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    金融行业客户数据来源越来越广泛,从而带来越来越多的半结构数据和非结构数据。金融企业现有设备老旧,无法适应创新业务,不能满足受众人群提出的个性化服务体验需求,急需升级现有架构满足在实时分析海量数据的需求。各种日志数据不断累积,无法充分挖掘庞大数据的价值;因数据量占据存储空间过大带来业务批处理效率低下,宽表的运维效率逐步下降的恶性循环。

    银行如何利用加速技术实现银行业务提速

    银行的数据量处理一直是金融业的痛处。银行业务处理的数据不仅包括了数千万客户的资料、账户信息以及交易记录,还包括了银行内部的市场信息、团队业绩以及销售记录等。数据仓库建立后,数据更多了,但是报表只能提供宏观状态。传统IT架构支撑报表,在大数据环境下无法应对实时随机查询,而实时客户行为分析更是无法实现的。数据加工、查询到加速技术进入了银行业系统架构师的视野。

    雅捷信息、NVIDIA和IBM Power联合推出的高性能运算一体机,利用GPU提速,实现数据亚秒级甚至毫秒级响应,GPU可以在机器间、机器内部的GPU之间以及GPU内部的计算单元之间进行三级并行,GPU内部众多的计算单元可快速的进行线程切换,能非常快速地进行本地内存访问。这项解决方案可以帮助银行更好地利用数据价值实现业务创新。

    雅捷信息助力大数据时代的智能金融服务 在大数据时代,银行业务加速实现实时风控、实时分析和实时定价能够给银行业务带来大量创新机会
    GPU技术与NVIDIA高性能处理器 大数据下的SQL查询需要加速,主要利用GPU具有多执行器和大数据吞吐量的特点,将其用于数据表的条件扫描,结果分组等等
    Power助力高性能运算 Power S822LC 通过将 POWER8 专用于大数据的架构和加速器性能结合在一起,帮助用户更快地获得洞察
    谢军 雅捷信息首席信息官、副总经理
    罗华平 NVIDIA中国首席解决方案架构师
    徐宁 IBM硬件系统部Linux系统技术总监
    服务器在实际应用中NVLINK协议能起到哪些作用?
    在大量数据日志分析处理上IBM POWER能够实现哪些优势?
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    用于高性能计算的IBM Power System S822LC

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    • 更多应用被加速

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      计算密度高: 1U高度,最大支持2插槽512G内 存全面拥抱OpenStack,支持KVM虚拟化,容 器池以及BareMetal 等各种形态,充分满足公有 云,私有云和混合云的要求3 PCIe Gen3 和4 HDD /SSD 插槽完全可以胜任计算密集型应用的需求

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    • NoSQL解决方案
    • MPP解决方案
      统一大数据支持平台
      由于数据量大批量增长,企业现有的、基于传统的行式关系型数据库查询响应时间长,传统的关系型数据库对于海量数据的效率不高——导致服务体验变差,流失客户的危机一触即发。
      基础架构:Hadoop+Spark
      方案优势:
      1. PWR8 SMT8;
      2. 全面支持 ODP;
      3. 相比x86高达3.65倍性能表现 在支持业务运维的同时提供优质的客户体验,帮助该企业赢得客户间的更高声誉。
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      NoSQL解决方案
      金融行业客户数据来源越来越广泛,从而带来越来越多的半结构数据和非结构数据,上述两种数据都是金融企业审查分析,评估客户的重要参照。金融企业现有设备老旧,无法适应创新业务,不能满足受众人群提出的个性化服务体验需求,急需升级现有架构满足在实时分析海量数据的需求。
      基础架构:MongoDB
      方案优势:
      1. 结合Power CPU与智能8线程SMT技术,大幅提升数据处理冻力
      2. Power RAS为该企业的安全性提供保障
      3. 在保证了数据处理能力外,团队还充分考虑到该企业行业领域的安全问题,设计实施最适宜此企业的创新型IT架构
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      NoSQL解决方案
      金融行业客户数据来源越来越广泛,从而带来越来越多的半结构数据和非结构数据,上述两种数据都是金融企业审查分析,评估客户的重要参照。金融企业现有设备老旧,无法适应创新业务,不能满足受众人群提出的个性化服务体验需求,急需升级现有架构满足在实时分析海量数据的需求。
      基础架构:SequoiaDB
      方案优势:
      1. PWR8 SMT8;
      2. 全面支持 ODP;
      3. 相比x86高达3.8倍性能表现由于采用通用协议,老旧机器的数据平稳过渡到新架构的同时,使某企业全面实现了在极短时间内可分析洞察海量数据的需求
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      MPP解决方案
      由于创新经济体的出现,金融行业竞争加剧,金融企业发现现有信息架构的数据库响应时间低下,直接影响到前端客户等待时间,并因此遭到投诉。
      基础架构:Gbase 8A
      方案优势:
      1. PWR8 SMT8;
      2. 相比x86高达2倍性能表现
      3. 通过提升业务批处理速度,该网点的工作效率得到大量提升,赢得不少客户赞誉
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    • 全量日志综合分析管理平台解决方案
    • 历史数据查询平台
    • 银行柜面/前置系统
    • 银行文件云/统一协作系统
      全量日志综合分析管理平台解决方案
      传统单机日志管理工具无法容纳巨量的日志存储及无法快速及时地搜索、定位、监控、分析及管理,可扩展性差,日志存储时间短,无法有效解决审计问题以及因此产生的经营问题。
      基础架构:GPFS+Symphony/IOP
      方案优势:
      1. 强大的 RAS 保证;
      2. GPFS+Symphony强大的稳定可靠性,IOP更灵活的开放和兼容性
      3. 高质量的 IBM Lab Service 定制服务使该企业能够安全、长时间、低成本地储存日志,方便审计的同时,对大数据量的日志进行数据挖掘以进行其他经营活动。
      历史数据查询
      各种日志数据不断累积,无法充分挖掘庞大数据的价值;因数据量占据存储空间过大带来业务批处理效率低下,宽表的运维效率逐步下降的恶性循环。
      基础架构:Hadoop+Spark
      方案优势:
      1. 因使用Power系统提升数据节点的密度,简化了大数据集群部署复杂度。
      2. Power VM使得处理大数据资源更高效灵活
      3.通过部署历史数据平台,将新旧数据分层处理,使该企业扭转了数据量大、运行分析效率低下的局面。以进行其他经营活动。
      银行柜面/前置系统
      支持核心业务的设备陈旧,系统资源消耗高,希望能在原有基础上进行升级重组,应对当代金融企业转型。
      基础架构:WAS
      方案优势:
      1.单节点支持多个高并发的JVM;
      2. 在分布式架构中保持性能/节点的线性增长
      3.通过更换重组,新的分布集群拥有自动扩展、冲容的特点,支持灵活可变的数据模型,增加了海量数据时间序管理等应用,本次平稳升级使该企业管理层节省大量成本,专注于业务创新。
      银行文件云/统一协作系统
      由于部门协调工作壁垒较大,整合分析困难,容易出现运维分析死角;传统的日志分析管理工具也通常专注单一被管理实体,造成大量资源浪费,给该企业转型升级制造很大障碍。
      基础架构:GPFS+WAS
      方案优势:
      1. 强大的 RAS 保证;
      2. 单节点支持多个高并发的JVM;
      3.在分布式架构中保持性能/节点的线性增长
    联系IBM专家
    400-810-1818
    转2399
    点击前往IBM官网了解更多 IBM Linux服务器

    现有系统已经超负荷运行,磁盘空间利用率接近饱和,由于高压力带来的稳定性降低威胁业务的安全。现有系统性能不足,扩展困难,无法满足前段业务对流量计费的需求。 原有x86技术架构的局限性导致局部故障容易引发全局中断风险,无法实现真正意义上的7*24小时业务。 x86系统扩展方面,客户量的增加,将带来系统性能问题,机房问题,能耗问题。现有系统采用竖井式架构,设备陈旧,升级改造复杂,继续使用成本高昂。大数据、spark等技术已大量应用于流量计费、详单查询、精准营销等业务场景,x86平台无法满足大数据量下的实时分析需求。运营商希望一个性价比高的平台支持OCS、BSS等核心系统。

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    • 移动企业大数据平台解决方案
    • 移动第三代融合计费系统解决方案
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      移动企业大数据平台解决方案
      现有系统已经超负荷运行,磁盘空间利用率接近100%,由于高压力带来的稳定性降低威胁业务的安全。 客户希望在一期MR 1.0批量分析应用的基础上,增加实时分析应用,这需要支持MR 2.0和Spark计算,一期平台无法支持。 基础架构:Symphony+GPFS-FPO+Hadoop 2.0+Spark 方案优势: 1. 与一期平台良好的应用兼容性,一个平台同时支持MR1.0,MR2.0和Spark框架。 2.IBM Symphony和GPFS-FPO组合的大数据平台具有更好的多租户企业级特性,其运营维护性经过检验。 3. IBM Team的专业技能和服务能力经过了两年的检验,得到了客户的认可比x86服务器,IBM Linux on Power产品具有更好的性价比
      移动第三代融合计费系统解决方案
      现有系统性能不足,扩展困难,无法满足前段业务对流量计费的需求。 现有系统采用竖井式架构,设备陈旧,升级改造复杂,继续使用成本高昂。 基础架构:Altibase+GPFS-FPO 方案优势: 1.IBM为客户提供了高性能的分布式计费基础框架,采用内存数据库和分布式文件系统,实现无共享全分布式架构,实现在线Scale-out扩容能力 2. IBM引入Altibase内存数据库,打败x86+Oracle TT组合。 3. GPFS-FPO的高性能、稳定性,扩展性,POSIX兼容性及安全特性。
      电子渠道及统一信息平台系统解决方案
      x86技术架构局限性:导致局部故障容易引发全局中断风险,无法实现真正意义上的7*24小时业务。 x86系统扩展问题:客户量的增加,将带来系统性能问题,机房问题,能耗问题。 基础架构:GPFS+Symphony / IOP 方案优势: 1.产品安全可靠,高性能,灵活扩展。 2.合作伙伴紧密配合,为客户提供端对端一体化解决方案及快速强大的软硬件集成及交付能力。 3.IBM良好的技术支撑能力和客户关系。
      移动杭研咪咕项目-开源解决方案
      移动五大基地组建咪咕文化集团,咪咕集团需要新建一级系统 杭研为咪咕文化集团开发的一级系统中大量使用开源软件。集团要求尽量使用开放的环境和开源的软件。开源是趋势,成本和性能要双赢。 基础架构:开源应用 方案优势: 1. IBM PowerLinux在开源软件的的兼容性和性能优异 2. 相比x86服务器,IBM Linux on Power产品性能优势很明显,和X86对比大约是4:1。 3. IBM资深技术专家经验帮助客户成功迁移现有业务应用。
    • 移动杭州研究院-OpenStack+Docker解决方案
    • 甘肃联通OCS应用平台解决方案
    • 新一代分布式账务系统解决方案
      移动杭州研究院-OpenStack+Docker解决方案
      移动杭州研发中心建立开发测试环境来支撑业务需求。 使用openstack来统一管理混合云平台,使用Docker来屏蔽基础架构的复杂性。敏捷开发,快速部署。 基础架构:Openstack Docker 方案优势: 1.相比x86服务器,IBM Linux on Power产品性能优势很明显,和X86对比大约是4:1。 2.IBM资深技术专家经验帮助客户成功迁移现有业务应用。 3.IBM在Openstack和Docker上性能优异
      甘肃联通OCS应用平台解决方案
      随着越来越多的业务向X86平台迁移,用户维护成本不断提高;关键业务的可靠性得不到保障 基础架构:GPFS+WAS 方案优势: 1. 相比x86服务器,IBM Linux on Power产品性能优势很明显,和X86对比大约是4:1以上。 2.IBM资深技术专家经验帮助客户成功迁移现有业务应用。 3. IBM Linux on Power架构相比X86价格上极具竞争力
      新一代分布式账务系统解决方案
      分布式架构的路线演进,原有的操作系统无法更好的纵向扩展,而且成本高昂,资源无法共享。 基础架构:GPFS+WAS 方案优势: 1.相比x86服务器,稳定的操作系统,快速响应需求,灵活扩展空间。90天运行使用中仅仅发生了一台配置更换,每台服务器的单核性能是X86的4倍。 2.有效降低维护成本,Linux on Power故障率低。 3. IBM Linux on Power架构相比X86价格上极具竞争力
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    事务处理量高的工作负载方面:政府机构必须确保能够向日益增多的人口提供快速、高效的服务,尤其是在基于能够实时处理和分析海量数据的 IoT技术的智慧城市,更是如此。安全与合规性方面:在数字身份时代,政府机构必须保护并同时安全地共享市民的大量极具价值的信息。任务关键的工作负载方面:教育连锁机构必须始终能够在正确的时间向正确的分支点输出正确的课件,并能够通过各种渠道接受分支点缴纳课费。大数据方面:教育机构以日益增长的速度收集、处理并存储了各种来源的大量数据,各机构点必须快速吸收大量数据,操作并理解这些数据,然后利用高级分析来发掘其在决策支持和实时运营可视性方面的全部价值。

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      数据密集型挑战重重 IBM HPC 解决方案对抗”不可能”

      大数据,将会对各行各业的发展和决策模式带来前所未有的革新和挑战。在教育和科研领域同样不可避免。在科学研究领域,从自然届到社会,从宏观层面到微观层面,都在快速产生着海量且多种多样的数据。各种科研仪器和科研设备、模拟方法和实验、各种智能终端以及应用等等...

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    计算服务器

    目前,安防智能化程度还不够,智能识别的精度还未达到期望的程度,未来数年智能技术还将进一步发展并在社会安防系统中普及。随着安防系统规模的增加,系统产生了海量的数据,目前并未有有效的系统对这些数据进行处理,导致这些数据目前并未得到有效的挖掘和利用。公安系统云平台建设由于受制于投资及场地限制,以单数据中心为多,除重要数据实现多级保存(如市局、省厅)或单独备份外,绝大多数数据均存放在一个数据中心的存储设备上。随着公安部门这些年对安防系统的持续建设,公安视频安全管理系统已具相当规模,产生了海量的视频图像文件,也产生了大量的如刑侦数据、治安管理数据、人口数据、违法人员数据、在逃人员数据等等。这些海量数据在目前并未被有效地利用,导致投入巨大资金建成的系统难以最大化发挥其价值。

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