項目背景

攀枝花商業銀行積累了豐富的業務數據，數據總量急速增長，數據資源呈現海量、快速增長等特點，原有的Netezza數據倉庫系統已存在使用瓶頸，不能滿足銀行發展的數據產出需求，考慮到國內銀行業采用基于開放X86的MPP架構數據庫構建結構化數據處理平臺及分析應用已經成為一種趨勢，故采用GBase 8a替換原Netezza數據倉庫一體機。

解決方案

攀枝花商業銀行數據倉庫使用GBase 8a MPP Cluster完成海量數據的統一存儲、管理、信息共享和數據資源服務，并作為應用系統的支撐，針對不同的業務建立不同的專題，建立完善的數據采集、加載、存儲、分析和應用展示的架構。

系統總體架構如下：

數據倉庫架構說明：

• 數據來源層：是銀行現有的各種業務系統；

• 抽取加載層：通過ETL的工具，從源系統中將海量數據抽取出來進行抽取、加載、轉換等操作；

• 存儲管理層：采用GBase 8a MPP集群建設，加載機將海量數據進行清洗后，按照一定的規則，將數據按照一定的規律分發到各節點上，建立數據主倉——數據倉庫和數據集市，集市根據倉庫的業務不同，各集市的規模也不同；

• 分析展示層：銀行通過第三方分析挖掘工具將數據從數據倉庫或數據集市中提取出來，進行進一步的分析，加載到相應的業務模塊中；

• 應用門戶層：銀行的內部系統或外部系統，通過中間件將各個模塊所需要的數據整理后通過門戶網站呈現出來。

應用效果

• 動態擴展：

系統可擴展能力強，支持集群動態擴展，且性能隨著節點的增加而線性提升。

• 數據遷移：

實現了第三方數據庫無風險遷移到GBase 8a MPP數據庫的全面解決方案。遷移工作做到了，過程標準化、工作簡單化、風險最小化。

• 高可用性：

雙活同步機制可以保證在每天集群級同步批量完成后，主備集群的數據完全一致。保障了數據和服務的高可用性，即使主集群出現故障無法短期恢復的場景，也可以迅速完成集群切換，使用備庫提供數據和服務，充分保障了集群的高可用性。

• 低投高效：

GBase 8a MPP Cluster運行于低成本X86 PC Server，具有高性能，低成本的特性。

• 可視化、易維護：

便捷易用的集群可視化管理工具，功能齊全，方便運維人員管理維護集群，極大提升生產效率。