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遼寧移動、招商銀行教你如何釋放數據價值

金融、電信很長一段時間代表著國內行業信息化應用的最高水平,不僅僅投資巨大,技術人員規模和技術水平都保持領先,但是隨著互聯網的興起,金融、電信等傳統行業都面臨著沖擊,痛定思痛,傳統行業需要進行變革。

擁抱云計算

不同于互聯網創新企業,金融、電信等屬于國民經濟骨干行業,社會影響力大,牽一發動全身,特殊的行業屬性和社會地位,有更高的可靠性、安全性和穩定性,也有著嚴格的法規遵從的要求,

參照互聯網企業的經驗,最好的辦法就是對應用下手,進行分布式改造

這也是近年來,MySQL、PostgreSQL、Redis、HBase、Cassandra、MongoDB等開源分布式數據庫興起的原因。

與此同時,以華為GaussDB、AWS Aurora、阿里云DRDS為代表,商用分布式數據庫市場風起云涌。

分布式數據庫技術的成熟為金融、電信行業數字化轉型創造了條件。

招商銀行對主流的分布式數據倉庫產品進行了測試,在關鍵的故障恢復指標上,華為GaussDB性能領先,RTO<1S,而其他產品需要30S;這意味管理數據容量提升10倍,AZ內故障恢復速度提升30倍;

華為GaussDB 高性能企業級內核,以及金融級分布式高可用性和擴展性等到了招商銀行的認可。

按照計劃,招商銀行2019年底之前,會將17+生產系統全部遷移到華為GaussDB數據庫,更好的與私有云環境對接。

華為GaussDB探秘

為什么華為GaussDB性能表現出色?

這就要看看GaussDB的一些特點。

GaussDB被華為稱為:后摩爾時代第四代關系型數據庫,將引領一個時代。

GaussDB最大的特點在于AI-Native,也就是AI原生。

從技術上說,AI-Native有5個階段,從AI引擎外掛、AI引擎內置、核心組件AI化&聲明式AI、內核自組裝&AI算力最化,到AI驅動的設計、驗證、開發。

技術階段不同,數據庫的水平有很大的差距。

以AI引擎外掛為例,這種簡單的外掛方式,對于數據庫設計會帶來一些優化的建議;相比AI引擎內置,AI就能夠發揮輔助優化的作用。

到了最高級的AI驅動的設計、驗證、開發,數據庫已經能夠根據應用的場景,結合數據分析的結果,對數據庫上千個參數指標進行聯合調優,最大程度發揮數據庫效能。

這就是同樣的分布式數據庫,華為GaussDB在性能上領先的重要原因

為GaussDB通過異構計算創新框架,可充分發揮X86、ARM、GPU、NPU多種算力優勢,在權威標準測試集TPC-DS上,性能比業界提升48%,排名第一。

GaussDB首個支持鯤鵬芯片,不僅帶來48%的性能優化,也為安全可控提供技術保障和選擇.

GaussDB支持本地部署、私有云、公有云等多種場景。

在華為云上,GaussDB為金融、互聯網、物流、教育、汽車等行業客戶,提供針對性的場景化支持。

FusionStorage 8.0珠聯璧合

作為分布式數據庫,GaussDB與分布式存儲的特點遙相呼應,珠聯璧合

這也是華為發布FusionStorage 8.0的重要原因。

第一,分布式存儲性能業界第一。單節點性能高達16.8萬每秒讀寫速度(IOPS)和1毫秒以內時延,在業界標準測試SPC-1中排名第一,首次讓分布式存儲也可以承載企業關鍵應用。

第二,首次實現一套存儲同時支持塊、文件、對象、HDFS協議,一套存儲可支撐一個數據中心。

第三,率先將人工智能技術融入存儲全生命周期管理,從資源規劃、業務發放、系統調優、風險預測、故障定位等方面實現智能運維管理。

遼寧移動的實踐中,始終被經營分析系統時效性差為問題所困惑。

經過研究發現,造成數據分析時效變差的根本原因在于存儲性能不足,數據庫分析70%的時間是在等待存儲響應,

發現問題癥結,遼寧移動決定對數據進行搬遷,將其遷移到華為FusionStorage 8.0,

從效果看,從2014年~2018年,遼寧移動已逐步將B域、O域及B2B云資源池等系統的數據遷移至華為FusionStorage分布式云存儲上,累計部署存儲節點500+,總容量10PB+,存儲維護投資節省 1300萬/年。

與此同時,月賬單出賬時間由8小時縮短至5小時,數據庫系統性能獲得大幅度提升,100TB的經營分析數據處理時長由之前的10小時縮短至2小時,讓業務部門能夠快速了解經營情況,可以迅速調整區域營銷策略。

重新定義數據基礎設施

經濟學方面,生產力決定生產關系,經濟基礎決定上層建筑。

對于數據業務創新而言,數據基礎設施就是生產力,生產力水平會決定業務應用創新的水平,反過來,業務創新的需求,也要求數據基礎設施能夠與之相適應。

傳統應用模式中,由于信息系統分布式建設,造成煙囪式發展的結果,系統割裂,數據難以集中共享,存在著接入難、分析難、消費難的挑戰。

對此,唯有透過云基礎設施建設,重新定義基礎設施,才能夠為上層應用提供支撐。

6月5日,華為在北京發布了智能數據解決方案FusionData,從數據接入、數據處理和數據使能三個層面,重定義數據基礎設施。

它的關鍵部件包括智能數據連接部件ROMA、智能數據處理部件(含上述的分布式存儲FusionStorage、分布式數據庫GaussDB和大數據平臺FusionInsight)、以及智能數據使能部件DAYU。

智能數據連接部件ROMA能夠支持多數據源接入、消息和API的統一管理、智能通道選擇技術。

1100多種應用和異構數據源等第三方數據源,都可以通過該開放式數據接入框架實現接入;

分布式消息和API的路由,也可以進行統一配置管理,實現跨網、跨域、跨云集成,讓數據自由流動。可根據數據特點,智能選擇多通道傳輸數據,從而大幅提升數據接入效率。

解決了數據來源的問題,接下來是數據的智能處理,分布式存儲FusionStorage、分布式數據庫GaussDB和大數據平臺FusionInsight,實現了數據存儲與計算的分離,打破了系統煙囪式建設;

通過智能分布式存儲的多協議融合技術,實現一份數據同時支持數據庫、大數據、AI等多種業務的分析需求,讓融合數據分析成為可能。其中,融合分析引擎支持數據庫、大數據、AI多引擎融合分析以及GPU、FPGA、ARM等多樣性算力的統一調度。

智能數據使能部件DAYU,通過AI技術,自動感知和采集多個系統的元數據,并對其進行智能化分級分類,生成全局統一的數據視圖,從而為數據尋找提供秒級響應。

DAYU透過OneQuery Turbo技術提供了統一的數據訪問接口,簡化了多數據源、多類型數據的統一訪問和數據加工流程,提升數據獲取速度10倍以上。

重定義的數據基礎設施,從根本上解決了數據接入、處理和使能的難題。

這也是招商銀行、遼寧移動之所以能夠釋放數據價值的基礎。

小結

都說,要想富,先修路。

招商銀行、遼寧移動的實踐告訴我們:重定義數據基礎設施,不僅符合云計算發展的方向,同時也是釋放數據價值的當務之急。

盡管傳統企業在組織,以及人員技術能力難以匹敵互聯網企業,但是借助華為等成熟IT廠商的力量,以FusionData智能數據解決方案為基礎,數據業務創新前景值得預期!

這是一個不錯的選擇!

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