曾经这样一个“典故”让人拍案叫绝：
“不同品牌的ERP为什么价格相差如此悬殊？“某CEO问其CIO。
“就如奥拓和奥迪，虽然是车但其实不一样。“CIO的回答巧妙。
今天，面对纷繁的电商交易平台，层出不穷的互联网银行，名称混淆的互联网技术……银行，你是否乱了阵脚？
不过，此时你也只需要记住一点：跑车你要“美人豹”还是“法拉利”？
一，零售业前车之鉴，就让电商的归电商
其实，银行业面对互联网+是有前车之鉴的。
零售业，就是最早与互联网企业交恶的重要战场。记得2012年12月，马云和王健林就“电商能否取代传统店铺经营”约下1亿元赌局，这也被认为是传统零售业和互联网电商之间的正式宣战。经过几年的较量，今年8月成就了阿里和苏宁423亿中国零售业史上最大投资案。
双方合体其实映射的是商业模式上的妥协：
“传统行业做的不是很好，很多人认为是电子商务惹的祸。其实，电子商务活的也不爽，很少能够活好三年以上的。既然传统企业活得不好，互联网企业活得也不好，我觉得合在一起就应该活得很好。”马云在阿里苏宁合体活动的现场首次承认这一点。
在商业模式上，零售和电商从相争到妥协，互为不可替代。那么，既然有零售业的前车之鉴，银行就该明白：就让银行的归银行，电商的归电商。
二，看清商业与技术之间冥冥之中的横纵对应
从商业模式上看，互联网企业的业务特征是，平台型的横向轻应用；而传统行业的业务特征则是，链条型的纵向重度应用。
比如，电商只提供线上平台，商家卖货，消费者买货；但零售实体店铺本身就是交易场所，解决了货物的运达和最后一公里这种纵深需求。
同理，电商的交易系统是消费者和商家之间的买卖交易，它的本质是轻应用的互联网交易工具；而以商业银行为代表的金融体系，交易只是前台业务，背后则包括负债业务、资产业务以及中间业务在内的重度应用业务逻辑，以及因此而生的风险管控。
商业模式创新需要资本壁垒，而技术创新则依托商业模式。换句话说，你的商业模式决定你的技术体系，既然前者无法互为替代，那么后者也就独立存在。
按照横向应用的商业模式，国外的谷歌、亚马逊等代表性互联网企业在构建系统之初，就采用分布式技术体系，以满足平台型的大规模轻应用交易。而以银行业为代表的行业纵向重度应用，也是经过三十年的技术演进，最终采纳了基于纵向扩展的技术体系，以满足数据的强一致性、高可靠性和高可用性的重度业务需求。
横向应用采用分布式体系，纵向应用采用纵向扩展体系，这样的商业与技术的横纵对应关系绝不是偶然。
三，银行不是试验场，选好“跑车”最重要
既然商业模式无法互为替代，技术体系也就分别独立存在，那么对于那些玩“跨界”的技术创新，银行就可以从自身业务特点出发，去判断这些容易混淆的技术名词。
有多混淆？就如跑车，你要“美人豹”还是“法拉利”？
电商支付平台的订单创建和交易峰值，就如一辆跑车的百公里加速度数值。这确实是一项跑车的重要指标，但要满足跑车的稳定安全运行，仅有这项指标是远远不够的。
具体到银行，互联网分布式架构中，分布式关系数据库可以实现高交易峰值，但在这背后一定会出现数据弱一致性带来的差错和隐患；“异地多活”的创新听起来貌似比两地三中心“双活”更为稳定可靠，但这背后的逻辑基础仍旧是基于分布式架构。
银行核心业务与电商支付业务在商业逻辑、监管方式、可靠性要求上完全不同；不同的商业模式决定了不同的技术路径，但却具有同样的技术原理。就如跑车发动机，不论它是V型、W型还是H型，都必须满足速度与安全的协调发展。
先谈谈分布式数据库。
2002年，麻省理工学院MIT的女教授Nancy Lynch在数学上证明了CAP理论（C一致性，A可用性，P响应性能），任何数据库最多只能同时满足CAP中的两个特性。对于分布式数据库，即7x24工作的数据一致性系统，没有办法通过分布式数据存储实现成本的降低。而基于低成本的分布式数据存储系统，必须要容忍数据的不一致。
银行的每一笔交易的不一致性，都有可能引起上亿资金的不平帐，而不像电子商务的购物支付，仅仅涉及的是几百块几千元的货物资金。因此，选择纵向扩展的集中式架构，来满足一致性/可用性（C/A）数据的强一致性交易，是银行在过去的三十年的业务发展过程中要求遵循的基本原则。
而在电商交易中，采用分布式架构，满足可用性/响应性能（A/P）保持数据弱一致性下的大规模交易，之后才有人工方式进行数据修正，是最经济的选择。同理，与银行核心交易无关的外围业务也可以采用分布式架构，未来银行的架构一定是一种集中式和分布式混合体系。
再来谈谈“异地多活”。
首先，在技术上，基于分布式架构的“异地多活”与基于集中式架构的“双活”就不是一个体系下的概念。其次，从商业价值上看，银行业主流的两地三中心“双活”是目前最佳、技术最优的经济效益体系结构。
虽然目前状态看似雾里看花，但就让银行的归银行，电商的归电商吧。
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