Xotirada ishlov berish - In-memory processing

Yilda Kompyuter fanlari, xotirada ishlash rivojlanayotgan texnologiya[iqtibos kerak ] uchun ma'lumotlarni qayta ishlash ichida saqlanadi xotiradagi ma'lumotlar bazasi. Qadimgi tizimlar asos qilib olingan diskni saqlash va relyatsion ma'lumotlar bazalari foydalanish SQL so'rovlar tili, ammo ular tobora ko'proq qondirish uchun etarli emas deb hisoblanmoqda biznes razvedkasi (BI) ehtiyojlari. Chunki saqlangan ma'lumotlarga joylashtirilganda ularga tezroq kirish mumkin tezkor xotira (RAM) yoki flesh xotira, xotirada ishlash ma'lumotlarni tahlil qilishga imkon beradi haqiqiy vaqt, biznesda tezkor hisobot berish va qaror qabul qilish imkoniyatini yaratish.[1][2]

Diskka asoslangan biznes intellekti

Ma'lumotlar tuzilmalari

Diskka asoslangan texnologiya yordamida ma'lumotlar kompyuterga yuklanadi qattiq disk so'rovlar bajariladigan bir nechta jadvallar va ko'p o'lchovli tuzilmalar shaklida. Diskka asoslangan texnologiyalar relyatsion ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlari (RDMS), ko'pincha tuzilgan so'rovlar tiliga asoslangan (SQL ), kabi SQL Server, MySQL, Oracle va boshqalar. RDMS talablari uchun mo'ljallangan tranzaktsion ishlov berish. Qo'shimchalar va yangilanishlarni qo'llab-quvvatlaydigan ma'lumotlar bazasidan va yig'ilishlarni bajarishdan foydalanish, qo'shiladi (BI echimlarida odatiy) odatda juda sekin. Yana bir kamchilik shundaki, SQL ma'lumotlar qatorlarini samarali olish uchun mo'ljallangan, BI so'rovlari odatda og'ir hisob-kitoblarni o'z ichiga olgan ma'lumotlarning qisman qatorlarini olishni o'z ichiga oladi.

So'rovlarning ishlashini yaxshilash uchun ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazalari yoki OLAP kubiklari - ko'p o'lchovli onlayn analitik ishlov berish (MOLAP) deb ham ataladi - qurilgan. Kubni loyihalashtirish juda murakkab va uzoq jarayon bo'lib, dinamik ravishda o'zgaruvchan biznes ehtiyojlariga moslashish uchun kub tuzilishini o'zgartirish juda qiyin bo'lishi mumkin. Muayyan so'rovlarga javob berish uchun kublar oldindan ma'lumotlar bilan to'ldiriladi va ular ishlashni oshirsa ham, vaqtinchalik so'rovlarga javob berishga yaroqsiz.[3]

Axborot texnologiyalari (IT) xodimlari ma'lumotlar bazalarini optimallashtirish, qurilishiga katta vaqt ajratishadi indekslar va agregatlar, kublarni loyihalash va yulduz sxemalari, ma'lumotlarni modellashtirish va so'rovlarni tahlil qilish.[4]

Qayta ishlash tezligi

Qattiq diskdan ma'lumotlarni o'qish RAMdan bir xil ma'lumotlarni o'qish bilan taqqoslaganda ancha sekinroq (ehtimol yuz marta). Ayniqsa, katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilishda ishlash juda yomonlashadi. SQL juda kuchli vosita bo'lsa-da, murakkab so'rovlar nisbatan uzoq vaqt davomida amalga oshiriladi va ko'pincha tranzaktsion ishlov berishning pasayishiga olib keladi. Qabul qilinadigan javob vaqtida natijalarga erishish uchun ko'pchilik ma'lumotlar omborlari qisqacha xulosalarni oldindan hisoblash va faqat ma'lum savollarga javob berish uchun yaratilgan. Ishlashni oshirish uchun optimallashtirilgan algoritmlarga ehtiyoj bor.

Xotiradagi ishlov berish vositalari

Xotirani qayta ishlash kabi an'anaviy ma'lumotlar bazalari orqali amalga oshirilishi mumkin Oracle, DB2 yoki Microsoft SQL Server yoki orqali NoSQL xotira kabi qurbonliklar ma'lumotlar tarmog'i kabi Hazelcast, Infinispan, Oracle muvofiqligi yoki ScaleOut dasturi. Ham xotiradagi ma'lumotlar bazasi bilan, ham ma'lumotlar tarmog'i, barcha ma'lumotlar dastlab xotiraning o'rniga RAM yoki flesh xotiraga yuklanadi qattiq disklar. Bilan ma'lumotlar tarmog'i ishlov berish uchda sodir bo'ladi kattalik tartibi kabi rivojlangan funktsional imkoniyatlarga ega bo'lgan ma'lumotlar bazalaridan tezroq Kislota bu qo'shimcha funktsiyalar uchun kompensatsiya ko'rsatkichlarini pasaytiradi. Kelishi ustunli markazlashtirilgan ma'lumotlar bazalari o'xshash ma'lumotlarni birgalikda saqlaydigan ma'lumotlar samaradorligini va kattaroqligini saqlashga imkon beradi siqilish nisbatlar. Bu katta miqdordagi ma'lumotlarni bir xil fizik maydonda saqlashga imkon beradi, so'rovni bajarish uchun zarur bo'lgan xotira hajmini kamaytiradi va ishlov berish tezligini oshiradi. Ko'pgina foydalanuvchilar va dasturiy ta'minot ishlab chiqaruvchilari o'zlarining tizimlariga flesh-xotirani integratsiyalashgan bo'lib, tizimlar ma'lumotlarning katta hajmlarini iqtisodiy jihatdan kattalashtirishga imkon beradi. Oracle flesh xotirani Oracle Exadata samaradorlikni oshirish uchun mahsulotlar. Microsoft SQL Server 2012 BI / Data Warehousing dasturi birlashtirildi Skripka xotirasi 20 TB dan katta ma'lumot to'plamlarini xotirada qayta ishlashni ta'minlash uchun flesh xotira massivlari.[5]

Foydalanuvchilar tizim xotirasiga yuklangan ma'lumotlarni so'rashadi va shu bilan ma'lumotlar bazasiga sekin kirish va ishlashdagi to'siqlardan qochishadi. Bu farq qiladi keshlash, so'rovlarning ishlashini tezlashtirish uchun juda keng qo'llaniladigan usul, bunda keshlar oldindan aniqlangan aniq tashkillashtirilgan ma'lumotlarning quyi to'plamlari. Xotira vositalari yordamida tahlil qilish uchun mavjud bo'lgan ma'lumotlar a kabi katta bo'lishi mumkin ma'lumotlar mart yoki to'liq xotirada bo'lgan kichik ma'lumotlar ombori. Bunga bir vaqtning o'zida bir nechta foydalanuvchilar yoki ilovalar tomonidan batafsil darajadagi tezkorlik bilan kirish mumkin va yaxshilangan tahlillar uchun imkoniyat va dastur tezligini oshirish uchun imkoniyatlar taqdim etiladi. Nazariy jihatdan ma'lumotlarga kirish tezligining yaxshilanishi diskka nisbatan 10000-1000000 marta.[iqtibos kerak ] Shuningdek, IT xodimlari tomonidan ishlashni sozlash zarurati minimallashtiriladi va oxirgi foydalanuvchilarga tezroq xizmat ko'rsatiladi.

Xotirada ishlash texnologiyasining afzalliklari

Kompyuter texnologiyalari va ishbilarmonlik ehtiyojlaridagi ayrim o'zgarishlar xotira ichidagi texnologiyalarning nisbiy afzalliklarini oshirishga intildi.[6]

  • Uskuna ga ko'ra tobora arzonroq va yuqori ko'rsatkichlarga ega bo'ladi Mur qonuni. Hisoblash quvvati har ikki-uch yilda ikki baravar ko'payib, xarajatlarni kamaytiradi. Protsessorni qayta ishlash, xotira va diskni saqlash ushbu qonunning o'zgarishiga bog'liq. Kabi apparat yangiliklari ko'p yadroli arxitektura, NAND flesh xotirasi, parallel serverlar va ustunli markazlashtirilgan ma'lumotlar bazalari, siqishni texnikasi va yig'ma jadvallar bilan ishlash kabi dasturiy ta'minot yangiliklaridan tashqari, xotirani qayta ishlash imkoniyatlarini oshirishi hammasi xotira ichidagi mahsulotlarga bo'lgan talabni kuchaytirdi.[7]
  • Ning paydo bo'lishi 64 bitli operatsion tizimlar, bu 32-bitli tizimlarda mavjud bo'lgan 2 yoki 4 Gb-dan ancha ko'p RAMga (100 Gbaytgacha yoki undan ko'p) kirishga imkon beradi. Saqlash va tahlil qilish uchun Terabayt (1 TB = 1,024 Gb) joy ajratib, 64 bitli operatsion tizimlar xotirada ishlashni miqyosli qiladi. Fleshli xotiradan foydalanish tizimlarga ko'plab Terabaytlarni iqtisodiy jihatdan kattalashtirishga imkon beradi.
  • Ko'paymoqda ma'lumotlar hajmi an'anaviy ma'lumotlar omborlari endi ma'lumotlarni o'z vaqtida va aniq tarzda qayta ishlashga qodir emasligini anglatadi. The chiqarib olish, o'zgartirish, yuklash Ma'lumotlar omborlarini operatsion ma'lumotlar bilan vaqti-vaqti bilan yangilab turadigan (ETL) jarayoni bir necha soatdan haftalarga qadar davom etishi mumkin. Shunday qilib, har qanday vaqt nuqtasida ma'lumotlar kamida bir kunga teng. Xotirada ishlash real vaqtda hisobot berish uchun terabayt ma'lumotlarga darhol kirish imkoniyatini beradi.
  • Xotirada ishlov berish a da mavjud arzonroq narx an'anaviy BI vositalari bilan taqqoslaganda va osonroq joylashtirilishi va saqlanishi mumkin. Gartner so'roviga ko'ra[iqtibos kerak ] an'anaviy BI vositalarini joylashtirish 17 oy davom etishi mumkin. Ma'lumotlar omborining ko'plab sotuvchilari amalga oshirish vaqtlarini tezlashtirish uchun an'anaviy BI o'rniga xotira texnologiyasini tanlaydilar.

Biznesda qo'llash

Xotira ichidagi bir qator mahsulotlar mavjud ma'lumotlar manbalariga ulanish va ingl. Boy interaktiv boshqaruv panellariga kirish imkoniyatini beradi. Bu biznes-tahlilchilarga va oxirgi foydalanuvchilarga juda ko'p tayyorgarlik va tajribasiz maxsus hisobotlar va so'rovlar yaratishga imkon beradi. Oson navigatsiya va tezda so'rovlarni o'zgartirish qobiliyati ko'plab foydalanuvchilar uchun foydalidir. Ushbu boshqaruv paneli yangi ma'lumotlar bilan to'ldirilishi mumkinligi sababli, foydalanuvchilar real vaqt ma'lumotlariga kirish huquqiga ega va bir necha daqiqada hisobotlarni tuzishlari mumkin. Xotirada ishlash, ayniqsa, foydali bo'lishi mumkin aloqa markazlari va omborlarni boshqarish.[8]

Xotira ichidagi ishlov berish bilan, har bir so'rov bajarilganda ma'lumotlar bazasiga kirish o'rniga, manba ma'lumotlar bazasi faqat bir marta so'raladi va shu bilan takrorlanadigan ishlov berishni yo'q qiladi va ma'lumotlar bazasi serverlariga yukni kamaytiradi. Bir kecha-kunduzda xotiradagi ma'lumotlar bazasini to'ldirishni rejalashtirish orqali ma'lumotlar bazasi serverlaridan ish paytida yuqori maqsadlarda foydalanish mumkin.

Xotira texnologiyasini qabul qilish

Ko'p sonli foydalanuvchilar bilan xotira ichidagi konfiguratsiya uchun katta miqdordagi RAM kerak bo'ladi, bu esa o'z navbatida apparat xarajatlariga ta'sir qiladi. Investitsiyalar so'rovlarga javob berish tezligi ustuvor bo'lgan va ma'lumotlar hajmining sezilarli darajada o'sishi va hisobot berish vositalariga bo'lgan talabning oshishi holatlarida ko'proq mos keladi; agar ma'lumot tez o'zgarishga duch kelmasa, u hali ham iqtisodiy jihatdan samarali bo'lmasligi mumkin. Xavfsizlik Bu yana bir e'tiborga loyiq narsa, chunki xotira vositalari oxirgi foydalanuvchilarga juda katta hajmdagi ma'lumotlarni taqdim etadi. Ishlab chiqaruvchilar ma'lumotlarga faqat vakolatli foydalanuvchilarga ruxsat berilishini ta'minlashni maslahat berishadi.[9]

Shuningdek qarang

Adabiyotlar

  1. ^ Plattner, Xasso; Zayer, Aleksandr (2012). Xotira ichidagi ma'lumotlarni boshqarish: texnologiya va ilovalar. Springer Science & Business Media. ISBN  9783642295744.
  2. ^ Chjan, Xao; Gang Chen; Ben Chin Ooi; Kian-Li Tan; Meihui Zhang (2015 yil iyul). "Xotirada katta ma'lumotlarni boshqarish va qayta ishlash: So'rov". IEEE bilimlari va ma'lumotlar muhandisligi bo'yicha operatsiyalar. 27 (7): 1920–1948. doi:10.1109 / TKDE.2015.2427795.
  3. ^ Gill, Jon (2007). "BI paradigmasini xotiradagi ma'lumotlar bazasi texnologiyalari bilan almashtirish". Business Intelligence Journal. 12 (2): 58-62. Arxivlandi asl nusxasi 2015-09-24.
  4. ^ Earls, A (2011). Xotira ichidagi tahlil vositalarini baholash, joylashtirish va boshqarish bo'yicha maslahatlar (PDF). Jadval. Arxivlandi asl nusxasi (PDF) 2012-04-25.
  5. ^ "Skripka xotirasi bilan SQL Server 2012" (PDF). Microsoft. Arxivlandi asl nusxasi (PDF) 2013-03-09. Olingan 2013-06-01.
  6. ^ "In_memory Analytics". sariq rang. p. 6.
  7. ^ Kote, Sparjan. "Business Intelligence-da xotirada hisoblash". Arxivlandi asl nusxasi 2011 yil 24 aprelda.
  8. ^ "In_memory Analytics". sariq rang. p. 9.
  9. ^ "In_memory Analytics". sariq rang. p. 12.