威士顿大数据管理之星Stars-
某商业银行客户案例
- 项目背景：
某全国性股份制商业银行，拥有近几十个一级分行、数千个营业网点，客户总数超亿级，数据资产规模巨大。该行近年来持续推进“ 智慧金融 ”与“数智化转型”战略，逐步构建以数据为驱动的创新型金融服务体系。该行 大数据 平台已形成包括Hadoop（CDH/MRS）、Kafka、HBase、Hive、Spark等组件在内的集群系统，平台规模超过上千节点，运行多个关键业务，如客户画像、智能风控、精准营销等。
- 需求分析：
随着平台不断扩容，该行在大数据运维管理方面面临以下挑战：多平台、多版本集群并存，运维人口割裂；权限审批流程不清晰，难以审计合规；资源监控与趋势分析不统一，容量预警滞后；操作日志、账号管理分散，安全隐患突出；缺乏 自动化 与知识沉淀，运维成本居高不下。
- 解决方案：
针对上述痛点，该行上线了企业级统一运维平台——大 数据管理 之星Stars，构建“一站式、自动化、安全合规”的大数据运维体系。
1. 平台整合：将CDH/CDP、华为MRS信创大 数据集 群统一接人Stars，实现多平台统一视图；
2. 权限审批闭环：引人基于工单流的权限中请、审批、回收闭环机制；
3. 资源监控与趋势：接人YARN、HDFS、HBase指标，实现资源趋势可视化；
4. 安全合规能力：建设操作行为审计、账号管理、登录监控等模块；
5. 自动化运维：配置告警联动脚本、批量Keytab 生成、工单驱动操作流程；
6. 运维知识沉淀：通过知识库、文档共享机制，构建可复用的经验体系。
- 效果和价值：
通过部署Stars平台，该商业银行获得了以下显著成效：
1. 工单驱动+脚本自动化，运维效率提升60%；
2. 日志审计+权限闭环，合规风控等级提升至A级；
3. 自动化减少人工操作，运维人力成本降低40%+；
4. 多集群集中展示，故障响应时间缩短50%；
5. 趋势分析+容量预警，避免资源浪费与故障爆发；
6. 工单流转与知识共享，提升跨部门协同能力。
