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辽宁移动与华为联合创新项目 在2019数博会荣获“优秀项目”奖

电子工程师 来源:yxw 2019-05-29 09:26 次阅读

近日,2019年中国国际大数据产业博览会(简称“数博会”)在贵阳举办。期间,在领先科技成果发布会上,辽宁移动与华为“基于多租户模型构建MPP(大规模并行处理)数据库”联合创新项目,荣获“优秀项目”奖,更好地驱动大数据应用。

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携手共赢,把握大数据时代商机

数博会不仅是全球首个以大数据为主题的博览会,更已成为全球大数据发展的风向标和国际性、权威性的成果交流平台。

大数据时代背景下,数据的分析、组织和调度是信息价值挖掘的重要保障。MPP大规模并行处理架构的数据库系统因其具备良好的扩展性、高性能、可靠性等特点,正逐渐替代经分系统中传统数据仓库系统。

但使用MPP数据库时也面临一些问题,其中最为突出的是多租户同时使用时,如何实现各租户计算资源和存储资源的隔离,即当数据库系统负载较高的时候,任务之间存在资源(CPU、I/O和内存)竞争,以及避免任务之间由于资源竞争导致资源互锁的一些问题。

本次辽宁移动与华为合作,基于华为的Node Group弹性集群架构在MPP数据库实现按租户对系统资源(CPU、内存、IO、存储)和数据的隔离,确保各应用系统之间无干扰,合理地为各个应用提供资源,保障各应用能够正常运行。

同时,在用户资源隔离的基础上,该项目的MPP数据库还实现了租户计算资源的弹性伸缩,可以充分利用其它租户的空闲资源,不但保障了业务的正常运行,还可实现资源利用率最大化。

例如,地市集市业务系统在9:00~18:00点为业务人员提供交互分析,该业务的访问量和工作量波动比较大,很难对资源做精准评估。当有业务人员提交比较复杂的关联查询时就会造成该资源池的利用率较高,反馈时间过长。而互联网中心业务分析等业务,其执行的周期和时间段又恰恰和地市集市的业务可以分开执行,因此利用租户资源的弹性伸缩特性,访问高峰时完全可以借用互联网中心业务分析等各业务模块的空闲资源,提升地市集市的查询效率,同时提升整体的资源利用率。

辽宁移动采用华为MPP数据库GaussDB构建统一的大数据系统,逐步替换目前多套多种的数据库系统,有效解决了传统应用分类建设造成的整体系统结构复杂、系统利用率低等问题。

系统自2016年上线以来,GaussDB数据库集群规模已达到80个节点,系统扩容750TB。支持700多个用户的并行访问。并逐步迁移多套核心系统至GaussDB数据库平台,大幅简化整个数据平台的复杂度,降低管理难度。GaussDB数据库系统最终可以扩展到1024节点、10PB容量,满足辽宁移动未来业务发展的需求。

同时该系统还支撑了盘锦市智慧城市运行管理平台,可在旅游、交通、商圈及重点区域等方面有效为政府提供决策依据。在试用期间获得高度评价。此外手机上网行为分析也支撑了辽宁电视台春节大数据报告等需求,获得了良好的社会效益。

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持续创新,匠心打造

智能数据基础设施“数据底座”

近年来,华为一直致力于为各行业构建数据基础设施,加速智能化进程,“数据+智能”正在创造更多的商业价值、产业价值和社会价值,支撑“数据+智能”的数据基础设施已成为ICT重要组成部分。

华为智能数据与存储从计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施。对于计算领域,华为引领多样性计算,推动计算架构多样性发展,让算力更充裕更经济。其次,在智能存储领域,为应对存储效率低、管理复杂的问题,华为重定义存储架构,推出FusionStorage 8.0智能分布式存储,可大幅提升效率,引领存储智能化。同时在数据处理平台领域,为应对更实时和智能的需求分析,华为重定义数据处理平台打造全球首款AI-Native数据库GaussDB,使得数据分析更智能,全面加速实现数据价值。

GaussDB 数据库是华为大数据解决方案的重要组成,汇聚全球数据库顶尖专家,从2011年开始研发。大数据是华为ICT战略的重要支柱,在全球布局8个研究所,持续进行大规模研发投入。GaussDB作为华为研发的一款企业级数据仓库产品,具备高性能、高可靠、高扩展、高安全、易用特性,兼容标准ANSI SQL 99/2003语法和PostgreSQL生态,为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。

GaussDB在市场上不断得到客户的认可,已广泛应用于国内外金融、交通、运营商、能源、电力、电商等领域的200+客户,跻身业界一流数据仓库产品行列,2016年、2017年、2018年连续三年在Gartner魔力象限排名中位列中国厂商第一。展望未来,华为智能数据与存储将为智能时代构筑数据基础设施底座,把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。

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原文标题:辽宁移动与华为的“数据库”联合创新项目,获奖啦

文章出处:【微信号:gh_6ee649e83ee2,微信公众号:华为云与计算】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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