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數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)不斷升級,數(shù)據(jù)平臺高舉開放旗幟
10 年前,數(shù)據(jù)庫管理員(DBA)主要關(guān)心的問題是如何優(yōu)化其數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的性能。而今天,DBA們開始注重如何實施高效的數(shù)據(jù)庫管理。因為一旦管理員可以自動化任務(wù)、標準化數(shù)據(jù)格式,制定維護流程,數(shù)據(jù)庫能夠自行履行其存儲和檢索數(shù)據(jù)的職責(zé)。
同時,隨著Web 2.0 和其它技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,數(shù)據(jù)庫需要處理的數(shù)據(jù)量也在急速增加,其中包括視頻、音頻文件等大容量數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到了日常業(yè)務(wù)運營的方方面面。因此,今天的DBA們實際上面臨比10年前更加復(fù)雜的情形與挑戰(zhàn),主要集中在以下幾點:
一是數(shù)據(jù)量飛速增加。由于最近幾年來數(shù)據(jù)更新速度日益增加,各種新技術(shù)層出不窮,以及數(shù)據(jù)使用方式不斷推陳出新,企業(yè)生成的數(shù)據(jù)量也逐漸呈井噴之勢。現(xiàn)在,各大企業(yè)都已經(jīng)采用ERP、CRM等解決方案,因此每天都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。
二是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性增加。新技術(shù)為我們使用數(shù)據(jù)的方式開創(chuàng)了更多可能性。在日常業(yè)務(wù)運營中,從電子商務(wù)網(wǎng)站到庫存管理,都需要借助數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的能力,來將數(shù)據(jù)迅速傳遞給需要它的應(yīng)用。
三是服務(wù)器數(shù)量激增帶動成本上升。由于順應(yīng)業(yè)務(wù)增長部署了更多物理服務(wù)器,而服務(wù)器CPU等資源的利用率卻出現(xiàn)大幅下降,從而導(dǎo)致企業(yè)每年都需要從 IT 預(yù)算中支出大量的管理、維護和散熱成本,使得IT預(yù)算不斷緊縮的企業(yè)面臨更大的壓力。
四是數(shù)據(jù)挖掘與分析處理的壓力加大。如果這些數(shù)據(jù)不能被實時、有效地加以利用,形成對實際業(yè)務(wù)決策有用的信息,數(shù)據(jù)增長反過來會帶來負面影響。 (二)挑戰(zhàn)驅(qū)動創(chuàng)新
上述挑戰(zhàn)一方面給企業(yè)帶來現(xiàn)實壓力,但另一方面也帶來了創(chuàng)新機會。那么,面向ERP、CRM等關(guān)鍵業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)密集型工作負載,需要什么樣的軟硬件數(shù)據(jù)管理平臺呢?筆者認為,至少需要滿足以下幾個方面的要求:
一是可擴展的處理能力。為管理數(shù)據(jù)密集型工作負載,將海量原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有用的信息,并提供實時分析和查詢服務(wù),需要有非常強大的系統(tǒng)處理能力做支撐,以優(yōu)化復(fù)雜多線程的應(yīng)用性能。
二是出色的可靠性。由于某個數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)故障所產(chǎn)生的負面效應(yīng)可能會波及整個企業(yè),影響重大,因此需要平臺能確保7*24小時不間斷提供服務(wù)。
三是靈活的虛擬化性能。為減少物理服務(wù)器的數(shù)量,提高IT的靈活性,通過虛擬化實現(xiàn)整合的能力已經(jīng)成為標配,同時還需要通過虛擬機實時遷移、災(zāi)備等功能來提高可用性。
四是成本節(jié)省。對于許多處在激烈競爭市場環(huán)境,IT預(yù)算緊縮的企業(yè)而言,降低包括硬件采購、軟件許可證、管理維護、能耗等方面的成本一直是企業(yè)追求的目標。
?。ㄈ┗谛袠I(yè)標準的開放數(shù)據(jù)管理平臺
2010年,微軟推出了這樣一款全新數(shù)據(jù)管理平臺:在英特爾至強7500服務(wù)器上部署SQL Server 2008 R2所提供的托管型自助式 BI解決方案,可以針對超大型數(shù)據(jù)集近乎實時地分析和查詢復(fù)雜數(shù)據(jù)。
據(jù)了解,使用微軟自助式BI方案,最終用戶可以利用面向 Excel 的 PowerPivot插件等自助式分析工具,迅速查找到所需信息,進行特定分析和建模,幫助用戶近乎實時地在大型數(shù)據(jù)集上執(zhí)行復(fù)雜運算,從而獲得有用信息,做出更好的業(yè)務(wù)決策。管理員也同樣可以借助SQL Server 2008 R2的StreamInsight技術(shù),在不到一秒內(nèi)橫跨多條數(shù)據(jù)流處理大量事件,幫助企業(yè)通過歷史數(shù)據(jù)挖掘和持續(xù)了解動態(tài)數(shù)據(jù),更迅速地識別和響應(yīng)新趨勢。
因此,這種方案對事務(wù)處理能力提出非常高的要求,而基于至強7500的服務(wù)器可以擴展至8個以上處理器,每個處理器可容納8個內(nèi)核,支持 16 條線程,而且還有1-2TB超大內(nèi)存容量,大大降低延遲,提高數(shù)據(jù)庫性能和 SQL Server2008 R2 的能力。
當(dāng)然,數(shù)據(jù)密集型工作負載,對于系統(tǒng)的可擴展性要求也很高。比如現(xiàn)在的SQL Server 2008 R2可以支持多達256 顆邏輯處理器(原來是64顆處理器)和超過 64 條線程,用戶還可通過 SQL Server 2008 R2將數(shù)據(jù)倉庫容量從數(shù)十萬億字節(jié)到數(shù)百萬億字節(jié)。對此,至強7500和至強E7也提供了相應(yīng)的擴展性,在單一系統(tǒng)內(nèi),最大可以支持到256顆CPU,從而能夠支持到最苛刻的數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。
在可靠性上,至強7500 系列的服務(wù)器具備 20多項全新 RAS 特性,這些特性包括處理器間動態(tài)工作負載分配、互聯(lián)錯誤檢測和恢復(fù),以及虛擬環(huán)境中的單個虛擬機恢復(fù)等。比如,Windows Server 2008 R2 具備的Windows 硬件錯誤體系結(jié)構(gòu)(WHEA)支持至強7500中的機器校驗架構(gòu)恢復(fù)(MCA)特性,可幫助平臺在不中斷操作系統(tǒng)應(yīng)用的情況下,控制和恢復(fù)內(nèi)存與高速緩存中的多位 ECC 錯誤——以前只有成本高昂的 RISC/UNIX 平臺和大型機才具備這些功能。
在TCO方面,X86服務(wù)器的硬件采購成本往往只有小型機的幾分之一,但更重要的是,使用開放平臺,有助于節(jié)省大量軟件支持和許可成本。由于基于 UNIX 的軟件通常按處理器內(nèi)核數(shù)量而并非按插座數(shù)量計價,因此可節(jié)省成倍的成本。此外,由于微軟不額外收取在線分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)壓縮、分區(qū)及其它特性的相關(guān)費用,因此相比Oracle等其他平臺,在Windows Server 2008 R2 上運行 SQL Server 2008 R2的成本也更低。
另外,值得一提的是,SQL Server 2008 R2 已經(jīng)支持 Hyper-V 實時遷移,允許用戶在確保不停機的情況下在主機之間轉(zhuǎn)移正在運行中的虛擬機。SQL Server 2008 R2還支持Sysprep,這樣一來,管理員可以更輕松地創(chuàng)建 SQL Server 圖像,隨時隨地迅速將它們部署在虛擬機中。對此,企業(yè)可以通過至強7500,以20:1的整合比率更換和整合過去的單核服務(wù)器,并可在1年內(nèi)通過能耗、軟件、許可證和維護成本的節(jié)省收回服務(wù)器更新帶來的投資。
?。ㄋ模┬〗Y(jié):走向開放
數(shù)據(jù)管理不再是存儲-檢索的過程,隨著技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展,以至強為核心的X86服務(wù)器,以及微軟SQL Server數(shù)據(jù)庫軟件也在不斷改進企業(yè)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的方式——對海量數(shù)據(jù)進行實時分析,并向企業(yè)各級用戶快速提供有用的信息。比如中國人壽業(yè)務(wù)決策平臺正是如此,將分散在公司各處的海量數(shù)據(jù)快速整合在 SQL Server 2008 R2 數(shù)據(jù)倉庫內(nèi),然后提供決策分析時隨時調(diào)用。
以往,專用的數(shù)據(jù)平臺通常都是基于 RISC 或 SPARC 架構(gòu)而構(gòu)建,上面跑基于UNIX 的軟件,此類平臺不僅購買成本高,在申請許可證、實施維護和培訓(xùn)方面的成本也較高。對于注重創(chuàng)新和成本效率的企業(yè)來說,今天開放的數(shù)據(jù)平臺提供了新的選擇。但這也意味著使用專有平臺的企業(yè)需要做好遷移工作——將小型機換成X86服務(wù)器,將UNIX操作系統(tǒng)換成Linux或Windows,將應(yīng)用和數(shù)據(jù)從原有系統(tǒng)遷移到新的系統(tǒng)中來。
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