Exadata – решение для Big Data?
Big Data Big Data

Уже полтора года в нашей компании развернут демо-центр по Oracle Exadata Database Machine, и мы регулярно на различных мероприятиях докладываем о полученных на этом оптимизированном программно-аппаратном комплексе результах.

Главная>Big Data>Exadata – решение для Big Data?
Big Data Тренд

Exadata – решение для Big Data?

Дата публикации:
30.07.2012
Посетителей:
364
Просмотров:
294
Время просмотра:
2.3

Авторы

Автор
Алексей Струченко Руководитель группы оптимизации СУБД и приложений компании «Инфосистемы Джет»
Уже полтора года в нашей компании развернут демо-центр по Oracle Exadata Database Machine, и мы регулярно на различных мероприятиях докладываем о полученных на этом оптимизированном программно-аппаратном комплексе результах. Среди вопросов, которые нам задают в ходе этих презентаций, часто звучит тема Big Data: можно ли считать Exadata решением для Больших Данных, есть ли основания сравнивать Exadata c MPP-решениями от EMC/IBM/Teradata, и вообще, что предлагает Oracle для Big Data?

 

 

Попробую кратко ответить на эти вопросы с позиции партнера, давно занимающегося технологиями Oracle. Понятие Big Data появилось в статье журнала «Nature» относительно недавно и сразу же стало модным. Как и во всякое модное понятие, в него вкладывается разный смысл. Одно из первых значений термина Big Data – описание перехода количества данных в некое новое качество. В этом новом качестве хранить и обрабатывать данные традиционными способами уже невозможно, и для работы с ними необходимы новые, инновационные методы.

 

Big Data Appliance встраивается в цепочку «Big Data Appliance– Exadata–Exalytics», обеспечивающую полный цикл обработки Big Data: от «сырых» неструктурированных данных через реляционную базу к витринам конечных пользователей

 

Oracle Exadata задала новое направление в развитии продуктов Oracle – оптимизированные программно-аппаратные комплексы Engineered Systems. Все решения этого направления, проходящего под девизом Hardware and Software, Engineered to Work Together, являются исключительно инновационными. В случае с Exadata специально разработанное для решения задач баз данных Exadata Software позволяет переносить часть SQL-логики на систему хранения данных, что невозможно в традиционных архитектурах «сервер БД–сеть– массив». В этом смысле Exadata, несомненно, способна хранить и обрабатывать Big Data новым, нетрадиционным, экстремально быстрым способом.

 

Второе значение, часто вкладываемое в термин Big Data, – это архитектурные решения, построенные по принципу Shared Nothing. В такой архитектуре каждый узел хранит свою часть данных, при этом координаторы обеспечивают так называемую массивно-параллельную обработку (MPP) данных всеми узлами сразу. При этом принцип Shared Nothing может быть реализован как в технологии NoSQL, так и с помощью реляционных СУБД (IBM Netezza, EMC Greenplum, Teradata).

 

С точки зрения серверов баз данных, в основе Oracle Exadata лежат Oracle Real Application Clusters – кластерные технологии, основанные на принципе Shared Everything. Узлы Exadata видят общие диски, а их память синхронизируется достаточно сложным механизмом Cache Fusion, таким образом, получается, что узлы делят между собой и память, и диски. При этом серверы хранения Exadata при определенных условиях могут работать независимо, т.е. подобно MPP. Неоспоримым преимуществом Shared Everything является гибкость в распределении данных и прозрачность добавления/удаления узлов, в то время как Shared Nothing отличает абсолютная масштабируемость (например, чтобы снизить время обработки данных в два раза, нужно просто добавить вдвое больше узлов). Время покажет, какой из двух подходов более оптимален для Big Data, но уже сейчас можно точно сказать, что Exadata реализует ассоциируемый с понятием Big Data принцип Shared Nothing только на уровне хранения.

 

Наконец, самая узкая и, наверное, самая популярная трактовка понятия Big Data – широкий класс решений, выросших на основе методологии Map/Reduce. Эта методология, в первую очередь связанная с реализацией Hadoop, позволяет массивно и параллельно обрабатывать неструктурированные «сырые» данные NoSQL-способом. Такая трактовка Big Data не распространяется на Exadata, в основе которой лежит Oracle Database (наверное, самая известная и широко распространенная SQL база данных).

 

Поэтому в Engineered Systems, новом продуктовом семействе Oracle, появился программно-аппаратный комплекс, сбалансированный и оптимизированный именно под Map/Reduce решения – Oracle Big Data Appliance. В качестве Hardware этот комплекс использует традиционную для Engineered Systems архитектуру на основе процессоров Intel. В ресурсы каждого из 18 узлов Big Data Appliance входят два 6-ядерных процессора Intel Xeon, 48 Гб памяти и двенадцать 3 Тб SAS дисков (общая емкость 648 Тб). Для объединения узлов в кластер используется самое быстрое на сегодняшний день решение – InfiniBand.

 

В качестве Software используются Oracle Linux, Oracle HotSpot JVM, Apache Hadoop (Cloudera Distribution), аналитический язык R (Open Source) и Oracle NoSQL Database (на основе Berkeley DB).

 

Итак, согласно позиционированию этого решения, Big Data Appliance – это не просто оптимизированный программно-аппаратный комплекс для «Больших Данных» от Oracle. Это решение встраивается в цепочку «Big Data Appliance–Exadata– Exalytics», обеспечивающую полный цикл обработки Big Data: от «сырых» неструктурированных данных через реляционную базу к витринам конечных пользователей.

Уведомления об обновлении тем – в вашей почте

«Большая вода»… «Большая руда»… Большие Данные!

Термин "Big Data" родился 4 сентября 2008 года с лёгкой руки журнала "Nature" и его редактора Клиффорда Линча (Clifford Lynch). В этот день вышел номер журнала "Nature" с темой номера "Большие Данные. Наука петабайтной эры" ("Science in the Petabyte era").

Какие профессии в ИТ будут востребованы в 2021 году

Можно сказать однозначно: вакансий для ИТ-специалистов меньше не станет ни в течение нынешнего года, ни в 10-летней и даже более отдаленной перспективе. Материал подготовлен экспертами Trud.com

Миф об универсальных CRM-системах

Системы автоматизации работы с клиентами компании эффективны применительно к каждой организации в любой сфере деятельности

Аналитика больших данных как инструмент бизнес-инноваций

Для каких задач компании используют Big Data? Кто и как работает с большими данными? Прогноз по развитию направления

Виртуализация – свобода выбора, гибкость и мощные средства управления

О теме виртуализации все чаще можно услышать в различных сферах ИТ-индустрии, поскольку в данный момент она переживает довольно бурный рост и развитие, особенно в направлении серверных ресурсов.

Инструменты лидера

Эффективность деятельности организации определяется эффективностью работы ее лидеров – руководителей высшего звена. Как показывают исследования, эффективные руководители сочетают в себе и качества лидера, и функции менеджера. Как лидеры, они должны формировать видение, определять вектор развития организации, доносить это видение до подчиненных, трансформировать видение в конкретные, измеряемые показатели деятельности, мотивировать подчиненных для достижения заданных целевых показателей.

М.Видео. Аутсорсинг Oracle Siebel CRM

С 2005 года компанияИнфосистемы Джет является партнером М.Видео по обслуживанию ИТ-инфраструктуры. В 2008 году, после внедрения системы управления взаимоотношениями с клиентами Oracle Siebel CRM Loyalty, руководство ритейлера приняло решение передать на аутсорсинг эксплуатацию данной бизнес-системы вместе с программно-аппаратной базой, на которой она была развернута.

Защита персональных данных в бизнес-приложениях средствами Oracle Identity Management и смежными решениями

Нормативные документы по информационной безопасности, в том числе по защите персональных данных, рекомендуют использование прошедших в установленном порядке процедуру оценки соответствия (сертифицированных) средств защиты информации (СЗИ) для обеспечения информационной безопасности автоматизированной системы (АС) предприятия.

«Внедрение CRM – это только начало…»

О внедрении CRM в «АК БАРС» Банке рассказала в интервью Jet Info руководитель проекта Наиля Азатовна Гарифуллина

Спасибо!
Вы подписались на обновления наших статей
Предложить
авторский материал






    Спасибо!
    Вы подписались на обновления наших статей
    Подписаться
    на тему








      Спасибо!
      Вы подписались на обновления наших статей
      Оформить
      подписку на журнал








        Спасибо!
        Вы подписались на обновления наших статей
        Оформить
        подписку на новости








          Спасибо!
          Вы подписались на обновления наших статей
          Задать вопрос
          редактору









            Оставить заявку

            Мы всегда рады ответить на любые Ваши вопросы

            * Обязательные поля для заполнения

            Спасибо!

            Благодарим за обращение. Ваша заявка принята

            Наш специалист свяжется с Вами в течение рабочего дня