Data Warehouse Appliances

Wie bei bell-bottom Jeans, Hardware-unterstützte Datenbanken sind auf dem Vormarsch. Microsoft, Oracle und Netezza sind der letzte Schrei bei Datenbank Seminare rund um den Globus. In der Mitte bis Ende der 1980er Jahre, Anbieter Britton Lee und Teradata (die schließlich verschmolzen) der letzte Schrei waren.

Sie lieferten spezielle Maschinen, die Datenbankverarbeitung optimiert - die ersten Maschinen mit schweren Daten Verbrauchern genutzt, darunter viele der Verbraucher verpackten Waren Unternehmen.

Das Ziel dieser Boxen war, alle Aspekte eines Computers zu widmen, um Daten an die Benutzer immer schneller. Diese spezielle Maschine enthalten eine Abfrage-zentrierte Datenbank, Speicher, CPU und Festplattenoperationen. Schließlich solche Produkte bewegt aus der Mode, und die Datenbank-Management-Systeme wurden zu einer offeneren, run-on-any-Box-Architektur migriert.

Nun, sie sind wieder da!

EIN Data-Warehouse-Appliance ist eine integrierte Reihe von Servern, Speicher, Betriebssystem, DBMS und Software für Data Warehousing vorinstalliert und voroptimierten speziell. Data Warehouse Appliances bieten Lösungen für die mittel- bis großvolumige Data-Warehouse-Markt und bietet Low-Cost-Performance auf Datenmengen im Terabyte-Bereich zu Petabyte (das ist eine Menge von Daten!).

Die meisten Data-Warehouse-Appliance-Anbieter verwenden Massively Parallel Processing (MPP) Architekturen hohe Abfrageleistung und Skalierbarkeit Plattform zur Verfügung zu stellen. MPP-Architekturen bestehen aus unabhängigen Prozessoren oder Server parallel ausgeführt werden.

Die meisten MPP-Architekturen implementieren ein Shared-Nothing-Architektur, in dem jeder Server ist autark und steuert seinen eigenen Speicher und Festplatte. Shared-Nothing-Architekturen haben eine nachgewiesene für hohe Skalierbarkeit und wenig Streit.

Die meisten Data Warehouse Appliances verteilen Daten auf spezielle Plattenspeichereinheiten zu jedem Server in dem Gerät verbunden. Diese Verteilung ermöglicht die Geräte durch Scannen Daten auf jedem Server parallel eine relationale Abfrage zu lösen. Die Teile-und-herrsche-Ansatz bietet hohe Leistung und skaliert linear, wenn Sie neue Server in die Architektur hinzuzufügen.

Und aus einem Preis Perspektive, sind die meisten der Anbieter in diesem Bereich versuchen, eine Strategie der Plug-and-Play. Zum Beispiel verkauft Netezza typischerweise ein neuer Benutzer ihr Produkt als Plug-kompatibel mit Teradata für weniger als die Teradata Instandhaltungskosten. Dieser Preis Punkt macht die Produkte sehr attraktiv, sie eine wachsende Akzeptanz geben.

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