有人都要通過小區大門進出，容易導致阻塞，就是說的請求擁堵。
二是采用分表，就是讓單個的表中的數據不能太多，也是避免讀寫時產生擁堵，類似一個小區中的不同樓棟一樣，如果所有的人都住在一棟樓，這些人員的進出就會很擁堵，進門要堵，電梯要堵，所以可以分成不同的樓棟，大家分開進行，減低擁堵可能性。分表的方式很多，可以按照日期來分表，每天一套表，也可以按照區域來分表，不同區域的數據存在不同的表中，結果就是單表的數據量會變小，讀寫擁堵可能性大大減低，這也是提升數據庫性能的很好的手段。
三是采用讀寫分離，就是分成不同的庫，有些庫主要負責寫入數據，有些數據庫是負責查詢數據，一個主庫負責寫，然后復制幾個庫來支持查詢，這樣可以將數據庫的負荷進行分擔，也可以大大提升性能。
成都的核酸系統也有可能是在寫入數據時出現異常，很大可能是沒有采用分庫、分表的技術，導致在數據寫入時產生大量的并發，寫入不了。
很大可能性是：
沒有考慮限流機制（應該根據壓測的容量進行設置閾值）；
沒有考慮緩存機制，導致都需要直接讀寫數據庫，給數據庫造成極大壓力；
沒有考慮數據庫的分庫分表，導致數據庫異常繁忙，并發量大時，沒有辦法正常寫入。
所以我認為與網絡沒有太大關系，和天府健康通也沒有關系，和政務云資源也沒有關系（按照需求進行分配，政務云的資源是動態分配，滿足業務需求不會太大挑戰）。
真心建議核酸系統開發公司認真分析，找出問題根源，進行認真優化，不要讓我們再經歷這樣的情況！
其實，核酸系統的業務并不復雜。
主要流程就是：登錄人員登錄到對應的檢測點之后，然后就是選擇單檢、混檢1（10混）、混檢2（20混）。假如選擇混檢1，然后掃描試管上條碼，生成一組，再掃描檢測人員，滿10人后，選擇封管，就能完成一組操作。
但就算業務邏輯不復雜，還能出現如此差的表現，那我分析主要問題還是出現在架構設計上，沒有考慮高并發場景。
--數據部--
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