Мы используем файлы «Cookies» и метрические системы (Яндекс.Метрика) для сбора и анализа информации о производительности и использовании сайта, для улучшения и индивидуальной настройке предоставления информации.

Нажимая кнопку «Принять», вы даете согласие на размещение файлов «Cookies» и обработку данных метрических систем. Если вы не хотите, чтобы мы собирали ваши данные с помощью файлы «Cookies», вы можете отключить их сбор в настройках своего браузера. Больше о файлах «Cookies»
Принять

Газпромбанк Мобайл и GlowByte завершили миграцию аналитической инфраструктуры на экосистему Hadoop

Газпромбанк Мобайл в сотрудничестве с IT-партнером GlowByte осуществил миграцию своей аналитической инфраструктуры на экосистему Hadoop. Аналитическая инфраструктура, которую использовал мобильный оператор на начальном этапе развития компании, хорошо справилась со своей ролью, однако с ростом абонентской базы Газпромбанк Мобайл и появлением новых

видов продуктов и услуг существующие мощности могли замедлить планы мобильного оператора по дальнейшему развитию и нарушить бесперебойную работу аналитической инфраструктуры. Так, за последний год количество абонентов Газпромбанк Мобайл существенно выросло, объем обрабатываемых данных увеличился в 3,5 раза.


Миграция на технологию больших данных экосистемы Hadoop стала частью эволюционного процесса и жизненного цикла системы, закладываемого два года назад при проработке архитектуры аналитической платформы.


Александр Левченко, директор департамента ИТ-инфраструктуры и

аналитики данных, Газпромбанк Мобайл: «Теперь, после перехода на

горизонтально масштабируемую технологию класса Big Data, мы не

ограничены ни в объемах, ни в производительности, а использование

облачного окружения оптимизирует расходы благодаря принципу Pay-as-you-go. Стек Open Source технологий экосистемы Hadoop и архитектурный подход позволяет нам в дальнейшем реализовывать концепцию Data-as-a-Service».



Евгений Вилков, технический директор практики, GlowByte: «Нами был выбран подход бесшовной миграции, при котором переключение на новую систему происходит прозрачно и без остановки технологических процессов как для аналитических систем-потребителей, так и для пользователей».


Дальнейшие планы развития предполагают внедрение системы контроля качества данных, интеграцию с новыми источниками данных и построение новых аналитических витрин.

Оплата за фактически использованные ресурс
Модель дистрибуции данных или стратегия управления ими, при которой пользователи не занимаются самостоятельно процессами сбора, хранения, интеграции, обработки и анализа данных, а передают эти задачи специализированным облачным провайдерам