• 数据仓库

  • 应用场景

  • 大数据处理

  • 企业数据仓库

  • 客户业务挑战/痛点

    大数据时代数据产生的价值越来越大,BI分析向大数据分析演变:
  • 数据内容:结构化->非结构化->动态

  • 分析视角:看到过去->面向未来->决定现在

    当前很多客户都已搭建了企业级数据仓库平台,实现了业务系统数据整合,面对大数据分析的需求,往往存在以下不足:
  • 已投产的BI应用以报表、多维分析和管理驾驶舱为主,无法满足大数据时代的分析需求

  • 面对业务部门提出的用户全生命周期信息采集和管理、精准营销等需求,现有平台在架构上、产品和服务功能上、处理性能上均无法满足

  • 方案介绍

  • 采用Shared-nothing的MPP 架构
  • 线性度为1的可扩展性,上限可扩展至50PB+的数据规模
  • 技术特征:
    • 数据分配:采用HASH算法,实现均匀分布

    • 数据管理:数据自动分布,管理轻松便捷

    • 智能优化:高性能的动态和复杂查询的性能

    • 并行处理:真正无条件、所有过程并行

    • 扩展能力:系统的性能随节点的扩容线性增长

    • 系统升级:升级方便、高效,数据无须重分布

  • 系统特点:
    • 存储空间:采用统一的空间管理,只进行逻辑空间限制;
      通过卓越的多值压缩技术,产生更高的压缩比率

    • CPU:利用更少的CPU提供相同的计算能力

    • TCO:更低或者相同的系统采购成本;无须系统集成和测
      试;更低的系统管理成本

  • 方案优势

    性能:
  • 大数据量复杂运算效率快,适合企业数据仓库系统的数据规模和应用场景

  • 为数据仓库处理设计专业数据库,无条件并行处理

  • 提供成熟的混合负载管理和优化级调度能力,能够很好的支持各种复杂应用对资源的使用

  • 不提供CPU资源,利用更少的CPU提供相同的计算能力

    高容错性:
  • 硬件软件双重数据保护(RAID,Clique,热备节点,Fallback等)

  • 支持双活系统(Dual Active)

    整体拥有成本:
  • 投资保护

  • 更低的系统管理成本

  • 一体机,装机即可使用

  • 卓越的多值压缩技术,更高的压缩比率

  • 无需额外系统空间损耗

    易用性:
  • 数据库完全自管理,空间、数据分布和管理无需人工干预

  • 更少的DBA

  • 成功案例

  • 交通银行数据仓库项目

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