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          智領睿變,共建綠色數智金融 -- 華為云數倉3.0發布

          上海2023年6月8日 /美通社/ -- 6月7日,以"智領睿變,共建綠色數智金融"為主題的華為全球智慧金融峰會2023在上海開幕。會上,華為常務董事、華為云CEO張平安面向全球發布華為云數倉3.0。華為云GaussDB(DWS)作為新一代全場景云數據倉庫,提供批量數倉、實時數倉以及IoT數倉三種服務,基于Shared-Nothing開放架構強化Serverless云原生能力,簡化IT架構,使能人人用數,聚焦深化業務新場景。

          華為常務董事、華為云CEO張平安發表主題演講
          華為常務董事、華為云CEO張平安發表主題演講

          華為云GaussDB(DWS), 構建高價值數據智能核心

          數字化浪潮下,數據倉庫、容器、微服務等技術飛速發展,云原生成為潮流。華為云GaussDB(DWS)采用存、算、管三層分離的架構,基于云原生能力,讓計算、存儲獨立伸縮,從而支撐企業業務的靈活擴展,讓工作負載在峰值場景下平穩運行。此外,華為云提供分布式處理技術,支撐用戶就近執行數據分析任務,實現對數據處理的快速響應。

          在性能上,華為云GaussDB(DWS)在傳統數據倉庫提供節點并行能力的基礎上,能夠實現算子并行、指令級并行,同時支持動態編譯,因此大大提升了數據處理效率,讓金融客戶輕松應對監管報送業務需求。

          面對數智化時代銀行日益多樣化的數據分析場景,華為云提供湖倉一體技術方案,數據在GaussDB(DWS)與MRS云原生數據湖之間高效互通,支持多數據類型存儲、數據取用規則更靈活,從架構上真正實現了湖倉一體,幫助企業更好撬動數據潛能,最大化數據價值。

          進入數字經濟時代,大數據與人工智能形成多方位深度融合發展趨勢,不斷加速各行業的數字化升級。華為云GaussDB(DWS)提供數據采集、數據處理、數據管理、數據分析和可視化的能力,數據生產線與AI生產線的高效配合,可批量生產、快速開發。AI提升對異構數據的處理能力,與應用場景深度融合,實現智能預測、智能決策、智能識別等數據分析智能化。

          華為云GaussDB(DWS),金融數倉最佳選擇

          開幕當天,華為云以"引領云原生技術,敏捷加速智慧金融"為主題舉辦了面向全球的專題峰會,華為云Marketing部部長董理斌在主題演講中正式發布了面向海外的GaussDB(DWS)。GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構,具備MPP 大規模并行處理引擎,可并行完成大規模的數據處理工作,實現對數據處理的快速響應,為金融行業PB級海量大數據分析提供有競爭力的解決方案。

          華為云Marketing部部長董理斌發表主題演講
          華為云Marketing部部長董理斌發表主題演講

          對銀行等金融機構來說,數據使用效率、開發效率至關重要,沒有數據就沒有運營。華為云GaussDB(DWS)經過了國內頭部銀行高標準、大規模的嚴苛考驗和工程應用驗證,真正做到了以用戶需求為核心,在保障安全性、可用性的基礎上不斷增強平滑遷移的能力,打造更優質的產品和服務,得到了大量客戶的一致認可。截至目前,招行、交行等國內10家Top級銀行已選擇華為云GaussDB(DWS)。

          在遷移實踐方面,DWS可實現多種類型的數倉產品替換,在招行、交行等大行完成了Teradata的遷移;在廣發銀行,完成了Oracle Exadata的遷移;在中國人壽完成了SQL Server遷移;在全球最大的海關完成SAP HANA遷移;在光大銀行完成Greenplum和Teradata等多產品遷移,實現了全行數據的大集中。

          在安全方面,GaussDB(DWS) 是目前中國唯一獲得CC安全認證的數據倉庫產品。同時在行業影響力方面,也是遙遙領先的。去年9月份華為云聯合金融信息化研究所、10多家頭部銀行和合作伙伴,共同發布了《金融數據倉庫白皮書》,推進提升金融數據應用水平。

          華為云GaussDB(DWS),加速企業智能升級

          隨著數字經濟持續發展,金融業的數字化轉型對于支持經濟長遠發展至關重要,數據倉庫也必然會發揮更大的價值與作用。GaussDB(DWS)基于華為長期的技術沉淀,厚積薄發,已成為國產數據倉庫中的佼佼者。

          在未來,GaussDB(DWS)還將持續深入數據倉庫技術的研究和實踐,發揮自身優勢,以豐富的跨域業務場景和實踐經驗,為客戶構建堅實的數據底座,加速釋放企業數據資產價值。

          消息來源:華為云
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