Банк «Санкт-Петербург» развивает технологии работы с данными, используя Arenadata Hadoop

2024: Миграция функционала корпоративного хранилища данных на Arenadata Hadoop

6 мая 2024 года Банк «Санкт-Петербург» сообщил о том, что в рамках развития IT-инфраструктуры осуществил миграцию функционала корпоративного хранилища данных на продукт Arenadata Hadoop (ADH) от российского производителя программного обеспечения Arenadata. В результате проекта Банку удалось создать и передать в промышленное использование стабильную, отказоустойчивую платформу, соответствующую требованиям систем класса Business Critical.

Решение о внедрении платформы управления данными, одновременно с запуском серии проектов по централизации разрозненных хранилищ на ее базе, позволило оптимизировать ИТ-ландшафт на ряду с повышением его эффективности. А также помогло создать масштабируемое решения для активно модернизируемой ИТ-архитектуры БСПБ. отметил Александр Рыбаков, старший вице-президент Банка «Санкт-Петербург»

Как сообщалось, в Банке исторически существовало корпоративное хранилище данных, построенное на решениях компании Oracle. На тот момент оно покрывало необходимый объём задач, но команда организации понимала, что платформа достигла максимума своих функциональных возможностей и перестала удовлетворять потребностям бизнес-заказчиков. В результате было принято решение создать обновленную платформу данных на базе технологий Apache Hadoop, которые позволили бы реализовать необходимую функциональность и горизонтальное масштабирование, способствующее развитию внутренней инфраструктуры. Офис CDO Банка «Санкт-Петербург» выбрал продукт Arenadata Hadoop (ADH) российского разработчика Arenadata.

Важным критерием выбора была гарантия того, что продуктовая экспертиза останется на российском рынке независимо от внешних условий. Было понятно, что Arenadata — отечественный вендор, который вовремя будет предоставлять нам актуальные версии своего дистрибутива, своевременную и качественную техподдержку, а также сумеет обучить наших специалистов различным практикам в использовании продукта. На май 2024 года мы видим, что решение было стратегически верным в контексте сегодняшних задач по импортозамещению. прокомментировал Ян Гузов, CDO Банка «Санкт-Петербург»

Реализация проекта по миграции заняла несколько лет, поскольку перед офисом CDO Банка и другими подразделениями была поставлена задача перевести на обновленную платформу весь имеющийся функционал КХД, относящегося к классу Business Critical.

Возможность нашей платформы данных заключается в том, что она построена без использования горячего слоя данных, предоставляемого в архитектуре BI-слоем. Однако на май 2024 года команда банка задумывается о добавлении универсального горячего слоя данных, для чего проводит пилотный проект по использованию СУБД Arenadata QuickMarts (ADQM). отметил Глеб Смирнов, владелец платформы Hadoop в Дата-офисе

Обеспечение отказоустойчивости и доступности данных — одна из наиболее приоритетных задач для финансовых организаций. Банк «Санкт-Петербург» на базе Arenadata Hadoop построил платформу, отвечающую требованиям, предъявляемым к системам Business Critical. считает Станислав Габдулгазиев, эксперт департамента поддержки продаж Arenadata

На май 2024 года разработанную платформу данных для построения корпоративной отчётности используют многие департаменты Банка «Санкт-Петербург». С её помощью они решают такие задачи, как управление кредитными лимитами по картам, формирование предварительно одобренных предложений, подготовка отчётов по проведённым маркетинговым кампаниям.Как защищать «поумневшие» промышленные сети: «Синоникс» на страже безопасного объединения изолированных сетей 5.6 т

Arenadata Hadoop (ADH) — это полноценный дистрибутив на базе Apache Hadoop, адаптированный для корпоративного использования. Он предназначен для хранения и обработки слабоструктурированных и неструктурированных данных. Среди ключевых задач, которые решает Arenadata Hadoop, можно назвать:

• Экономически эффективное хранение и производительную обработку данных различных форматов.
• Возможность масштабирования до петабайтов данных при помощи стандартного оборудования.
• Обеспечение отказоустойчивости и доступности данных. Данные, хранящиеся в любом узле, дублируются в других узлах кластера. Это помогает избежать остановки работы систем ввиду аппаратных и программных сбоев. Если что-то случилось с одним из узлов, то всегда есть резервная копия данных, доступная в кластере.