福建农信数据仓库项目——高性能、高可用、高扩展
福建农信数据仓库已构建企业级批量数据总线，解决了信息分散、数据质量信息未披露、数据复杂模型等问题，进一步梳理数据服务架构，为管理类应用系统与业务系统之间复杂的数据交互方式解耦，以提升管理类应用系统的分析和模型处理时效。但为了进一步提升数据处理容量，提高批量数据处理效率，增强数据库横向扩展能力，需引入大规模并行处理数据库，以便于为银行大数据转型奠定数据分析基础。
需求分析
目前福建农信数据仓库的裸数据总量已经达到50TB，传统的Oracle共享存储数据库在数据处理、架构扩展性等方面的瓶颈已逐渐显露。为了满足数据仓库业务发展需求，强化数据仓库数据资源整合能力、提升数据处理分析能力、提高数据服务质量及时效性，应对未来深度数据处理分析及大数据分析应用的需求，需要引入新型的MPP数据库软件产品，以提供更全面、更深入、更及时的数据服务。本项目建设旨在实现以下业务目标：
提升数据存储容量：引入MPP数据库后，将可承载最高为1PB的数据容量；
提高数据处理能力：全面提高数据仓库生产环境的数据处理效能，有效缩短仓库跑批时间；
提升数据库扩展性：可根据实际数据量的大小，实现节点的伸缩，处理能力应随着节点的增加呈线性增长。
解决方案
福建农信数据仓库、数据集市全线替换为GBase8a数据库集群，包括：
数据仓库，30节点集群。全部迁移越2000个原Datastage（基于oracle rac计算）作业，加新建约300个存储过程作业，整个跑批3小时左右。原数据库跑批约7小时。
反洗钱，10节点集群 ，500个存储过程，2000万笔业务，40GB数据，2个小时计算，原来oracle rac大约跑批5小时。
监管审计，10节点集群，300个存储过程，50GB数据，1小时计算，原oracle大约跑批4.5小时。
12节点CRM系统，20GB原始数据，350个跑批，1小时，原来oracle rac约跑批4.5小时。报表平台，8节点，基础数据20TB，规划60TB，400-500张结果报表，跑批2.5小时，回传oracle进行前台查询，明细查询连GBase8a，所有的报表均在报表平台出数据。
价值体现
性能优越性：GBase 8a MPP Cluster及其解决方案具有良好的ETL性能，数据加载、数据导出、数据处理等的效率为传统Oracle数据库的5倍以上；
高可用性：GBase 8a MPP Cluster保证7×24小时系统稳定运行，确保无单点故障风险；
线性扩展：GBase 8a MPP Cluster在PB级数据量下，性能可以随着节点数的增加而线性增长。
安全可控：核心数仓、集市等均采用完全自主可控数据库，提升银行存量数据的数据安全和业务安全