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

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
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
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
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

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