某全国性股份制银行实现非结构化数据治理,整体TCO大幅降低丨创新场景

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来源:钛媒体

痛点:

某全国性股份制银行实现非结构化数据治理,整体TCO大幅降低丨创新场景
(图片来源网络,侵删)

某全国性股份制银行在业务上云的过程中,存在行内业务系统众多的问题,如传统业务、创新业务、生产业务、开发测试、灾备存储、运营运维等众多业务系统。

同时金融行业面临数据类型较多,例如客户信息数据、市场数据、风险数据、财务数据,以及监管数据。

此外数据数据体量较大,大型金融机构每天需要处理成千上万笔交易数据,同时还要存储和分析大量的历史数据。

并且数据复杂度较高,金融数据往往涉及到多个维度和复杂的逻辑关系,同时还需要考虑时间因素和市场变化等因素的影响。

银行还要满足金融行业关键业务的行业审计要求(音***和票据数据的长期留存)。

解决方案:

该银行通过***用青云非结构化数据存储平台,满足了行内众多业务的系统需求,青云非结构化数据应用存储平台在行内***用了两地三中心的部署模式,实现关键业务同城双活、异地灾备,利用廉价的大容量机械磁盘方案实现海量数据的存储与归档。

成效:

目前该行已经构建数百台服务器规模的两地三中心数据存储平台,通过对象存储标准的接口与关键业务适配,从数据存储层即为业务提供更多有价值的功能点,同时为传统业务提供了海量高性能稳定的数据长期存储平台,满足某些关键业务的行业合规性要求。

同时通过***用青云非结构化数据存储技术方案,该行在实现统一运维、信创合规、满足业务需求的背景下,还实现了整体TCO 成倍的降低,为行内新分布式信息化体系构建了扎实的数据存储底座。

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