电信行业的应用，电信运营商都有我们的成功案例。这个是山东移动云经分项目，2013年9月开始测试，2014年1月20号试运行，2014年10月11号正式上线，因为云经分对移动来说也是一个重要的比较核心的系统，这个是替换的，以前这个系统是由两台小型机+DB2数据库。这个系统因为数据体量不断增大，它不能扩容，而且加载速度，DB2的加载比较慢，满足不了它时间窗口的要求。所以，山东移动考虑采用新型的数据库，主要数据分为两块，数据中心也是采用Hadoop，另外还有一些日志类的，它的数据都是非结构化，半结构化为主，而且数据体量比较大，他们也是专门用Hadoop的技术做的。它这个MPP数据库的架构用的是IBM的PC服务器，也是120G内存，16块硬盘，是26个节点做处理。我用26个节点的MPP数据库性能就相当于原来两台小型机的性能。
刚才那两个案例从整体上的大数据平台来说是混搭架构，具有传统的关系型数据库，也有MPP数据库，另外还有Hadoop的处理。第三个案例是海关总署二期项目，2014年测试，2015年逐步分阶段的上线了。这个数据量只有TB级，相对比较小，所以处理的时候很简单，从Oracle数据库直接通过ETR工具直接把Oracle每日的增量数据落地加载到MPP数据库里头，没有Hadoop的这层处理。所以，Hadoop这层是根据数据量来处理的。
做一下最后的总结，大数据时代推动技术的变革首先是打破了一元化，多种技术混合。另外，对于用户来说一定要选择最适合的产品和技术支撑大数据应用，因为目前还没有绝好的一种解决方案做总结，一定要看数据量和应用需求决定你采用哪种技术。我们对于TB到PB级别的分析类应用，我们推荐使用MPP的新型数据库产品。我的讲解就到这里，谢谢大家！