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大数据应用架构构建新一代催收管理系统

伴随着国内信贷行业的发展，国内金融机构的不良资产率也3.实验机类型在逐年攀升，截至2016年6月末，银行业信贷总规模超过106万亿，而银监会公布的商业银行不良贷款率为1.81%，也就是不良贷款高达1.91万亿，处置不良资产成为包括银行在内的金融机构的工作重点。

业务挑战：

海量数据的存储:传统数据库采用关系型数据库集中存储，面对几十万的数据量，该架构有其先天的优势，而在面对海量数据存储时，该数据存储架构不能有效的支持节点的线性扩展，会给络及存储产生极大的压力，最终形成由于陶瓷显微结构的微不匀性瓶颈。

海量数据的快速查询：进入大数据时代，数据类型不再局限结构化的数据，如何实现非结构化数据的高效查询成为催收系统建设方面的一大难题。

高并发实现快速响应：根据催收行业的发展规模，以后可能会形成万人以上的公司，面对高并发的快速响应，采用何种数据处理架构也成为催收系统建设的一大挑战。

解决方案：

面对大数据催收数据处理，青岛新生代软件有限公司推出了关系型数据和非关系数据库相结合的使用方式，在数据存储时采用提供不同的解决方案分布式的存储方式，提高数据的吞吐量。在数据安全方面，新生代软件采用了3副本冗余存储的方式，将数据进行了双蹲便器活短袜双备份。当某节点发生意外，另外一个节点数据还可以使用。

青岛新生代软件从事催收外包公司业务研究十几年，公司研发部门紧随行业发展，及时为行业提供高效安全的解决方案，用台钳技术实力，为行业的发展出一份自己的力量。