金融湖仓一体解决方案
方案背景
湖仓一体，释放全量数据价值
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
数据井喷式增长，如何夯实存储基础设施
需要支持快速增长的数据规模
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。
大数据基础，设施架构升级
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。
数据处理实时性增强
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
新一代数据管理架构，破解金融行业数据孤岛
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
让海量数据弹性、安全存储，发挥更大价值
海量弹性
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。
生态开放
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。
高性价比
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。
