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Comparação entre abordagens de arquiteturas MPP para bancos de dados analíticos: nada compartilhado vs. tudo compartilhado
- Creado 01/03/2024
- Modificado 01/03/2024
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No mundo das arquiteturas de processamento massivamente paralelo (MPP) para bancos de dados analíticos, houve dois enfoques predominantes: "nada compartilhado" e "tudo compartilhado". Em um ambiente de nada compartilhado, cada servidor opera de forma independente e controla seus próprios recursos de memória e disco. Os dados são divididos entre os servidores e a carga de trabalho é distribuída de modo que cada máquina opere com seus próprios dados, sem compartilhar recursos de hardware com outras máquinas na grade. Em um ambiente de tudo compartilhado, todos os servidores acessam o mesmo armazém compartilhado e cada carga de trabalho tem acesso ao armazém, bem como aos recursos computacionais de todos os servidores na grade. Nada compartilhado foca em maximizar o desempenho, e tudo compartilhado foca em maximizar a utilização de recursos.
A desvantagem do nada compartilhado é a necessidade de duplicar dados compartilhados entre nós e manter os dados uniformemente divididos entre nós para um desempenho consistentemente alto. Essa sobrecarga de manutenção tem sido mitigada por novas técnicas de fragmentação de dados, que distribuem automaticamente os dados sem intervenção do usuário. O tudo compartilhado tem sido criticado por seu desempenho reduzido devido à contenção sobre o armazém compartilhado. Isso foi mitigado por SAN de alto desempenho, que pode servir dados a muitos servidores através de múltiplos canais de E/S de alta velocidade.
Com o objetivo de criar a plataforma de análise mais flexível, eficiente e fácil de manter no mercado, o SAP Sybase IQ adotou uma abordagem de tudo compartilhado com sua arquitetura MPP, chamada PlexQ. A plataforma de consulta distribuída PlexQ utiliza dinamicamente recursos computacionais físicos à medida que gerencia as cargas de trabalho de consulta em uma grade Multiplex de servidores IQ. Além disso, o usuário pode definir servidores lógicos para criar armazéns de dados virtuais que segmentam as cargas de trabalho de análise em uma comunidade empresarial. Os servidores lógicos são subconjuntos de máquinas físicas na grade Multiplex, que podem ser configurados elasticamente: máquinas físicas movidas de um servidor lógico para outro, de acordo com as demandas cambiantes de potência de cálculo. A abordagem única do IQ para MPP alcança a máxima flexibilidade, bem como um desempenho escalável.
A última versão do IQ da SAP, a versão 16, leva o MPP a um novo patamar com sua inovadora característica de afinidade de dados suaves . Agora, o otimizador de consultas acompanha inteligentemente o conteúdo do cache na grade, distribuindo cada fragmento de consulta para o servidor que já possui os dados pertinentes em cache. Os caches são mantidos ativos, a E/S é drasticamente reduzida e sua arquitetura de tudo compartilhado adquiriu as características de alto desempenho do nada compartilhado. A afinidade de dados é gerenciada automaticamente pelo otimizador de consultas do IQ e ajusta-se automaticamente às mudanças nos dados e às consultas ad hoc:
O SAP Sybase IQ 16 oferece o melhor dos dois mundos: a agilidade do tudo compartilhado, com o desempenho do nada compartilhado. Para análises de XLDB, o SAP Sybase IQ se destaca por si só. Para mais informações, consulte o anúncio no CMS Wire: http://www.cmswire.com/cms/information-management/saps-sybase-iq-16-goes-extreme-delivering-data-dri...
Courtney Claussen | Gestão de produtos do SAP Sybase IQ | Email: courtney.claussen@sap.com
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