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        行業解決方案

        通信行業解決方案

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        亞信科技基于銀河麒麟操作系統的數據基礎設施平臺解決方案

        方案背景

        Programme background

        近年來大數據技術和應用迅猛發展,通過橫向擴展,分布式集群部署方式較傳統集中式部署的架構性能更優,在數據平臺架構云化重構、實時應用支撐、能力開放、智能運維等方面發揮了重要作用,助力企業大數據中心在大數據存儲、計算、PaaS能力、運維和開放等方面實現飛躍式發展。電信運營商構建大數據服務能力,相比新興的互聯網廠商面臨更多挑戰。 隨著全社會數字化進程的深入,電信運營商也逐步向原生數字化企業發展,構建以數據資產為核心的統一大數據云平臺。為協助運營商為企業內部、外部按需提供大數據服務,有效提升企業內部運營效率,快速實現外部業務創新,麒麟軟件與亞信科技強強聯合,推出基于銀河麒麟高級服務器操作系統V10的數據基礎設施解決方案。

        方案概述

        Overview of the solution

        解決方案基于銀河麒麟高級服務器操作系統V10構建的亞信科技數據基礎設施平臺,作為企業數字化驅動和轉型能力的基石,針對企業級關鍵業務具有主機操作系統可靠、安全、高性能和可擴展等特點,同時支持運營商業務能力靈活構建的優勢。解決方案為企業數字化轉型提供大數據存儲、計算、分析、管控能力,協助客戶打造企業級高效安全的一體化數據基礎設施平臺。


        技術路線

        Technical route

        • 芯片:飛騰、鯤鵬、海光、兆芯、Intel

        • 硬件:X86架構服務器、ARM架構服務器

        • 操作系統:銀河麒麟高級服務器操作系統V10

        • 平臺軟件:亞信科技數據基礎設施平臺


        方案架構

        Scheme architecture

        方案優勢

        Solution advantage

        • 基于銀河麒麟高級服務器操作系統V10聯合亞信打造的數據基礎平臺,完全自主創新,底層架構具有系統可靠性、安全性、高性能和可擴展性

        • 為企業提供統一的多類型數據存儲能力,支持數據湖及數據倉庫的建設,滿足大規模數據存儲訴求

        • 滿足從離線處理到在線處理(秒級到毫秒級)、交互式查詢等數據處理訴求,滿足企業業務發展的數據分析決策,支撐企業數字化能力

        • 具備管理、運維及安全的完備平臺體系,引入人工智能技術,實現智能化運維,為客戶提供了安全穩定的高性能大數據平臺


        應用場景

        Application scenarios

        電信行業湖倉一體場景

        • 電信行業數據分析的業務場景越來越復雜,如:實時場景化營銷,準實時快速決策,B/O/M多域融合分析等,對海量數據分析的規模、關聯性、時效性提出更高要求,因此需要數據湖和數倉從技術和數據分析兩個方向走向融合,構建湖倉一體架構來滿足需求。

        • 湖倉一體解決方案,實現多類型存儲技術架構并存的湖中有倉體系,數據湖具備事務性數倉能力,發揮其高效的跨湖、倉的多領域數據融合分析能力,驅動客戶數據的內在價值挖掘。


        多數據中心的云邊協同場景

        • 大數據IT領域和基礎軟件領域中云邊協同架構技術,非常符合國家的“東數西算”戰略,推動相關大數據IT領域,基礎軟件,信息通信,土木建設,綠色能源等相關產業的大力發展。

        • 云邊協同是打造物理分散,邏輯統一的全網大數據平臺的總體架構。通過在云端進行全網資源的統一調度協同,將更多簡單的計算,實時性高的計算任務向邊緣側傾斜,并與數據的云邊協同集成,支撐實時性要求高的典型云邊協同應用場景。


        大規模分布式儲算能力場景

        • 新技術,高性能:使用新技術、新架構,不斷迭代優化,為客戶提供高性能、穩定安全的數據技術底座的產品。

        • 通用型平臺:大數據技術平臺具備通用性,運維便捷,通過多類計算引擎、多類存儲引擎,豐富工具的自由組合,適用不同行業。

        • 生態環境:以數據基礎設施平臺為基礎,實現國產化操作系統和服務器支持,支持第三方工具接入,打造合作技術生態,共同為數據中臺、數據探索分析,BI分析等提供技術服務。


        支撐運維監控場景

        通過收集集群、組件的基礎指標和日志,分類處理、多維度分析,并提供可視化的操作界面,對集群的資源、集群訪問情況、集群運行情況進行監控,及時發現日常運維的問題,并通過不斷積累形成知識庫,支撐日常運維工作。



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