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交通銀行數據倉庫算力底座

打造交通銀行數據倉庫算力底座，加速交通銀行數字業務創新

客戶檔案

交通銀行創始于1908年，為中國六大銀行之一，也是中國主要金融服務供應商之一，隨著數字創新業務的持續發展，舊有的數據架構不堪使用，新增的業務數據持續增大，也需要更強的算力資源支撐。

業務挑戰

隨著交通銀行的手機銀行業務迅速發展，生產系統和管理系統產生的數據呈幾何級數增長，傳統的數倉分析方法和豎井式架構已無法滿足業務需求。

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隨著數字社會建設步伐加快，新一輪的金融市場開放再次換擋加速，交通銀行在金融行業率先進行測試驗證工作，對基礎架構進行改造，對業務系統和管理系統進行下沉。

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數字業務運營成本逐步提高，亟需更優化的方法和工具，要求供應商提供穩定可靠的產品，同時具備給予客戶進行業務和系統的規劃能力，達成監管機構的目標要求。

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交通銀行搭建了1000+節點的FusionInsight+DWS大數據集群，重新規劃“一湖一倉”的數據架構體系，通過實時引擎，實現海量數據實時更新，在國產化的趨勢下，需要高性能、國產化的服務器來提供充足的國產化算力資源。

解決方案

協助客戶搭建了1000+節點的FusionInsight+DWS大數據集群，對現有多個數據平臺進行整合重構，并借助產品的新版本能力，重新規劃“一湖一倉”的數據架構體系，通過湖倉融合，實現數據同宗同源；通過實時引擎，實現海量數據實時更新。

交通銀行數據倉庫（DWS）采用AG真人鯤泰R722服務器作為數據底座，采用MPP（Massive Parallel Processing）架構，支持行存儲與列存儲，提供PB（Petabyte，2的50次方字節）級別數據量的處理能力。

方案優勢

AG真人鯤泰R722服務器將主要應用于以下業務

詳單查詢：
具備PB級數據負載能力，可以適用于安全、電信、金融、物聯網等行業的詳單查詢業務。內存分析技術滿足海量數據邊入庫邊查詢。
數據倉庫：
具備百TB級數據支撐能力，可以高效處理百億行多表join，適用于操作數據存儲ODS（Operational Data Store）、數據倉庫EDW（Enterprise Data Warehouse）、數據集市DM（Data Mart）。
混合負載：
基于海量數據查詢統計分析能力與事務處理能力，行列混存技術同時滿足OLTP與OLAP混合負載場景。
大數據分析：
支持結構化數據PB級分析能力。分布式并行數據庫集群滿足PB級結構化大數據的分析能力。