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2019MWC上海,存儲熱門落誰家?

2019-06-26  來源:中國信息產業網  作者:

6月26日,MWC 2019(世界移動大會)在上海的新國際博覽中心舉行。據悉此次大會的主題為“智聯萬物”,圍繞人工智能、連接、信息安全、數字健康等八大主題開展深入的討論,本屆大會吸引來自 110 多個國家和地區、橫跨移動生態系統及鄰近行業的逾 6 萬名專業人士參加。

說到明星參展產品,目前就連普通百姓也能茶余飯后隨便聊上幾句的高科技熱詞——5G在本屆移動大會上自然少不了。華為作為5G技術的領導者,不僅在5G技術方面取得世界領先的成果,同時在計算、存儲和數據處理三個領域實現重定義數據基礎設施,助力運營商加速邁向5G智能時代。

作為數據基礎設施的重要一款產品,華為FusionStorage 8.0智能分布式存儲在本屆展會上受到高度關注,它為運營商客戶應對5G時代的海量數據存儲問題,帶來大容量彈性擴展、智能管理、極致效率的存儲體驗。

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那么,FusionStorage 8.0在5G時代具體可以為運營商帶來哪些改變呢,我們可以從下面一個大家熟悉的經分系統應用場景講起……

為什么需要經營分析系統,

它的重要性有多大?

我們可以簡短回顧一下這些年的變化就知道了:十幾年前國內的電信行業還絕對算是賣方市場,只要有網絡能力,號碼資源到位,營業廳大門一打開,用門庭若市來形容絕不夸張。而近幾年,隨著電信市場的競爭加劇,客戶成熟度越來越高,再加上即將呼之欲出的“攜號轉網”時代的到來,這種競爭壓力對于管理者來說是一種極為嚴峻的挑戰。有什么方法來洞察市場的變化,客戶的需求走向呢?經營分析就是這個難題,正確解題的關鍵鑰匙之一。

經營分析系統是以業務運營支撐系統中各個子系統的數據為基礎,構建統一的企業級數據倉庫。利用OLAP技術和數據挖掘技術,幫助企業的經營決策層了解企業經營的現狀,發現企業運營的優勢和劣勢,預測未來趨勢;幫助細分市場和客戶,指導營銷、客服部門進行有針對性的營銷和高效的客戶關系管理;對決策的執行情況和結果進行客觀準確的評估。可見,經營分析對于電信運營商而言,就是面向未來的核心競爭力。

數據寶藏就在那,

就看有沒有“淘金”的利器了

BOSS也就是剛剛提到的業務運營支持系統,承載了計費及結算系統、營業與賬務系統、客戶服務系統和決策支持系統,這可是運營商真正的生產系統,雖然數據都從BOSS產生,但是如果要進行挖掘分析,必須通過“清洗、加載、轉換”(也就是ETL),將這些原始數據采集到數據倉庫之中。

數據倉庫建設時可以根據OLAP的方式重新設計數據結構。根據分析的要求,就可以從中提取部分數據,再重新建模用于專題分析。而不會對生產系統的工作效率和安全性有任何影響。目前,各運營商在建立經營分析系統時,主要采用總部-省分兩級經營分析系統架構,分別對總部和省分各級管理、分析、營銷人員提供業務運營分析支撐。

有一個具體的例子,國內某運營商,每天中午左右,其總部就能收集齊全部省公司前一天的經營數據,匯總之后,告知相關領導和業務、財務等部門,其中包括新增用戶數、發生的業務量、重點指標的變化等,甚至可以根據不同的分管和興趣,進行個性化定制。通過信息化手段掌握前一天的全國經營情況。

經分系統的好壞首先與數據倉庫的規模有很大的關系,不難理解,數據規模越大,數據分析越準確,數據價值越高。十幾年前,TB級數據量已經是非常龐大的數據倉庫了,而現今,如果要構建全國集中的數據倉庫,就要把分布在全國的數億客戶的客戶資料、賬單、詳細話單、終端信息等數據全部抽取到總部,數據量遠遠超過預想,而且隨著未來分析的要求精細化,數據倉庫的存儲能力必須能夠突破傳統存儲束縛,可以支持彈性擴容縮容,避免頻繁的數據遷移,具備分布式架構的存儲設備才能支撐的起大數據挖掘這個大命題。

2018年,華為FusionStorage作為業界首個可支撐關鍵業務系統的分布式云存儲在某運營商完成經分系統的遷移。

遷移后,經營分析系統性能提升5倍,維保投資總體降低36%,而它所帶來的價值還遠不止眼前這些。它的彈性,高效,可靠三大能力可以為運營商構筑面向未來的融合資源池。其中:

1.彈性擴展:單套存儲百PB、承載多個業務系統 。最大企業級商用存儲集群?4096節點擴展,480PB容量。

2.高性能:業界最高性能,所買即所得 450萬IOPS @<1ms穩定時延,滿足關鍵數據庫要求 。

3.高可用:業務7x24h不間斷運行,99.9999%業務高可用,業務0宕機 規模最大的全分布式A-A雙活;多重機制,業務永續 。

4.低TCO:傳統架構改造,降低硬件采購成本,統一運維管理,一套存儲用到“老”,完善的故障檢測與處理機制 。

歡迎蒞臨2019MWC上海華為展區,更多關于華為FusionStorage 8.0智能分布式存儲在運營商5G時代場景下的應用故事將與您分享。

關鍵詞:MWC 智聯萬物 人工智能

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