金融大数据分析平台存储解决方案

为大数据分析提供高扩展、低成本、多协议互通的数据共享底座

场景概述

为应对激烈市场竞争,转向“客户为中心”经营模式,金融企业的传统数据仓库平台逐步转向 MPPDB + Hadoop, 大数据分析平台支撑着越来越多的企业能力构建,如:

  • 构建智能风控体系,逐步从 T+1 转向准实时、实时风控
  • 客户需求洞察,“千人千面”构建个推、精准营销等产品服务能力
  • 竞争应对能力,构建企业经营风险管控能力,为产品提供决策能力

基于业务诉求,其大数据平台数据量急速膨胀,从数 TB 到数百 TB、再到数十 PB,传统IT架构已无法满足数据快速增长的需求, 同时随着业务多样化,为提高资源利用效率,很多客户开始考虑存算分离的需求,摆脱以前烟囱式的建设模式。

用户需求

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基于数据湖理念,构造应对大数据应用的数据存储底座,具备高扩展能力,提供高带宽、高容量的存储能力

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数据交换平台、Hadoop 平台、数仓平台等多应用的统一数据服务能力,减少数据的搬迁

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大数据平台面临着海量数据的爆发式增长,现有的三副本方案成本过高,需要低成本方案加以解决

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应用多样化,对计算存储资源的需求也多样化,传统的融合部署模式导致计算、存储资源利用率低

解决方案

XSKY 星辰天合将自身先进的 SDS 技术和行业经验,融入到金融行业的数字化转型中,针对金融大数据分析场景, 通过提供存算分离、多协议融合互通(NFS、CIFS、HDFS、S3 等)的大数据存储方案,为金融客户提供一套高扩展能力、 低成本,支持多业务数据互通共享服务的统一大数据存储平台,为风控、运营、营销业务提供高效的数据服务。

客户价值

百亿文件高性能访问

海量数据高效存储能力,支持百亿文件数量、百 PB 容量扩展,通过 IO 缓存机制优化、客户端并发访问、 RoCE 技术等实现高性能保障

灵活扩展成本节约

存算分离,实现计算、存储资源灵活扩展,存储支持 EC 等高效数据保护方案,相对传统的3副本方案,成本节约 60%+(得盘率按照 80% 和 33% 计)

多协议互通数据共享

支持 NFS、CIFS、HDFS、S3 等多协议的互通,支持 Hadoop、MPP、AI 等计算数据共享应用,避免数据在平台之间频繁的导入导出

云原生和容器化支持

在应用容器化演进中,XGFS 可使业务高效稳定地跑在 Kubernetes 容器平台上,满足客户未来架构演进的需求