本篇案例為數(shù)據(jù)猿推出的大型“金融大數(shù)據(jù)主題策劃”活動(dòng)（查看詳情）第一部分的系列案例/征文；感謝 南大通用 的投遞

作為整體活動(dòng)的第二部分，2017年6月29日，由數(shù)據(jù)猿主辦，上海金融行業(yè)信息協(xié)會(huì)、互聯(lián)網(wǎng)普惠金融研究院聯(lián)合主辦，中國(guó)信息通信研究院、大數(shù)據(jù)發(fā)展促進(jìn)委員會(huì)、上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟、首席數(shù)據(jù)官聯(lián)盟、中國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用聯(lián)盟協(xié)辦的《「數(shù)據(jù)猿·超聲波」之金融科技·商業(yè)價(jià)值探索高峰論壇》還將在上海隆重舉辦【論壇詳情丨上屆回顧】

在論壇現(xiàn)場(chǎng)，也將頒發(fā)“技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)”、“應(yīng)用創(chuàng)新獎(jiǎng)”、“最佳實(shí)踐獎(jiǎng)”、“優(yōu)秀案例獎(jiǎng)”四大類(lèi)案例獎(jiǎng)

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿丨投遞：南大通用

中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行原有數(shù)據(jù)分析平臺(tái)基于SYBASE IQ建設(shè)，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大、接入的系統(tǒng)越來(lái)越多，系統(tǒng)加工效率逐步降低，同時(shí)也無(wú)法繼續(xù)接入更多的源系統(tǒng)數(shù)據(jù)。為滿足行內(nèi)數(shù)據(jù)分析和監(jiān)管數(shù)據(jù)不斷增加的需求，農(nóng)業(yè)銀行在2013年開(kāi)始建設(shè)完全自主可控的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

南大通用GBase 8a MPP Cluster集群在眾多備選產(chǎn)品中脫穎而出，被選作大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心組件企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及集市的數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)軟件。到2016年底，農(nóng)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)建成為數(shù)據(jù)源完整、業(yè)務(wù)支撐覆蓋面廣的銀行重要IT基礎(chǔ)。

平臺(tái)建設(shè)期間，農(nóng)行與南大通用共同對(duì)MPP數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行深入研究、適配，總計(jì)完成數(shù)百項(xiàng)包括底層架構(gòu)、高可靠性、高可用性、性能等方面的優(yōu)化與改進(jìn)。南大通用GBase 8a MPP Cluster產(chǎn)品也發(fā)展成為國(guó)內(nèi)企業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域基礎(chǔ)平臺(tái)軟件的領(lǐng)先產(chǎn)品。

周期/節(jié)奏

2012年10月至2013年7月，項(xiàng)目組與多家廠商進(jìn)行了技術(shù)交流，并組織了對(duì)Oracle、IBM、EMC、GBase8a等主流數(shù)據(jù)庫(kù)，IDH、CDH、ZDH、FusionInsight、Inceptor等Hadoop發(fā)行版的調(diào)研與選型測(cè)試，通過(guò)MPP數(shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop的研究、學(xué)習(xí)，初步得到結(jié)論，可以將Hadoop與MPP數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合運(yùn)用。

2013年8月，農(nóng)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)正式立項(xiàng)，確定采用南大通用GBase 8a MPP Cluster與Hadoop的混搭架構(gòu)。

2013年11月30日，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原型集群及資負(fù)、零售數(shù)據(jù)集市試運(yùn)行（28節(jié)點(diǎn)MPP集群）。

2014年11月，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原型環(huán)境向生產(chǎn)環(huán)境（56節(jié)點(diǎn)MPP集群）的遷移與切換工作完成，遷移有效數(shù)據(jù)103T。

2014年12月，完成財(cái)會(huì)集市（16節(jié)點(diǎn)MPP集群）搭建。

2015年4月5日，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及資負(fù)、零售數(shù)據(jù)集市投產(chǎn)上線。

2015年底至2016年3月，完成ODS遷移至Hadoop、集市外遷及雙活環(huán)境搭建等一系列架構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，升級(jí)后GBase MPP數(shù)據(jù)庫(kù)集群共計(jì)250個(gè)節(jié)點(diǎn)，容量5.2PB；Hadoop集群共計(jì)150個(gè)節(jié)點(diǎn)，容量4.3PB。

2016年11月至今，完成五大集市即對(duì)公客戶、個(gè)人客戶、風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)風(fēng)控等數(shù)據(jù)集市的投產(chǎn)上線，同時(shí)建設(shè)集數(shù)據(jù)處理、模型算法、結(jié)果展示于一體的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。

目前平臺(tái)規(guī)模為：GBase MPP數(shù)據(jù)庫(kù)集群共計(jì)622個(gè)節(jié)點(diǎn)，容量約15PB，Hadoop集群共計(jì)263個(gè)節(jié)點(diǎn)，容量5.6PB；其他數(shù)據(jù)加載服務(wù)器、調(diào)度服務(wù)器等合計(jì)37節(jié)點(diǎn)。

客戶名稱(chēng)/所屬分類(lèi)

中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行/大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)

任務(wù)/目標(biāo)

圍繞農(nóng)行發(fā)展戰(zhàn)略，圍繞數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)服務(wù)兩個(gè)基點(diǎn)，按照全行大數(shù)據(jù)平臺(tái)統(tǒng)一框架，遵循“統(tǒng)籌規(guī)劃、頂層設(shè)計(jì)、共享復(fù)用、分步實(shí)施”的設(shè)計(jì)思路，構(gòu)建全行企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源統(tǒng)一管理。

同時(shí)，全面提升數(shù)據(jù)服務(wù)能力，充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，滿足全行客戶營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)管控、經(jīng)營(yíng)管理及外部監(jiān)管需要，推動(dòng)數(shù)據(jù)治理，全面提升全行數(shù)據(jù)資源管理水平和數(shù)據(jù)資產(chǎn)綜合應(yīng)用能力，促進(jìn)業(yè)務(wù)“用數(shù)據(jù)說(shuō)話”，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供不竭的內(nèi)生動(dòng)力，持續(xù)推動(dòng)全行業(yè)務(wù)創(chuàng)新、營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新。

實(shí)現(xiàn)行內(nèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，可以采用與第三方合作等方式獲取行外數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的全生命周期管理；向行內(nèi)各層級(jí)各業(yè)務(wù)條線，提供全方位的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

建立健全數(shù)據(jù)服務(wù)管理體系；統(tǒng)籌規(guī)劃，建設(shè)個(gè)人客戶、對(duì)公客戶、運(yùn)營(yíng)風(fēng)控、風(fēng)險(xiǎn)管理、績(jī)效管理、審計(jì)內(nèi)控、監(jiān)管統(tǒng)計(jì)、分行集市等八大領(lǐng)域數(shù)據(jù)集市；業(yè)務(wù)支撐涵蓋客戶營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)管控、運(yùn)營(yíng)分析、外部監(jiān)管、資產(chǎn)負(fù)債、績(jī)效管理等各個(gè)領(lǐng)域；基于行內(nèi)外數(shù)據(jù)開(kāi)展各領(lǐng)域和熱點(diǎn)業(yè)務(wù)分析，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

挑戰(zhàn)

農(nóng)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)中面臨以下難點(diǎn)：

1、如何實(shí)現(xiàn)MPP數(shù)據(jù)庫(kù)與Hadoop平臺(tái)完美混搭

MPP數(shù)據(jù)庫(kù)適合高密度結(jié)構(gòu)化運(yùn)算，而Hadoop平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理及其擴(kuò)展能力。因此要評(píng)估哪些場(chǎng)景適用MPP數(shù)據(jù)庫(kù)，哪些場(chǎng)景適用Hadoop平臺(tái)，如何實(shí)現(xiàn)MPP與Hadoop的數(shù)據(jù)交互，同時(shí)能夠做到2種架構(gòu)功能互補(bǔ)。

2、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)至MPP及Hadoop平臺(tái)，如何能夠運(yùn)用新的基礎(chǔ)架構(gòu)特性，并快速完成已有數(shù)據(jù)模型遷移，新數(shù)據(jù)模型開(kāi)發(fā)。

3、大規(guī)模的集群環(huán)境，如何統(tǒng)一規(guī)劃、部署、管理、監(jiān)控。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)涉及數(shù)十套集群、近千臺(tái)服務(wù)器，對(duì)機(jī)房環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境高，需要提前做好規(guī)劃設(shè)計(jì)；同時(shí)如此量級(jí)的服務(wù)器，操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)等安裝部署、升級(jí)、管理需要有統(tǒng)一的管理流程及操作方式；對(duì)于多集群的監(jiān)控、預(yù)警、健康檢查也需要有有效的流程與系統(tǒng)支撐。

4、如何滿足上層應(yīng)用、聯(lián)機(jī)服務(wù)的多樣性的數(shù)據(jù)需求及響應(yīng)時(shí)間

大數(shù)據(jù)平臺(tái)上層支撐監(jiān)管、審計(jì)、零售等不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，各應(yīng)用的數(shù)據(jù)交互方式差異化明顯，對(duì)時(shí)效性的要求也各不相同，需要設(shè)計(jì)統(tǒng)一的接口方式并支持配置化管理。

5、如何保證平臺(tái)高可靠性，高可用性，容災(zāi)機(jī)制

大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐上層多個(gè)領(lǐng)域業(yè)務(wù)，在整個(gè)IT系統(tǒng)中地位非常重要，平臺(tái)發(fā)生故障會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生不可估量的影響，因此要從數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用等多個(gè)層面保障平臺(tái)的穩(wěn)定性及高可用性；同時(shí)要對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)備份這一難題深入研究，通過(guò)搭建雙活集群、數(shù)據(jù)備份至Hadoop集群等多重災(zāi)備機(jī)制保障數(shù)據(jù)安全。

解決方案

平臺(tái)采用南大通用GBase 8a MPP Cluster+Hadoop混搭架構(gòu)建設(shè)，其中GBase集群總計(jì)622個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，其中主倉(cāng)共112個(gè)節(jié)點(diǎn)，采取雙集群組成雙活主庫(kù)，其余為8套集市環(huán)境及5套外圍應(yīng)用；Hadoop集群總計(jì)263節(jié)點(diǎn)，其中ODS Hadoop集群172節(jié)點(diǎn)，其余為流計(jì)算平臺(tái)Spark數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)。

總體架構(gòu)圖

GBase 8a MPP集群承擔(dān)大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心組件：企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（EDW）、數(shù)據(jù)集市（DW）及數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)提取、監(jiān)管報(bào)送等應(yīng)用；

Hadoop集群承擔(dān)數(shù)據(jù)操作區(qū)（ODS）處理、歷史數(shù)據(jù)備份及流計(jì)算以及部分分析挖掘工作。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)還包括：統(tǒng)一調(diào)度、統(tǒng)一監(jiān)控、統(tǒng)一ETL開(kāi)發(fā)工具、統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)一數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等系統(tǒng)以及統(tǒng)一展示平臺(tái)。

關(guān)鍵技術(shù)1：混搭架構(gòu)

運(yùn)用Hadoop集群非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢(shì)，將數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、字符編碼自動(dòng)識(shí)別轉(zhuǎn)換、去重等ODS任務(wù)分解為分布式、并行執(zhí)行的M-R作業(yè)，同時(shí)將全量數(shù)據(jù)加工為增量數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)處理量級(jí)，顯著提升ETL性能。

主庫(kù)作業(yè)通過(guò)GBase 8a MPP加載工具直接從Hadoop讀取并加載LZO文件，數(shù)據(jù)入庫(kù)效率提升顯著，同時(shí)降低了大量網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)；主庫(kù)MPP集群在增量數(shù)據(jù)入庫(kù)后，完成基礎(chǔ)模型加工、指標(biāo)匯總等高價(jià)值、大數(shù)據(jù)量復(fù)雜運(yùn)算；集市MPP集群主要負(fù)責(zé)各領(lǐng)域?qū)挶砑庸?、多維分析（CUBE）及部分報(bào)表加工。

目前大數(shù)據(jù)平臺(tái)日終加工時(shí)間為8-10小時(shí)，月終加工時(shí)間為12-14小時(shí)，日終處理數(shù)據(jù)文件1.5TB，月終處理4TB。其中MPP數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)復(fù)雜作業(yè)1萬(wàn)多個(gè)，涉及SQL語(yǔ)句10萬(wàn)多個(gè)，庫(kù)內(nèi)總計(jì)約6萬(wàn)多張表，存儲(chǔ)總數(shù)據(jù)量接近15PB裸數(shù)據(jù)，最大表約2萬(wàn)億行。

關(guān)鍵技術(shù)2：MPP集群雙活

雙活架構(gòu)示意圖

通過(guò)運(yùn)用GBase 8a MPP集群間同步工具識(shí)別主集群增量數(shù)據(jù)（以DC為單位），點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳輸至備集群，實(shí)現(xiàn)主備集群數(shù)據(jù)一致；同時(shí)結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺(tái)批量加工調(diào)度平臺(tái)、監(jiān)控平臺(tái)，制定雙活方案。

實(shí)現(xiàn)：1）、每日增量數(shù)據(jù)備份；2）、主集群負(fù)責(zé)批量加工、備集群負(fù)責(zé)聯(lián)機(jī)查詢的負(fù)載分擔(dān)模式（Active-Query for Asymmetric Workload）；3）、主集群發(fā)生異常時(shí)，批量加工可在較短時(shí)間內(nèi)切換至備集群。

集群雙活機(jī)制解決了大數(shù)據(jù)場(chǎng)景中PB級(jí)數(shù)據(jù)備份的難題，也提升了大數(shù)據(jù)平臺(tái)業(yè)務(wù)高可用性、穩(wěn)定性，保障了批量加工業(yè)務(wù)的連續(xù)性，同時(shí)提升了平臺(tái)整體服務(wù)能力。

關(guān)鍵技術(shù)3：MPP集群間數(shù)據(jù)交互

主庫(kù)完成基礎(chǔ)模型、指標(biāo)匯總后，各集市按照業(yè)務(wù)領(lǐng)域從主庫(kù)獲取全量或增量接口數(shù)據(jù)，單日接口數(shù)據(jù)達(dá)上百TB，如采用傳統(tǒng)文件交換的方式，不僅效率遠(yuǎn)無(wú)法滿足集市支撐的上層應(yīng)用需求，也會(huì)造成系統(tǒng)運(yùn)行不均衡、性能緩慢等異常。

GBase8a MPP數(shù)據(jù)庫(kù)提供的透明網(wǎng)關(guān)機(jī)制（DBLink）有效解決這一難題，通過(guò)該機(jī)制，8個(gè)集市每日獲取主庫(kù)接口數(shù)據(jù)的時(shí)間縮短至總計(jì)約1小時(shí)，同時(shí)保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)母呖捎眯浴?/p>

Dblink傳輸示意圖

目前大數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)接入超過(guò)90個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)源數(shù)據(jù)，向資產(chǎn)負(fù)債決策支持、定價(jià)管理、資金及FTP管理、信用卡客戶價(jià)值、信用卡數(shù)據(jù)平臺(tái)、支付信息統(tǒng)計(jì)分析、電子銀行報(bào)表、客戶關(guān)系分析、客戶統(tǒng)一視圖、信息共享平臺(tái)、數(shù)據(jù)信息報(bào)告系統(tǒng)等20個(gè)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

方案價(jià)值

這是中國(guó)金融行業(yè)最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)，也是第一次國(guó)產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)入4大行的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)。作為農(nóng)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心架構(gòu)的GBase 8a MPP Cluster，其海量數(shù)據(jù)處理能力為用戶提供了性價(jià)比很高的海量并行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，幫助客戶形成PB級(jí)以上的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一視圖，為客戶提供及時(shí)高效的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

其高性能、系統(tǒng)架構(gòu)高可擴(kuò)展特性，保證平臺(tái)接入更全面的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，滿足市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、內(nèi)部管理、內(nèi)外監(jiān)管的分析需求；其高壓縮比特性，為用戶提供完備壓縮態(tài)存儲(chǔ)管理海量數(shù)據(jù)的能力，進(jìn)一步降低客戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)的成本；其高可靠性、高可用性包括世界首例PB級(jí)數(shù)據(jù)量下的雙活集群，保障了農(nóng)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行超過(guò)600天。

在不斷的市場(chǎng)實(shí)踐和用戶反饋中，GBase 8a體現(xiàn)出8大價(jià)值，可分為兩級(jí)：

●一級(jí)價(jià)值

這是中國(guó)金融行業(yè)最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)，也是第一次國(guó)產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)入4大行的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)

●二級(jí)價(jià)值

提速：查詢分析類(lèi)性能提升10--—100倍

省盤(pán)：存儲(chǔ)空間節(jié)省50%--—90%

省錢(qián)：軟硬件投資節(jié)省50%--—90%，節(jié)電30%-—50%

成云：支持云計(jì)算架構(gòu)，橫向擴(kuò)展能力

全文：集成全文檢索，管理半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（云文件）

轉(zhuǎn)非：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化提取和轉(zhuǎn)化

全數(shù)據(jù)：統(tǒng)一處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

可視化：GBase BI,可視化的分析平臺(tái)

GBase 8a已經(jīng)在電信、金融和政務(wù)等領(lǐng)域取得規(guī)?；袌?chǎng)應(yīng)用，主要包括中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通、中國(guó)電信、銀監(jiān)會(huì)、公安部、安全部、工信部、國(guó)稅總局、國(guó)家海洋局、中國(guó)石油等。

企業(yè)介紹：

天津南大通用數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司是國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的領(lǐng)軍企業(yè)。2013--2016連續(xù)四年在賽迪顧問(wèn)發(fā)布的《中國(guó)平臺(tái)軟件市場(chǎng)研究年度報(bào)告》中位列國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)占有率第一，并在IDC年度研究報(bào)告中被評(píng)為“國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)第一品牌”。

南大通用以“讓中國(guó)用上世界級(jí)國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)”為使命，打造了GBase 8a/8t/8m/8s/8d/UP等多款國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、國(guó)際同步的自主可控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，并在金融、電信、政務(wù)、國(guó)防、企事業(yè)等領(lǐng)域擁有上萬(wàn)家用戶。

產(chǎn)品國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、國(guó)際同步

GBase 8a是結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的產(chǎn)品，與國(guó)外同類(lèi)主流產(chǎn)品保持技術(shù)同步，市場(chǎng)同級(jí)。以大規(guī)模并行處理、列存儲(chǔ)，高壓縮和智能索引技術(shù)為基礎(chǔ)，具有滿足各個(gè)數(shù)據(jù)密集型行業(yè)日益增大的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和即席查詢等需求的能力。

GBase 8t是基于IBM informix源代碼、編譯和測(cè)試體系自主研發(fā)的交易型數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，通過(guò)中國(guó)信息安全認(rèn)證中心的安全可靠認(rèn)證并在高可用、災(zāi)備、空間數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)等方面技高一籌。

GBase 8m產(chǎn)品是面向高頻交易的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)，采用多核、多進(jìn)程、大內(nèi)存、SSD等最新硬件技術(shù)，比同類(lèi)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的性能有了大幅度的提升。

案例豐富、為核心系統(tǒng)國(guó)產(chǎn)化提供可靠選擇

GBASE是唯一規(guī)?；M(jìn)入高端行業(yè)核心系統(tǒng)的國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)。

GBase 8a支撐了農(nóng)行核心數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、中行大數(shù)據(jù)平臺(tái)、招行審計(jì)風(fēng)控，以及移動(dòng)、聯(lián)通、電信20多個(gè)省的大數(shù)據(jù)平臺(tái)、經(jīng)營(yíng)分析等關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)。已經(jīng)在銀行、保險(xiǎn)、證券、電信、電力、公安、安全、機(jī)要、稅務(wù)、社保、財(cái)政、衛(wèi)計(jì)、食藥監(jiān)、統(tǒng)計(jì)、海洋、軍隊(duì)、軍工等十七個(gè)行業(yè)規(guī)?；瘧?yīng)用。

GBase 8t已經(jīng)在華夏銀行、北京農(nóng)商、雅礱江水電、貴州移動(dòng)等17個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中上線，在銀行、保險(xiǎn)、電信、政府、軍工、電力等106個(gè)行業(yè)用戶完成測(cè)試，確認(rèn)能夠替代Oracle。

資質(zhì)全面、為數(shù)據(jù)安全提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)

GBase 8s通過(guò)公安部等保四級(jí)、國(guó)家保密局認(rèn)證，還是唯一符合信息安全政采要求，具備3C證書(shū)的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。加上密碼局頒發(fā)的商用密碼型號(hào)證書(shū)，已囊括信息安全產(chǎn)品類(lèi)所有資質(zhì)，是中國(guó)安全等級(jí)最高、資質(zhì)最全的數(shù)據(jù)庫(kù)。

聚集人才、蓄勢(shì)待發(fā)

公司成立于2004年5月，注冊(cè)資金11825萬(wàn)元，現(xiàn)有員工總數(shù)約700人，其中研發(fā)團(tuán)隊(duì)規(guī)模達(dá)到400余人，由國(guó)家“千人計(jì)劃”中唯一的數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域?qū)＜翌I(lǐng)軍，骨干研發(fā)人員均具有10年以上數(shù)據(jù)管理和信息安全領(lǐng)域技術(shù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

2015年7月31日，南大通用成功登陸全國(guó)中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)(新三板)（證券代碼：833056），成為國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)第一股。

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