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  • 产品名称: 大型商业银行自主可控大数据平台解决方案

 

 数据是金融机构核心资源和重要资产的观念已经形成共识,未来金融机构的核心竞争力将很大程度上依赖于大数据的分析、挖掘和应用水平。大数据在金融行业加强风险管控、精细化管理、产品创新和精准营销等业务转型中将起到重要作用,有助于金融机构实现数据资产向战略资产和市场竞争力的转化。

大数据量要求金融企业IT基础设施更易于实现数据的整合集中、扩展伸缩、管理维护。近年来x86架构服务器性能大幅提升,足以胜任海量数据对基础架构能力的要求。因此,具备高扩展性的开放架构正逐步成为金融行业应对大数据的优选方案。

金融大数据平台解决方案正是针对金融行业大数据需求,采用x86服务器部署开放式架构,创新性的实现MPP数据库与Hadoop生态系统混搭架构下的存储运算一体化,充分发挥MPP集群的并行计算能力和Hadoop的存储扩展能力优势,建设金融机构企业级大数据平台,构建统一的数据视图,为客户、风险、营销、运营、财务管理等方面提供基于大数据平台应用的框架和基础功能。

系统整体架构

图 1金融大数据平台架构图

大数据平台数据架构包括Hadoop集群和MPP数据库集群。

Hadoop集群主要用于数据交换、多结构化数据预处理、结构化数据的预处理以及海量历史数据的存储。

MPP架构集群包括三个数据库,实时数据库、大数据平台主库、一级历史库。实时数据库主要用于实时数据处理,满足实时类应用需求。大数据平台主库主要实现操作数据区、基础数据区、共性加工数据区和仓内数据集市的加工处理。大数据平台主库保存2年的数据。一级历史库用于存储2至7年的大数据平台主库数据,供上层应用查询分析,数据库主库定期向一级历史库进行备份。

高性能数据集市从MPP架构集群数据库中获取业务数据,向外部应用提供数据快速精确查询以及灵活查询的需要,提升业务分析响应速度。仓外数据集市通过数据服务接口获取MPP集群数据,实现资产负债、电子银行、监管报送、风险管理、互联网金融等业务领域的数据应用需求。

MPP与Hadoop 混搭分工、优势互补

图 2MPP与Hadoop混搭架构下数据流向图

在此架构中,Hadoop承担数据清洗,转换以及保存数据仓库、数据集市的备份数据等功能。Hadoop对数据进行简单查询效率很高,适合过滤错误数据、残缺数据和重复数据,可以很好地承担数据清洗任务。Hadoop具有优秀的扩展能力,为元数据、清洗后数据、备份数据以及元数据等类型的海量数据存储提供了保障。

而数据仓库、数据集市由GBase 8a MPP Cluster来承担,面向海量数据分析型应用。GBase 8a MPP Cluster是以独特的列存储,高效压缩和智能索引技术为基础,基于Shared Nothing + MPP架构的新型数据库产品,可以满足银行业内日益增大的数据分析、数据挖掘、数据备份和即席查询等应用需求。与传统Hadoop或传统数据库相比,GBase 8a在海量数据分析处理方面性能提升10-100倍。

方案优势

l   海量数据处理:海量并行复杂数据处理平台,可以支撑PB级的数据存储。同时具有良好的可扩展性,可以满足未来的扩容需求。

l   系统性能提升:大数据平台能够充分发挥MPP数据库的大规模分布式并行计算优势,在1000亿行以上的大表上做复杂的分析运算分钟级响应;高速的数据加载性能可以保证每天的数据增量及时入库;高并发的支持能力进一步提升了业务系统的处理能力。

l   提升数据计算和在线备份能力:本方案采用了MPP和Hadoop融合的方式设计和搭建大数据平台,使用Hadoop分担了MPP集群的数据备份功能,从而让MPP的计算能力获得了进一步的提升,利用Hadoop中HDFS的高可扩展性提升了平台的存储能力。

l   全国产平台自主可控本方案采用南大通用的GBase 8a MPP Cluster数据库产品和华为国产PC服务器,建设我国金融行业规模最大的全国产大数据平台,解决了企业级大数据处理需求的同时,提升了信息安全水平。

l   集中经分水平提升:大数据平台的建设完成了将数据从省级分行到总行的集中和整合,构建了统一的大数据平台,有效提升了总行集中经分的能力和水平。

l   满足外部监管要求:我国对银行业的监管日趋严格,已经深入到银行经营管理的具体细节,大数据平台作为数据集中和统一管理的载体,为外部监管和信息披露提供及时、准确、一致的数据支撑。

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