客戶檔案
交通銀行創(chuàng)始于1908年，為中國(guó)六大銀行之一，也是中國(guó)主要金融服務(wù)供應(yīng)商之一，隨著數(shù)字創(chuàng)新業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展，舊有的數(shù)據(jù)架構(gòu)不堪使用，新增的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)持續(xù)增大，也需要更強(qiáng)的算力資源支撐。

業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)

隨著交通銀行的手機(jī)銀行業(yè)務(wù)迅速發(fā)展，生產(chǎn)系統(tǒng)和管理系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)倉分析方法和豎井式架構(gòu)已無法滿足業(yè)務(wù)需求。

 

隨著數(shù)字社會(huì)建設(shè)步伐加快，新一輪的金融市場(chǎng)開放再次換擋加速，交通銀行在金融行業(yè)率先進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證工作，對(duì)基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行改造，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)和管理系統(tǒng)進(jìn)行下沉。

 

數(shù)字業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)成本逐步提高，亟需更優(yōu)化的方法和工具，要求供應(yīng)商提供穩(wěn)定可靠的產(chǎn)品，同時(shí)具備給予客戶進(jìn)行業(yè)務(wù)和系統(tǒng)的規(guī)劃能力，達(dá)成監(jiān)管機(jī)構(gòu)的目標(biāo)要求。

 

交通銀行搭建了1000+節(jié)點(diǎn)的FusionInsight+DWS大數(shù)據(jù)集群，重新規(guī)劃“一湖一倉”的數(shù)據(jù)架構(gòu)體系，通過實(shí)時(shí)引擎，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新，在國(guó)產(chǎn)化的趨勢(shì)下，需要高性能、國(guó)產(chǎn)化的服務(wù)器來提供充足的國(guó)產(chǎn)化算力資源。

解決方案

協(xié)助客戶搭建了1000+節(jié)點(diǎn)的FusionInsight+DWS大數(shù)據(jù)集群，對(duì)現(xiàn)有多個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行整合重構(gòu)，并借助產(chǎn)品的新版本能力，重新規(guī)劃“一湖一倉”的數(shù)據(jù)架構(gòu)體系，通過湖倉融合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同宗同源；通過實(shí)時(shí)引擎，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新。

交通銀行數(shù)據(jù)倉庫（DWS）采用神州鯤泰R722服務(wù)器作為數(shù)據(jù)底座，采用MPP（Massive Parallel Processing）架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供PB（Petabyte，2的50次方字節(jié)）級(jí)別數(shù)據(jù)量的處理能力。

方案優(yōu)勢(shì)
神州鯤泰R722服務(wù)器將主要應(yīng)用于以下業(yè)務(wù)
  • 詳單查詢：
    具備PB級(jí)數(shù)據(jù)負(fù)載能力，可以適用于安全、電信、金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的詳單查詢業(yè)務(wù)。內(nèi)存分析技術(shù)滿足海量數(shù)據(jù)邊入庫邊查詢。
  • 數(shù)據(jù)倉庫：
    具備百TB級(jí)數(shù)據(jù)支撐能力，可以高效處理百億行多表join，適用于操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)ODS（Operational Data Store）、數(shù)據(jù)倉庫EDW（Enterprise Data Warehouse）、數(shù)據(jù)集市DM（Data Mart）。
  • 混合負(fù)載：
    基于海量數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計(jì)分析能力與事務(wù)處理能力，行列混存技術(shù)同時(shí)滿足OLTP與OLAP混合負(fù)載場(chǎng)景。
  • 大數(shù)據(jù)分析：
    支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)PB級(jí)分析能力。分布式并行數(shù)據(jù)庫集群滿足PB級(jí)結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的分析能力。
客戶價(jià)值
提供交通銀行數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理

利用從各種數(shù)據(jù)源提供的數(shù)據(jù)，管理人員將不再需要憑著有限的數(shù)據(jù)做出商業(yè)決策。此外數(shù)據(jù)倉庫及智能BI可直接用于市場(chǎng)細(xì)分、庫存管理、財(cái)務(wù)管理、銷售這樣的業(yè)務(wù)流程中。

提高效率和節(jié)省成本

通過數(shù)據(jù)倉庫，可以建立交通銀行數(shù)據(jù)模型，這對(duì)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(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)，用數(shù)據(jù)倉庫可以分析企業(yè)人力資源與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，可以用于反饋分析，保障IT系統(tǒng)的最大化利用。

提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性

數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施包括將數(shù)據(jù)從眾多的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中轉(zhuǎn)換成共同的格式，便于數(shù)據(jù)的處理，提高準(zhǔn)確性。