© 1995-2021 Компания «Инфосистемы Джет»
Exadata – решение для 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.

Big Data Тренд

Exadata – решение для Big Data?

30.07.2012

Посетителей: 132

Просмотров: 102

Время просмотра: 2.1 мин.

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

Шлюзы как средство интеграции баз данных. Практический подход

Практика показывает, что сейчас в целом завершается этап создания оперативных баз данных организаций. В том или ином виде (в виде персональных или промышленных реляционных БД) во многих из них сформировались центры актуальных данных, ...

«Этим можно заниматься бесконечно»: переход на data-driven в «СИБУРе»

Почему не стоит создавать цифрового двойника для отдельного участка производства? Зачем нужен «спецназ» по работе с данными? Почему заводы «СИБУРа» пока не смогут работать без людей?

XML и Java в трактовке корпорации Oracle

В первом номере информационного бюллетеня Jet Info за 2000 год была опубликована статья , посвященная языкам разметки документов. Большая часть статьи касалась языка XML (eXtensible Markup Language), не сходящего ныне со страниц компьютерных ...

Кластерные СУБД

Направление развития информационных технологий все чаще затрагивает кластеризацию или разделение БД по нескольким серверам.

Innovation Pack 17: какие новинки появились в Oracle Siebel CRM

Компания Oracle выпустила очередное крупное обновление Oracle Siebel CRM— Innovation Pack 17. В этой статье будет краткий рассказ о ключевых особенностях нового релиза и преимуществах, которые получат владельцы CRM-системы после обновления.

В омут с головой? Что может дать «озеро данных» бизнесу

Методология data lake при правильном использовании позволяет справиться с обработкой и хранением увеличивающихся объемов данных/

CRM – от теории к практике

Восприятие CRM как очередного этапа эволюции записной книжки уходит в прошлое

Oracle Business Intelligence: построение бизнес-аналитики на примере практических кейсов

В статье описаны три проекта по решению аналитических задач заказчиков с помощью решения Oracle Business Intelligence на примере ЛИКАРДа, УРАЛСИБ и «Рив Гош»

Оптимизация информационных систем на основе СУБД Oracle

Если в основе информационной системы (ИС) лежит СУБД Oracle и возникает недовольство пользователей недостаточной производительностью ИС, то, как правило, усилия по исправлению ситуации направляются на оптимизацию СУБД. При этом иногда ...

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