多元开放的大数据综合管理服务平台
成效数据
节点集群数超过
300+
300+
处理效率提高
20%
20%
运维开发成本降低
40%
40%
企业介绍
该银行是一家拥有百年历史的国内领先其他银行，拥有广泛的客户群体，服务领域覆盖零售银行、企业银行和投资银行等多个领域。随着数字化时代的到来，该银行正在积极深入推进数字化转型，致力于为客户提供更加智能化、高效化、便捷化的金融服务。
背景&契机
该银行基于大数据平台提供业务场景服务化的需求，行内在过去多年的工作累积中已经掌握了丰富的覆盖各个场景（尤其是金融、银行业）的能力与经验。随着业务需求和科技进步的发展，提供单一生态能力的大数据平台，在成本控制、自主可控、自研组件等多种要求下，已经无法满足业务快速增长的需求。
因此，在多方比较后，该银行选择了我们作为合作伙伴，希望我们能够帮助其研发一套可兼容多种大数据生态，并提供统一的运维管理等服务的综合一站式大数据平台。
因此，在多方比较后，该银行选择了我们作为合作伙伴，希望我们能够帮助其研发一套可兼容多种大数据生态，并提供统一的运维管理等服务的综合一站式大数据平台。
客户痛点
高昂的成本
该行使用过往产品时，产生了两项额外的成本：
一、订阅服务而产生的高额订阅费。
二、平台层的产品体系对开发团队的能力极高，间接增加了人力和使用成本。
一、订阅服务而产生的高额订阅费。
二、平台层的产品体系对开发团队的能力极高，间接增加了人力和使用成本。
国外产品的束缚
该行正计划转型成为科技金融公司，要求摆脱国外产品的束缚，进行产品自研。基于开源研发一套用于支撑行内大数据核心业务的平台，支持多种开源组件集成，组件、版本的灵活升级和快速迭代，并具备对外输出的能力，成为该行的重点工作。
数据分散
该行现有的业务数据及处理方式过于分散，希望搭建一个具备解决实际应用场景问题的大数据平台。不仅能够满足集群运维、开发、监控需求，同时也要满足平台管理需求，通过平台+解决方案的形式，持续地为更多的应用场景服务。
解决方案
多元开放的大数据综合管理服务平台
上层具备支持服务该银行行业属性的大数据支持能力，下层拥有开源自研产品，同时具备国产化产品生态技术栈纳管能力。
方案实现流程
1
与需求方一起讨论制定产品纳管方案和标准。
2
自主研发底层大数据集群运维管控平台，全面集成各类大数据和K8S生态组件，满足各类大数据场景需求
3
结合该行生产实践经验，进行产品架构设计，包含集群部署、监控、组件高可用、服务负载均衡、K8S集群管理、应用开通等管理功能。
4
朝着平台PaaS化，产品智能化、自动化全方位的方向，大胆采用先进技术，包括但不限于云原生技术开发， 实现弹性伸缩、存算分离。
5
帮助其形成相对完善的产品+解决方案体系，上线生产场景应用。
成果
我们的大数据综合服务平台，已成功地应用于该银行的多个业务场景中。搭建的一站式综合服务管理平台解决了银行内部五大数据集群，解决了各服务组件安装、升级、监控等运维复杂度高、人力投入大等问题。
平台实现了PB级数据迁移和接入
300+
集群节点数，
500+TB
总存储，有效保证了可用性。
在业务层面上，该银行也实现了更好地进行数据分析和挖掘，提高了业务运营效率和精准度，为客户提供更优质的服务，数据处理效率提高了
20%
，平台运维成本据估算也至少降低了
40% 。
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