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客户档案
交通银行创始于1908年，为中国六大银行之一，也是中国主要金融服务供应商之一，随着数字创新业务的持续发展，旧有的数据架构不堪使用，新增的业务数据持续增大，也需要更强的算力资源支撑。

业务挑战

随着交通银行的手机银行业务迅速发展，生产系统和管理系统产生的数据呈几何级数增长，传统的数仓分析方法和竖井式架构已无法满足业务需求。

 

随着数字社会建设步伐加快，新一轮的金融市场开放再次换挡加速，交通银行在金融行业率先进行测试验证工作，对基础架构进行改造，对业务系统和管理系统进行下沉。

 

数字业务运营成本逐步提高，亟需更优化的方法和工具，要求供应商提供稳定可靠的产品，同时具备给予客户进行业务和系统的规划能力，达成监管机构的目标要求。

 

交通银行搭建了1000+节点的FusionInsight+DWS大数据集群，重新规划“一湖一仓”的数据架构体系，通过实时引擎，实现海量数据实时更新，在国产化的趋势下，需要高性能、国产化的服务器来提供充足的国产化算力资源。

解决方案

协助客户搭建了1000+节点的FusionInsight+DWS大数据集群，对现有多个数据平台进行整合重构，并借助产品的新版本能力，重新规划“一湖一仓”的数据架构体系，通过湖仓融合，实现数据同宗同源；通过实时引擎，实现海量数据实时更新。

交通银行数据仓库（DWS）采用PG国际鲲泰R722服务器作为数据底座，采用MPP（Massive Parallel Processing）架构，支持行存储与列存储，提供PB（Petabyte，2的50次方字节）级别数据量的处理能力。

方案优势
PG国际鲲泰R722服务器将主要应用于以下业务
  • 详单查询：
    具备PB级数据负载能力，可以适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。内存分析技术满足海量数据边入库边查询。
  • 数据仓库：
    具备百TB级数据支撑能力，可以高效处理百亿行多表join，适用于操作数据存储ODS（Operational Data Store）、数据仓库EDW（Enterprise Data Warehouse）、数据集市DM（Data Mart）。
  • 混合负载：
    基于海量数据查询统计分析能力与事务处理能力，行列混存技术同时满足OLTP与OLAP混合负载场景。
  • 大数据分析：
    支持结构化数据PB级分析能力。分布式并行数据库集群满足PB级结构化大数据的分析能力。