中国数据存储服务平台

内存计算发展转变传统存储数据

在大多数计算机系统中,随机存取存储器(RAM)如同人类大脑的“工作记忆”的作用:它是一个临时存储少量的数据,并且可以极其迅速地检索。但是,动态RAM(DRAM)芯片的成本有所下降以及它们的性能特性提高,将数据存储在内存中的可行性已经逐渐加大。

正因如此,那种曾经必须放在一个机遇磁盘的数据集现在可以被防止在内存中。从那里,可以闪电般的进行数据检索,以提高企业IT系统的计算能力被称为“内存计算”。

至目前为止,内存计算主要应用于分析系统。分析数据库移动到内存中避免与物理磁盘的I/O瓶颈。

这意味着企业可以在“实时”执行复杂的分析,并允许用户大型数据集切片和切块的那种通常与桌面电子表格软件的灵活性。

但现在,在内存中计算被提出作为一个平台,为交易系统,如ERP应用。尤其是SAP HANA的基于内存分析的数据库平台,声称在内存计算将提高业务应用的性能,并允许他们更复杂的分析。

内存计算的情况似乎将成为未来一个主流的方向。分析公司Gartner称,在2012年,10%的大型和中型组织在一些容量的数据中采取了内存计算。到2015年,这一数字将有三倍以上的增长,达到35%。

“内存计算市场将在未来两年实现大幅增长,”Gartner副总裁兼分析师Massimo Pezzini说:“我们每一天都发现更多的人采用内存计算”。

内存中的商业智能

内存计算如今已经突出的上升,瑞典著名的商业智能供应商QlikTech的分析平台QlikView就是采用将数据加载在内存中然后进行分析的方式,大大提升数据分析的速度与智能。

在内存计算的那句“前几年上升到突出的背景下,瑞典供应商QlikTech,QlikView的Spotfire的商业智能系统,如,从TIBCO,将数据加载到内存中,然后分析。过去的两年中“,内存计算”的概念已经获得大家的认可,这些系统的价值已经被企业承认。

传统存储遭遇挑战 内存计算或成为主流
QlikView

在传统的商业智能(BI)系统中,下面是数据库是限制因素,因为数据在机械磁盘,这是缓慢的,将你的数据集装入内存中,让你得到瞬时的反应。”

这些新的分析在内存中的应用程序可以做的一切,Excel可以,更大的数据集也可以操作,他们像Excel中的类固醇。

这种让用户可以灵活的进行复杂的分析,一时兴起,这意味着他们可以寻找数据中的模式,而不必知道他们正在寻找什么。

如果你有先见,内存计算几乎是非常拥有未来的,但如内存进行计算的经验很少,所以你最好预先做到建立尽可能多的问题,你要问你的数据库中的数据。

DRAM内存的速度允许组织构建系统可以实时的进行复杂的分析,以响应业务事件。

耐克公司是一个把这种内存计算应用到平台方面的企业,启用Qlikview商业智能(BI)解决方案,通过系统化的统计分析赢取竞争,实现迅速而准确地决策,营造管理创新新方式。

用户可以将耐克与其他客户的网上平台实时统计和比较。

耐克拥有非常多的考核,从而产生了大量的数据,如何为用户提供实时的那些统计数据,他们必须处理的非常快,而这种速度只有内存能够很好的提供。

这个令人印象的技术不是一个噱头,这个功能能够让耐克公司的客户更忠诚。

另一个例子是AVANZA,网上银行,总部设在瑞典。该公司使用内存计算,实时计算新客户的风险状况时,他们成立了一个帐户。

他们是一家小公司,但他们增加一些像每周1,000个客户,所以在使用内存技术使他们能够向外扩展非常迅速,这使他们能够实时计算的风险状况,通过分析实时数据,他们可以为您当场定制的条款和条件。

内存中的应用程序

SAP是内存计算强有力的支持者,HANA提供高性能的数据查询功能,用户可以直接对大量实时业务数据进行查询和分析,而不需要对业务数据进行建模、聚合等

到目前为止,HANA只可作为一个平台,SAP的商业智能和数据仓库软件。但在今年1月,该公司宣布即将可用性HANA的商务套房,其主流ERP应用范围。

传统存储遭遇挑战 内存计算或成为主流
SAP HANA

事实证明,将应用程序存储在内存中将是一个非常有意义的事 ,而且ERP和CRM将是最适合其应用的领域。

所以SAP该司已经改写商务套件的应用,已经在应用服务器上的进行HANA数据库层。这意味着可以进行更快的数据密集型的流程和交易。

在未来,HANA将建成SAP的应用允许更复杂的分析功能辛普森说。使用HANA以支持业务应用程序,可能会排除需要一个单独的报告和分析数据仓库。

事实上,DRAM仍是存储的一个组成部分,其仍然比磁盘更昂贵。但是,内存计算的超高性能可能会导致系统具有较低的总拥有成本。

因此,尽管它今天看起来可能仍是昂贵的,但内存计算最终的总拥有成本更低将会被证明,因为它性能更强。

未经允许不得转载:存储在线 » 内存计算发展转变传统存储数据
分享到: 更多 (0)