MapD: Baza podataka koja radi na GPU-ima

Danas doživljavamo fenomen Veliki podaci, možemo dobiti ogromnu količinu podataka iz beskonačnog broja izvora. Ova ogromna količina podataka donosi mnoge prednosti, ali donosi i mnoge izazove. Najčešći od njih: vremena odziva u skupnom skupu podataka.

1

MapD je rođen da nudi velike brzine u polju analitičkih baza podataka. Dizajniran za obradu bilijuni zapisa u nekoliko milisekundi iskorištavajući računarsku snagu koju nudi GPU-ovi. Izgrađen precizno kako bi u potpunosti iskoristio sve hardverske i softverske mogućnosti dostupne na grafičkim karticama, analitičarima i naučnicima podataka nudi vremena odziva oko 3 reda veličine (x1000) iznad tehnologija koje su ranije korištene u ove svrhe. Iskoristivši paralelizam GPU-a (približno 80000 8 jezgri u modernim GPU-ima) i velike propusnosti memorije (oko 5 Gbps) za obavljanje zadataka linearne algebre i pretraživanja baza podataka, koristeći LLVM za kompajliranje svakog upita u stvarnom vremenu, uz zadržavanje podataka o kojima se najviše konsultuje u predmemoriji GPU-a (DDRXNUMX memorije velike brzine).

Moramo imati na umu da se u svijetu velikih podataka ne koriste tradicionalne baze podataka, zasnovane na pisanju i očuvanju datoteka, jer bi to uzrokovalo preveliku količinu I / O zadataka na tvrdom disku. U svrhu analize milijardi zapisa, baze podataka u memoriji, poput Apache Sparka. Međutim, da biste dobili potrebnu količinu memorije i željene performanse, potreban vam je klaster servera i znamo da to podrazumijeva troškove hardvera, mrežnih kablova i veći broj tehničara. Dakle, MapD nudi mogućnost postizanja visokih performansi uz manje troškova i složenosti, omogućavajući većem broju ljudi da imaju pristup tehnologijama visokih performansi za analizu podataka.

3

Zahvaljujući podršci od GPU-a, MapD takođe nudi okruženje za vizualizaciju podataka koristeći prednosti grafičkih mogućnosti GPU-a. Olakšava stvaranje interaktivnih grafova s ​​velikim brojem podataka, omogućavajući interakciju s informacijama gotovo u stvarnom vremenu (vlažni san svakog analitičara podataka). Pored toga što uključuje neke algoritme mašinskog učenja (Machine Learning), za obavljanje napredne analize sa istim okruženjem koristeći GPU-ove.

2

Pozivamo vas da se prošetate Službena stranica MapD detaljnije pregledati svaku od njegovih karakteristika. Oni također nude rad koji možete besplatno preuzeti s detaljima tehnologija i pristupa koji su omogućili MapD. Možete čak i uživati ​​u nekima narod iznenađujuće!
MapD je trenutno u beta verziji i dostupno za Linux, možete im pisati (zajedno s obrazloženjem) da biste u tome sudjelovali.


Sadržaj članka pridržava se naših principa urednička etika. Da biste prijavili grešku, kliknite ovdje.

Komentar, ostavi svoj

Ostavite komentar

Vaša e-mail adresa neće biti objavljena. Obavezna polja su označena sa *

*

*

  1. Za podatke odgovoran: Miguel Ángel Gatón
  2. Svrha podataka: Kontrola neželjene pošte, upravljanje komentarima.
  3. Legitimacija: Vaš pristanak
  4. Komunikacija podataka: Podaci se neće dostavljati trećim stranama, osim po zakonskoj obavezi.
  5. Pohrana podataka: Baza podataka koju hostuje Occentus Networks (EU)
  6. Prava: U bilo kojem trenutku možete ograničiti, oporaviti i izbrisati svoje podatke.

  1.   Isuse Perales rekao je

    Nikad ne zamišljajte takve stvari, ako mi se u početku činilo neobičnim da preispitamdb, sve je za unaprijed