上海高性能云计算-大数据基础设施解决方案

    详细说明

    行业趋势

    随着大数据技术的飞速发展,对数据价值的认识逐渐加深,大数据已经融入到了各行各业。根据相关调查报告数据显示,超过39.6%的企业正在应用大数据并从中获益;超过89.6%的企业已经成立或计划成立相关的大数据分析部门;超过六成的企业在扩大大数据的投入力度。对各行业来讲,大数据的使用能力成为未来取得竞争优势的关键能力之一
    •数据量将成爆发式增长趋势,企业需要加强采集数据的能力
    •海量数据的存储、管理成本将大幅增加
    •为更好的挖掘数据价值,需要大量的计算资源
    •大数据和人工智能的结合,将成为大数据应用的主要方向



    方案优势


    业务连续稳定

    通过多级可靠性架构,保证数据持久性达99.9999999999%,业务系统支持两地三中心高可用部署,数据多副本存储(3AZ)
     
    高性能多元算力

    提供高性能虚拟机,裸金属服务器,AI算力等多种计算资源。满足各种业务需要。内网大带宽高速互联网络,系统整体性能大幅提升

    资源利用率高

    提供计算资源、存储资源分离部署方案,集群利用率提升75%,存储利用率提升50%,支持按需伸缩计算资源,轻松应对业务负载变化
     
    数据复用率高

    OBS支持多种协议。数据一处存放,处处使用,分析任务无需复制数据到本地,即可进行处理。数据复用程度高,整体业务处理速度快


    业务挑战

     
    IT投资和维护成本高

    大数据业务单次IT投资金额大,机房建设成本、存储服务器、应用服务器、配套的风火水电等资金投入,需要企业一次性投入大量资金;随着业务规模逐渐增长和平台架构升级,大数据平台所需的存储服务器、计算服务器数量和规格逐渐增加,导致数据中心异构资源多,后期维护困难

     
    性能不足,分析周期长

    当出现热点事件或促销活动等浪涌业务时,企业所需的数据分析量迅速增加,传统的数据中心无法快速扩充相应的存储、计算资源,导致大数据处理、分析任务出现堆积,处理缓慢,甚至无法在最大可容忍时间内完成,导致企业正常经营业务受损

     
    额外拷贝,容量、效率浪费

    由于大数据分析任务对数据的并发读写能力要求极高,传统的存储服务器无法满足要求,大数据分析应用只能先将待分析数据复制到本地,之后才可以开始进行分析,额外增加了一次数据拷贝消耗,同时占用了大量本地存储空间,导致整体分析效率浪费、存储容量浪费

     
    资源无法灵活配比,浪费严重

    数据是企业业务发展重要生产资料之一,为避免出现数据丢失、损坏的风险,数据需要多地多份存储(>3),企业需要额外购买数倍于业务数据所需的存储空间,存储设备成本高企








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    确 认