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客户背景

智能手机的普及以及运营商的业务增长带来了海量的结构化和非结构化的各类运营数据,电信行业数据量因此极速增长。海量数据带来的并不仅是存储、传输的问题,更重要的是如何从海量数据中进行相关业务分析,以更好服务客户、提高效率。这已成为运营商亟待解决的问题。

3G/4G等高带宽无线网络的普及极大促进移动设备的数据业务,自助业务检索或帐户相关信息查询等服务日益受到消费者青睐。传统语音之外的上网、短信以及在线查询话费账单/电话详单等数据业务迅速增长。在这样的大背景下,现有电信的数据处理系统明显无法满足业务要求,系统响应速度越来越慢。这就急需新一代的详单账单查询系统。

此外,各类结构化以及非结构化数据的汇聚,导致运营商亟需统一的大数据平台进行运营管理。而多个部门以及不同业务在大数据平台中的使用,需要完备的访问权限控制以及平台多租户的支持。

问题与需求

现有混合架构系统维护成本高,侵蚀了业务单位的盈利能力。

传统的Hadoop Map/Reduce架构或者MPP架构速度慢,降低了服务质量。

传统的MPP或关系型数据库不能处理非结构化数据以及对结构化数据进行数据挖掘。当前个性化的客户支持模式不可扩展,无法应对爆炸性的需求增长,可能会导致不满的顾客流向竞争对手。

传统的RDBMS解决方案无法满足存储规模和实时查询要求,进而无法为用户提供优质服务

TDH方案的实施效果

个人用户能够查询3G/4G上网记录详单,准确实时查询六个月内的上网记录详单。x86解决方案只以当前RISC平台价格的一小部分就实现了其功能,但在规模上却以经济的方式扩展到支持数亿个用户的高并发查询。

账单明细检索查询速度是30万份账单/秒,插入速度是80万份账单/秒。该系统目前每月无缝处理30TB的用户计费数据,每个表支持数十亿份账单。查询性能提高了30倍,从而大大提高了新系统的处理性能。

使用Inceptor高速内存分析引擎以及完善的SQL/R语言支持,某省移动的139协同运营中心的业务和数据顺 利迁移到了TDH上,建立了以Hadoop为核心的数据仓库,用以整合财务数据、网分数据以及客户标签数据,满足了交互式分析和批处理业务需求,包括流量分析,客户指标分析,区域价值分析等,同时比传统关系型数据库提供了数量级般的性能提升;未来利用R语言强大的机器学习算法,可对现有数据进行更深入的挖掘分析。

TDH的完整SQL支持使得业务改造成本降低,使得业务平台迁移成为可能。某直辖市移动的移动流量经营业务已完整迁移到TDH平台上,使用Inceptor分析引擎在每天TB级别的增量数据以及数十TB的全量数据上进行经营分析,处理性能比原平台的4台小型机和DB2数据库快5倍左右,硬件成本不到一半,已长期稳定地7*24小时运行。

完备的多租户支持,使用TDH提供了完整的用户访问权限控制,在数据库、表、视图、列以及行级提供基于角 色的权限控制。并且对于某省移动各个部门及应用开发单位的不同应用需求,通过统一的集群管理,结合Transwarp YARN资源调度框架,动态创建和销毁集群,灵活部署业务,实现数据、资源、计算能力的统一调度和规划。

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