解决不同存储场景,不同数据形态的存储问题
提供高效、智能、可靠的数据管理方案
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方案背景
Data Lakehouse(湖仓一体)是新出现的一种数据架构,它同时吸收了数据仓库和数据湖的优势,数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作,同时它也能为金融客户进行数据治理带来更多的便利性。杉岩数据推出的湖仓一体解决方案为金融客户提供了结构化数据、非结构化数据的统一存储和数据管理。
客户挑战
数据应用增多、新业务拓展、数据挖掘深度提高等都导致大量数据要存储,数据也正在企业经营中发挥着更大的作用。随着不断膨胀扩大的数据规模,对数据的存储也提出了更高的要求。
HDFS是Hadoop原生的存储系统,但存储层正在逐渐分级化和专业化,计算层无需继续依赖开源HDFS存储,可以转向具有更好的可靠性和利用率,具备更丰富企业级特性的数据湖存储。为了实现处理海量数据低延时的目标,数据仓库也转向大规模并行处理(MPP)技术,通过计算和存储分离的策略,可以提升系统的并发处理能力和扩展性。
在云计算、AI、物联网的带动下,全球企业走向数字化,而对备份数据,企业开始从关注单纯的存储性向可用性转变。同时这三项技术也呼唤着数据的实时或近实时处理。
解决方案
金融湖仓一体解决方案通过杉岩CNFS云原生文件存储打造。杉岩CNFS云原生文件存储具有秒级检索和性能线性扩展等能力,支持S3、HDFS、POSIX等多种协议接口,满足大数据场景下海量数据的摄入、分析、价值提取等不同业务过程的需求,可以作为统一的存储池,对接多种数据输入方式,存储任意规模的结构化、半结构化、非结构化数据。
客户价值
实现了存算分离,存储和计算资源可以独立配置和升级扩容,杉岩CNFS云原生文件存储比HDFS或传统存储成本更低,相对传统方案降低90%,独立的元数据服务可以实现秒级扩容。
上层数据分析提供了HDFS、S3和POSIX语义兼容的数据服务,并通过多种客户端缓存模式,为应用提供高效、弹性、智能的数据访问和编排。
统一存储资源池,存储管理结构化数据、非结构化数据,协议互通,避免数据重复拷贝;并提供了多种类型冷热分层,优化数据存储。
成功案例
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