«Решение о внедрении новой платформы управления данными, одновременно с запуском серии проектов по централизации разрозненных хранилищ на ее базе, позволило упростить ИТ-ландшафт на ряду с повышением его эффективности. А также помогло создать масштабируемое решения для активно модернизируемой ИТ-архитектуры БСПБ».
В результате было принято решение создать новую платформу данных на базе технологий Apache Hadoop, которые позволили бы реализовать необходимую функциональность и горизонтальное масштабирование, способствующее развитию внутренней инфраструктуры. Офис CDO Банка «Санкт-Петербург» выбрал продукт Arenadata Hadoop (ADH).
«Важным критерием выбора была гарантия того, что продуктовая экспертиза останется на российском рынке независимо от внешних условий. Было понятно, что Arenadata — отечественный вендор, который вовремя будет предоставлять нам актуальные версии своего дистрибутива, своевременную и качественную техподдержку, а также сумеет обучить наших специалистов лучшим практикам в использовании продукта. Сейчас мы хорошо видим, что решение было стратегически верным в контексте сегодняшних задач по импортозамещению».
«Интересная особенность нашей новой платформы данных заключается в том, что она построена без использования горячего слоя данных, предоставляемого в архитектуре BI-слоем. Однако в настоящее время команда банка задумывается о добавлении универсального горячего слоя данных, для чего проводит пилотный проект по использованию СУБД Arenadata QuickMarts (ADQM)».
«Обеспечение отказоустойчивости и высокой доступности данных — одна из наиболее приоритетных задач для финансовых организаций. Банк «Санкт-Петербург» на базе Arenadata Hadoop построил надёжную платформу, полноценно отвечающую требованиям, предъявляемым к системам Business Critical».
Arenadata Hadoop (ADH) — это полноценный дистрибутив на базе Apache Hadoop, адаптированный для корпоративного использования. Он предназначен для хранения и обработки слабоструктурированных и неструктурированных данных. Среди ключевых задач, которые решает Arenadata Hadoop, можно назвать:
- Экономически эффективное хранение и производительную обработку данных различных форматов.
- Возможность масштабирования до петабайтов данных при помощи стандартного оборудования.
- Обеспечение отказоустойчивости и высокой доступности данных. Данные, хранящиеся в любом узле, дублируются в других узлах кластера. Это помогает избежать остановки работы систем ввиду аппаратных и программных сбоев. Если что-то случилось с одним из узлов, то всегда есть резервная копия данных, доступная в кластере.
