导读：

随着银行业务的发展以及互联网对业务的逐渐渗透，银行在越来越多的业务（比如无纸化办公、无纸化柜台、流程银行、远程业务）办理流程中需要实时保存大量的非结构化数据，以进一步加强风控管理、集约化运营和电子化管理能力。对于银行而言，如何更好地利用这些非结构化数据已成为一个重要问题，而AI技术的出现，可以进一步释放数据的价值。这也意味着，非结构化数据在新AI时代，会迸发更大的价值，同时也对数据管理和分析提出更高的要求。

巨杉数据库基于原生分布式技术，演进出独特的多模数据湖，提供存算分离、海量数据存储、多模数据、高并发访问等能力，为银行非结构化数据治理提供内容管理平台解决方案。巨杉深度剖析客户对于内容管理平台的业务需求，基于多模数据湖，在结构化数据与非结构化数据融合处理方向提供了成功的解决方案，并进一步积极探索在全量数据场景下的落地方案。

巨杉数据库城商行典型客户案例

现状

改造方案

图3  城商行内容管理平台改造前后架构对比

各厂商的内容管理平台（如：信雅达、大连同方软银）通过调用SequoiaDB提供的标准SQL以及SDB API接口，与SequoiaDB分布式集群进行交互，实现可按需横向扩展的影像元数据、影像文件、标签数据的跨中心一体化管理。

SequoiaDB原生支持分布式集群部署，基于多模数据湖设计，“计算与存储分离”架构满足客户海量数据弹性存储、横向弹性扩容、亿级记录情况下的低延时高并发的数据查询等需求，多副本机制提供数据高可用能力，多中心双活提升数据读写性能以及灾备能力，可以实现打通不同业务类型、不同数据类型之间的技术壁垒，实现交易分析一体化、流批一体化、多模数据一体化，充分满足客户在海量数据下高并发低延时查询、按需的节点扩容、持续稳定运行等需求。

本方案采用集群方式部署，消除单点问题，提供高可用、高并发性能。

除此之外，系统还拥有丰富的平台能力，如下：

此改造方案已经成功落地实施，并帮助客户实现系统性能提升。

结束语