农行试点x86服务器应对大数据多重挑战

发布时间:2023-04-01 07:07:49 作者:biubiu 阅读量:3523

金融数据中心一贯是小型机的天下,这是源于金融业务以可靠性和稳定性为首要指导。不过,随着大数据和分布式架构的流行,x86服务器凭借堪与小型机比肩的性能,正在逐步抢占小型机的市场空间。

  在信息化时代,数据深刻影响着银行的未来发展,谁拥有数据谁就获得了话语权。数据的价值来源于对海量的客户交易数据、客户行为数据等的深层挖掘和分析,以便做到精准定位和营销,进而根据不同的客户和市场需求设计不同的金融产品,提升银行的盈利能力。这种基于大数据的金融业务创新,目前已经成为各商业银行的竞争焦点之一。

  中国农业银行作为中国四大国有银行之一,据不完全统计,目前其各应用系统每年产生的结构化数据已经突破100TB,而非结构化数据更是突破1PB(1024TB)大关。这也促使农行在大数据实践方面积极走在行业前列。

  数据飞速增长 IT架构挑战严峻

  过去,农业银行业务系统运行平台多是小型机,而小型机单机扩展能力有限,原有的架构越来越难以支撑飞速增长的业务应用的计算资源需求。

  厂商来源单一也导致小型机的采购和维护费用高昂。 特别是Unix小型机软件封闭,操作系统、 虚拟化、数据库等软件采购费用相比x86架构高出数十倍,性价比较低。

  于是,近年来在互联网行业广泛应用并持续创造价值的Hadoop大数据方案,引起了中国农业银行的关注。Hadoop框架的一个显著特点是,将以往需要高性能小型机才能完成的计算任务,分解为由多台x86服务器(甚至PC机)组成的计算集群来完成。

  2012年7月,农行正式引入业内广受关注的Hadoop大数据方案。该方案首先被应用于支撑对历史交易数据进行查询与分析,通过采用业界流行的Hadoop分布式计算框架,处理海量结构化和非结构化数据。

  经过认真的评估与论证,农行的IT技术团队认为,由x86服务器组成的计算集群,在计算性能上可以满足Hadoop大数据方案的要求,但在经济性方面比小型机更具有优势。

  联合华为试点分布式计算架构 顺应U2L大势

  为验证这种可行性,2012年下半年,农行的IT技术团队与华为的服务器研发团队成立了联合工作组。根据双方达成的合作协议,华为将提供x86服务器组成计算集群,由农行在华为的计算平台上运行Hadoop的相关软件,并进行相关的业务测试。农行与华为均希望通过试点“x86服务器”的分布式并行计算架构,来共同应对金融大数据业务带来的挑战。

  首先,农行希望x86服务器在计算性能上应具备“秒级响应”的能力。目前,农行在中国境内的分支机构超过2.34万,服务的客户超过4.2亿,各营业网点、自助终端设备、网上银行等对数据中心的访问属于高并发访问。对于历史交易数据的查询与分析业务,为确保客户的满意度与银行的工作效率,农行要求大数据处理平台对交易明细数据的随机查询要在“秒级”完成响应。

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网友评论


评论时间:2024-03-21 06:25:02

I/O类服务器程序由硬件驱动执行;II软件定义型服务器则是一种基于操作系统或中间件来控制购买虚拟主机怎么建站 的可重构式服务器租服务器 间件来控制的可重构式服务器

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