Внедрение Lakehouse-платформы Data Ocean Nova в Альфа-Банк
-
Руководитель проекта со стороны заказчика
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer
-
Цели
Импортозамещение старой big data на базе сборки Clouder-a
-
Сроки выполнения
апрель, 2024 — ноябрь, 2025 -
Год завершения проекта
2025
-
Масштаб проекта
10000 человеко-часов -
Результаты
В среднем поток изменений данных, загружаемых в Lakehouse, после внедрения Data Ocean Nova составляет 7 000 RPS Upsert операций с продолжительными пиковыми значениями до 15 000 RPS. Больше 200 таблиц загружаются онлайн в режиме Upsert. На данный момент в системе суммарно ~600 Тб сжатых полезных данных в S3. Текущие мощности решения рассчитаны на хранение 2,4 Пб данных в сжатом виде, и с учетом планов 2025-2026 года по миграции Hadoop кластеров и Oracle Exadata в Data Ocean Nova планируется расширение до 6 Пб в течение полутора лет. Производительность объектного хранилища S3 в настоящий момент составляет 45/70 (Put/Get) гигабайт/с, что позволяет обеспечить все бизнес требования большого количества пользователей и сервисов. Объектное хранилище развернуто в отказоустойчивой геораспределенной конфигурации.
-
Уникальность проекта
Внедрение Data Ocean Nova в IT-инфраструктуру Альфа-Банка позволило решить задачи Real-time Data Hub. Благодаря интеграции Lakehouse-платформы стало возможным получать оперативные изменения из 200+ систем, сократился зоопарк технологий и понизилась стоимость IT-инфраструктуры банка. Данные из разных источников теперь агрегируются в одном хранилище и в едином формате. Пользователи могут обращаться к оперативным данным хаба для проверки гипотез (ad-hoc анализ над real-time ODS) и строить онлайн-отчетность над ODS. Были обеспечены предоставление data-сервисов, обучение моделей и проверка их функциональности.
-
Использованное ПО
Решение Data Ocean Nova – первая российская Lakehouse-платформа данных нового поколения, представленная отечественным вендором Data Sapience, доказав свою высокую эффективность, было внедрено в инфраструктуру Альфа-Банка на промышленной основе.
Data Ocean Nova – универсальная Lakehouse-платформа данных нового поколения, представленная вендором Data Sapience. Продукт решает комплексные задачи массивно-параллельной обработки данных. В том числе позволяет создавать и масштабировать оперативные слои данных в реальном времени, бесшовно работать с CRM- и ML-платформами, предоставлять федеративный доступ к базам данных и выступает в качестве виртуального хранилища. Поддерживает on-premise инсталляцию, частное облако и гибридный сценарий использования, а также Multi-tenant развертывание для создания изолированных сред на базе общей инфраструктуры.
-
Решение из каталога Global CIO
В проекте не используются решения из каталога Global CIO
-
Сложность реализации
При выборе платформы данных Альфа-Банк руководствовался определенными требованиями. Решение должно поддерживать масштабирование оперативного слоя данных и предоставлять возможность изолирования ресурсов на регламентные процессы и аналитические задачи с поддержкой мультитенантности в одном кластере. Также платформа должна обладать инструментами разработки собственных приложений для работы с данными, иметь высокопроизводительный и высококонкурентный MPP-движок для SQL ELT, решать задачи DWH и Data Lake одновременно. Обновление всех компонент должны быть независимым. Решение должно разворачиваться в окружении Kubernetes, обладать высокой отказоустойчивостью и возможностью гетерогенной работы из коробки. Важным также являлось следование современной архитектурной парадигме разделения compute и storage слоев. Lakehouse-платформа Data Ocean Nova обладает всеми перечисленными требованиями, поэтому выбор банка остановился на ней.
-
Описание
Начиная с 2023 года Альфа Банк пилотировал и искал платформу больших данных для импортозамещения старой big data на базе сборки Clouder-a. В 2025 г. решение Data Ocean Nova – первая российская Lakehouse-платформа данных нового поколения, представленная отечественным вендором Data Sapience, доказав свою высокую эффективность, было внедрено в инфраструктуру Альфа-Банка на промышленной основе. Среди предпосылок для интеграции можно выделить: потребность в загрузке данных и формирование отчетов в режиме NRT, а также накапливать историю изменений состояния источников при условии, что источники данных нельзя нагружать.
-
География проекта
Только РФ
-
Заказчик
Альфа-Банк
-
ИТ-поставщик
Data Sapience
Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам войти в систему или зарегистрироваться.
Сергей Исаев
GlowByte
Директор по продажам
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer
Иван Котляровский
СПАО “Ингосстрах”
Руководитель направления Управления сопровождения урегулирования
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer
Сергей Черномырдин
ПАО Магнит
Руководитель
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer
Евгений Вилков
Databorn
IT Director
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer
Елизавета Рощина
ООО Дата Сапиенс
PR-менеджер
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer
Олег Молчанов
Магнит
Руководитель направления по метаданным и качеству данных
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer
Ирина Селезнева
ООО Современные технологии заземления
руководитель отдела маркетинга
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer
Ирина Селезнева
ООО Современные технологии заземления
руководитель отдела маркетинга
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer
Дмитрий Власов
Магнит (АО«Тандер»)
Руководитель управления по администрированию данных
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer
Андрей Лобода
«Национальная лотерея»
Руководитель проектов, Проектный офис
Александр Заболоцкий
Сбербанк
Управляющий директор центра AI Data Layer