MapD: قاعدة بيانات تعمل على وحدات معالجة الرسومات

اليوم نجد أنفسنا نختبر ظاهرة البيانات الكبيرة، يمكننا الحصول على كمية هائلة من البيانات من عدد لا حصر له من المصادر. يجلب هذا الكم الهائل من البيانات العديد من الفوائد ، ولكنه يجلب أيضًا العديد من التحديات. أكثرها شيوعًا: أوقات الاستجابة في مجموعة بيانات مجمعة.

1

MapD ولدت لتقديم سرعات عالية في مجال قواعد البيانات التحليلية. مصممة للمعالجة تريليونات من السجلات في غضون أجزاء من الألف من الثانية الاستفادة من قوة الحوسبة التي تقدمها وحدات معالجة الرسومات. صُممت بدقة للاستفادة الكاملة من جميع إمكانيات الأجهزة والبرامج المتوفرة في بطاقات الرسومات ، وتوفر أوقات استجابة للمحللين وعلماء البيانات حوالي 3 أوامر من حيث الحجم (x1000) أعلى من التقنيات المستخدمة سابقًا لهذه الأغراض. الاستفادة من التوازي مع وحدات معالجة الرسومات (حوالي 80000 نواة في وحدات معالجة الرسومات الحديثة) وعروض نطاق ذاكرة كبيرة (حوالي 8 جيجابت في الثانية) لإجراء عمليات بحث في الجبر الخطي وقاعدة البيانات ، باستخدام LLVM للتجميع في الوقت الفعلي لكل منهما الاستعلام ، بالإضافة إلى الاحتفاظ بالبيانات الأكثر استشارة في ذاكرة التخزين المؤقت لوحدات معالجة الرسومات (ذكريات DDR5 عالية السرعة).

يجب أن نتذكر أنه في عالم البيانات الضخمة ، لا يتم استخدام قواعد البيانات التقليدية ، بناءً على كتابة الملفات وحفظها ، حيث إنها قد تتسبب في قدر كبير من مهام الإدخال / الإخراج على القرص الصلب. لغرض تحليل بلايين السجلات ، فإن ملف قواعد البيانات في الذاكرة، مثل Apache Spark. ومع ذلك ، للحصول على حجم الذاكرة المطلوبة والأداء المطلوب ، من الضروري وجود مجموعة خوادم ونعلم أن هذا ينطوي على تكاليف في الأجهزة وكابلات الشبكة وعدد أكبر من الفنيين. وهكذا ، MapD يوفر القدرة على تحقيق أداء عالٍ بأقل تكلفة وتعقيد ، مما يسمح لمزيد من الأشخاص بالوصول إلى تقنيات عالية الأداء لتحليل البيانات.

3

بفضل دعمها بواسطة وحدات معالجة الرسومات ، MapD أيضًا يوفر بيئة لتصور البيانات مع الاستفادة من إمكانات الرسومات لوحدات معالجة الرسومات. يسهل إنشاء الرسوم البيانية التفاعلية مع حجم كبير من البيانات ، مما يسمح بالتفاعل مع المعلومات في الوقت الفعلي تقريبًا (حلم كل محلل بيانات). بالإضافة إلى تضمين بعض خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning) ، لإجراء تحليل متقدم مع نفس البيئة باستخدام وحدات معالجة الرسومات.

2

ندعوك للتجول في الصفحة الرسمية لـ MapD لمراجعة كل من ميزاته بمزيد من التفصيل. كما أنها توفر ورقة ، يمكنك تنزيلها مجانًا ، توضح بالتفصيل التقنيات والأساليب التي جعلت MapD ممكنًا. يمكنك حتى الاستمتاع ببعض العروض مفاجأة!
MapD حاليًا في مرحلة تجريبية و متاح لنظام التشغيل Linux، يمكنك الكتابة إليهم (مع بيان توضيحي) للمشاركة فيه.


محتوى المقال يلتزم بمبادئنا أخلاقيات التحرير. للإبلاغ عن خطأ انقر فوق هنا.

تعليق ، اترك لك

اترك تعليقك

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها ب *

*

*

  1. المسؤول عن البيانات: ميغيل أنخيل جاتون
  2. الغرض من البيانات: التحكم في الرسائل الاقتحامية ، وإدارة التعليقات.
  3. الشرعية: موافقتك
  4. توصيل البيانات: لن يتم إرسال البيانات إلى أطراف ثالثة إلا بموجب التزام قانوني.
  5. تخزين البيانات: قاعدة البيانات التي تستضيفها شركة Occentus Networks (الاتحاد الأوروبي)
  6. الحقوق: يمكنك في أي وقت تقييد معلوماتك واستعادتها وحذفها.

  1.   يسوع بيراليس قال

    لا تتخيل أبدًا هذا النوع من الأشياء ، إذا بدا لي في البداية غريباً إعادة التفكير ، فكل شيء من أجل التقدم