内存处理技术的未来

来源:互联网  
2014/6/13 9:28:05
IT最关注的数据问题之一就是数据保护。DRAM虽然够快,但是如果你拔出插头,一切都完了。而且即使将其备份到永久性媒体,如何快速恢复?毕竟投资内存增加实时计算竞争力的价值与宕机的时间相比,还是存在差距的。

本文关键字: 内存 处理技术
IT最关注的数据问题之一就是数据保护。DRAM虽然够快,但是如果你拔出插头,一切都完了。而且即使将其备份到永久性媒体,如何快速恢复?毕竟投资内存增加实时计算竞争力的价值与宕机的时间相比,还是存在差距的。
 
一种常见的方法就是使用本地磁盘或固态硬盘作为本地存储目标,记录所有日志与最近数据更新(以防断电,重启等)。不幸的是,仅仅这样是不够的,如果服务器出现故障或硬盘损坏,数据可能完全丢失。
 
保护内存数据的好例子如SAP HANA,会使用HP最近发布的Data Protector与Store Once Federated Deduplication.Data Protector收集HANA数据并第三方通过管道应用程序接口的方式作为流传输。最终将目标备份到StoreOnce的全局去重存储中。
 
如果出现任何问题,NANA可以通过Data Protector的HANA接口,恢复本地或远程的StoreOnce目标数据备份。
 
网格系统
 
金融行业已经使用内存应用很长一段时间了,并且还建立了横向扩展的内存网络来实现实时的智能运营,承载大规模的快速流媒体数据。Tibco、ScaleOut Software、Pivotal域GridGain提供的网格系统已经超越了内存数据库的功能,提供更宽广的计算平台,数据库运营、大数据处理和其他数据密集型任务都可以接近实时的处理。如果你正自己创建闪电般的内存中应用程序,那么可能已经在使用某种网格方案了。
 
网格平台旨在确保企业数据保护、灾难恢复与高可用功能都内置实现。以GridGain为例,可以忍受多个节点故障,具备原始数据中心复制功能,甚至还支持零停机时间的升级。
 
ScaleOut对达到一定规模的企业提供了免费许可,而GridGain已经发布了开源的社区版。
 
这就是一切,对吗?
 
在购买大内存系统提升性能之前,先要深入了解实际上怎样的性能是确实需要的,目前的瓶颈在哪里。内存依旧不如硬盘或闪存那样便宜,而且还可能有其他的方法,用更少的开销,精力与混乱来获得想要的性能。
 
如果你正使用MySQL或MongoDB数据库,一种快速(且便宜)的方法就是将数据库引擎从默认配置调整为性能优化配置,如使用Tokutek的“fractal”索引技术。这是一个相当值得考虑的免费升级,不会涉及到任何基础设施或应用程序中断。
 
尽管如此,内存价格将持续降低,而服务器的内存密度将继续增加。大内存配置可能很快就会成为服务器高级配置的标准,还有处理器高速缓存,甚至非易失性存储(闪存)。随着越来越多的内存选择,更多数据处理将在内存中完成。
 
与此同时,数据的增长远超内存的增加,所以还是需要可将大规模数据传输并保存在更廉价介质上的方法。IT的关键能力也是机遇之一,就是持续优化复杂的数据化境,动态引导数据流并管理保存在最快媒体上的数据。
 
“内存中处理”不止在横向扩展的结构化数据中兴起,非结构化大数据环境也在发展,同样还加速了数据处理的本质转变。随着数据变得更动态,更流式,更集群也更“在线”,任务处理会被要求动态的路由到相关数据,而不是简单回到以主机为中心的计算机静态数据。
 
换句话说,计算也需要像数据一样流化,而数据是驻留在服务器上的。管理与智能优化将成为未来的另一个大问题。
责编:李玉琴
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