客戶檔案
交通銀行創(chuàng)始于1908年，為中國六大銀行之一，也是中國主要金融服務供應商之一，隨著數字創(chuàng)新業(yè)務的持續(xù)發(fā)展，舊有的數據架構不堪使用，新增的業(yè)務數據持續(xù)增大，也需要更強的算力資源支撐。

業(yè)務挑戰(zhàn)

隨著交通銀行的手機銀行業(yè)務迅速發(fā)展，生產系統(tǒng)和管理系統(tǒng)產生的數據呈幾何級數增長，傳統(tǒng)的數倉分析方法和豎井式架構已無法滿足業(yè)務需求。

 

隨著數字社會建設步伐加快，新一輪的金融市場開放再次換擋加速，交通銀行在金融行業(yè)率先進行測試驗證工作，對基礎架構進行改造，對業(yè)務系統(tǒng)和管理系統(tǒng)進行下沉。

 

數字業(yè)務運營成本逐步提高，亟需更優(yōu)化的方法和工具，要求供應商提供穩(wěn)定可靠的產品，同時具備給予客戶進行業(yè)務和系統(tǒng)的規(guī)劃能力，達成監(jiān)管機構的目標要求。

 

交通銀行搭建了1000+節(jié)點的FusionInsight+DWS大數據集群，重新規(guī)劃“一湖一倉”的數據架構體系，通過實時引擎，實現海量數據實時更新，在國產化的趨勢下，需要高性能、國產化的服務器來提供充足的國產化算力資源。

解決方案

協(xié)助客戶搭建了1000+節(jié)點的FusionInsight+DWS大數據集群，對現有多個數據平臺進行整合重構，并借助產品的新版本能力，重新規(guī)劃“一湖一倉”的數據架構體系，通過湖倉融合，實現數據同宗同源；通過實時引擎，實現海量數據實時更新。

交通銀行數據倉庫（DWS）采用神州鯤泰R722服務器作為數據底座，采用MPP（Massive Parallel Processing）架構，支持行存儲與列存儲，提供PB（Petabyte，2的50次方字節(jié)）級別數據量的處理能力。

方案優(yōu)勢
神州鯤泰R722服務器將主要應用于以下業(yè)務
  • 詳單查詢：
    具備PB級數據負載能力，可以適用于安全、電信、金融、物聯(lián)網等行業(yè)的詳單查詢業(yè)務。內存分析技術滿足海量數據邊入庫邊查詢。
  • 數據倉庫：
    具備百TB級數據支撐能力，可以高效處理百億行多表join，適用于操作數據存儲ODS（Operational Data Store）、數據倉庫EDW（Enterprise Data Warehouse）、數據集市DM（Data Mart）。
  • 混合負載：
    基于海量數據查詢統(tǒng)計分析能力與事務處理能力，行列混存技術同時滿足OLTP與OLAP混合負載場景。
  • 大數據分析：
    支持結構化數據PB級分析能力。分布式并行數據庫集群滿足PB級結構化大數據的分析能力。
客戶價值
提供交通銀行數據統(tǒng)一管理

利用從各種數據源提供的數據，管理人員將不再需要憑著有限的數據做出商業(yè)決策。此外數據倉庫及智能BI可直接用于市場細分、庫存管理、財務管理、銷售這樣的業(yè)務流程中。

提高效率和節(jié)省成本

通過數據倉庫，可以建立交通銀行數據模型，這對于交通銀行的銷售、成本控制與收支分配有著重要的意義，極大的節(jié)約了企業(yè)的成本，提高了經濟效益，同時，用數據倉庫可以分析企業(yè)人力資源與基礎數據之間的關系，可以用于反饋分析，保障IT系統(tǒng)的最大化利用。

提高數據的質量和一致性

數據倉庫的實施包括將數據從眾多的數據源系統(tǒng)中轉換成共同的格式，便于數據的處理，提高準確性。