北京
图片系AI生成
痛点：
某全国性股份制银行在业务上云的过程中，存在行内业务系统众多的问题，如传统业务、创新业务、生产业务、开发测试、灾备存储、运营运维等众多业务系统。
同时金融行业面临数据类型较多，例如客户信息数据、市场数据、风险数据、财务数据，以及监管数据。
此外数据数据体量较大，大型金融机构每天需要处理成千上万笔交易数据，同时还要存储和分析大量的历史数据。
并且数据复杂度较高，金融数据往往涉及到多个维度和复杂的逻辑关系，同时还需要考虑时间因素和市场变化等因素的影响。
银行还要满足金融行业关键业务的行业审计要求（音视频和票据数据的长期留存）。
解决方案：
该银行通过采用青云非结构化数据存储平台，满足了行内众多业务的系统需求，青云非结构化数据应用存储平台在行内采用了两地三中心的部署模式，实现关键业务同城双活、异地灾备，利用廉价的大容量机械磁盘方案实现海量数据的存储与归档。
成效：
目前该行已经构建数百台服务器规模的两地三中心数据存储平台，通过对象存储标准的接口与关键业务适配，从数据存储层即为业务提供更多有价值的功能点，同时为传统业务提供了海量高性能稳定的数据长期存储平台，满足某些关键业务的行业合规性要求。
同时通过采用青云非结构化数据存储技术方案，该行在实现统一运维、信创合规、满足业务需求的背景下，还实现了整体TCO 成倍的降低，为行内新分布式信息化体系构建了扎实的数据存储底座。
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