SmartX超融合行業實踐：業務系統 「看得見」 的超融合價值——保險報表系統

節省空間、使用運維簡單、快速敏捷部署、提供更高的性能......以上優點對於部署和使用過 SmartX 超融合的 IT 基礎架構部門人員來講並不陌生。這些優點，對於 IT 運維人員來講是能夠量化，能夠被看得見的。

但對於業務部門來講，他們指望的 IT 基礎架構是對業務系統透明，所以業務部門和 IT 運維部門對於基礎架構的見解和關注點有所不一樣。

業務部門更關注什麼？

• 業務部門首先關注的是系統的穩定性，即：基礎架構部門提供的 IT 基礎設施資源是否穩定、可靠；

• 業務部門也關注所提出的資源請求被響應的效率，即：IT 基礎設施資源提供的敏捷性；
  

• 同時，業務部門也很是關注什麼樣的 IT 技術可以提高業務系統的指標和效率，即：讓運維部門所認爲的很牛的 IT 技術如何轉化爲業務部門可以看得見的可量化的業務指標？
  

今天咱們來談一談，如何利用超融合技術給保險行業報表系統提高效率。

背景

報表、MIS 系統（不一樣保險公司的叫法不盡相同，本文統稱 「報表系統」 ），對於保險行業來講並不陌生，報表系統一般由如下三個部分組成：第一部分爲業務系統數據源；第二部分是數據加工處理部分，第三部分爲報表的使用。

業務流程示意圖

三個部分中最爲核心的是用於存儲、加工處理數據的加工處理平臺部分。首先經過數據抽取工具將各重要業務系統數據抽取到數據倉庫中，在數據倉庫中按照需求對數據進行計算、加工處理，而後將加工好的數據按照需求經過報表系統進行展示，以知足各部門人員對報表數據的需求。

業務指標

對於報表系統主要關注兩個指標：

• 數據倉庫中數據的新鮮度，即：倉庫中的數據是否爲最新數據，一般行業內指望可以獲取前一工做日的數據，因此數據採集的速度越快越好。
  

• 數據加工和展示的速度，即：用戶在提交了報表請求後，在多久以內可以得到生成的報表數據，一般根據用戶所要查詢的不一樣複雜程度和報表內容，生成報表的時間也有所不一樣，用戶的但願是越快越好。
  

實例分析

某用戶報表系統現狀

當前生產環境

用戶經過數據抽取工具將業務數據抽取到 Greenplum 數據庫，報表系統則是採用 IBM Cognos 報表工具。Cognos 部署於某知名中高端存儲和 VMware 虛擬化組成的虛擬化平臺上。

當前系統天天的基本業務流程以下：

• Job 1：天天凌晨 01：00 ，從 Greenplum 中導出數據到各個前端 Cognos VM，導出數據所需時間 4-5hr。
  

• Job 2：每一個 Cognos 主機進行不一樣模型的計算分析並生成報表，報表類型按照難易程度分爲簡單模式、中等模式、困難模式。

當前系統運行效果數據以下：

當前系統運行效果

經過超融合架構對現有系統進行改造

方案架構圖

經過對原有系統分析瞭解到，因爲 Cognos 所在虛擬機部署於傳統架構存儲上，而在從 Greenplum 數據庫向 Cognos 主機導入數據的過程當中，會有大量的順序 IO 寫入。傳統存儲採用 SAS 磁盤做爲存儲介質，存儲的性能成爲數據寫入速度的瓶頸。

所以，咱們經過部署一套三節點（最小部署規模）超融合一體機，搭建了 SmartX 超融合集羣。將 Cognos 虛擬機在超融合平臺進行部署。

單節點硬件配置（集羣共 3 個節點）

• CPU：2 x Intel Xeon E5-2670 v3（2.30 GHz，12Cores）
  

• RAM：128GB
  

• SSD： 2 x 400GB
  

• SATA：4 x 1TB
  

一樣的導出數據規模，以及報表模型，測試數據以下：

超融合改造後系統運行效果

效果對比分析

Job 1：數據導出速度由以前的 4.5hr，縮短至 0.5hr。性能提高了 8×。

Job 2：三種不一樣複雜程度的報表模型，有 1× - 3× 的性能提高。

對業務的提高

經過對用戶現有平臺的超融合改造，從兩個重要 Job 階段體驗到超融合對業務系統帶來的價值：

1. 數據導出速度提高 8 倍，理論上用戶能夠在更早的時間內獲取最新的業務數據，提高了報表數據源的新鮮度；同時隨着業務數據的不斷增加，原有傳統架構很快就會突破業務部門所規定的時間限制窗口（1:00am - 6:00am），而部署在超融合架構上的報表系統還遠遠沒有達到窗口限制。
   

2. 報表生成速度的提高，進一步提高相關業務人員的效率以及客戶的滿意度，提高業務水平。
   

隨着金融行業 IT 系統的迅速發展，業務系統的發展對 IT 系統的依賴程度與日俱增。按照金融科技服務金融業務的目標和宗旨，每一次 IT 基礎架構的變革和創新都將以更好地服務業務爲目標，只有可以提高業務效率的 IT 系統才能真正實現價值。

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