Täna leiame end kogevat nähtust Big andmed, saame tohutult palju andmeid lõpmatult paljudest allikatest. See tohutu andmehulk toob palju eeliseid, kuid toob endaga kaasa ka palju väljakutseid. Kõige tavalisem neist: reageerimisajad hulgiandmekogus.
KaartD sündis selleks, et pakkuda analüütiliste andmebaaside valdkonnas suuri kiirusi. Mõeldud töötlemiseks triljoneid kirjeid millisekundite jooksul kasutades pakutavat arvutusvõimsust GPU. See on loodud täpselt graafikakaartide kõigi riist- ja tarkvaravõimaluste täielikuks ärakasutamiseks, pakkudes analüütikutele ja andmeteadlastele reageerimisaega umbes 3 suurusjärku (x1000) kõrgemal kui varem selleks otstarbeks kasutatud tehnoloogiad. Kasutades GPU-de (umbes 80000 8 südamikku tänapäevastes GPU-des) ja suurte mälu ribalaiuste (umbes 5 Gbps) paralleelsust lineaarsete algebraülesannete ja andmebaasiotsingute teostamiseks, kasutades LLVM-i iga päringu reaalajas koostamiseks, lisaks kõige enam vaadatud andmete säilitamisele GPU-de vahemälus (kiire DDRXNUMX-mälu).
Peame meeles pidama, et Big Data maailmas ei kasutata traditsioonilisi andmebaase, mis põhinevad failide kirjutamisel ja säilitamisel, kuna need põhjustaksid kõvakettale ülemäära palju sisend- ja väljundülesandeid. Miljardite dokumentide analüüsimiseks on mälus olevad andmebaasid, nagu Apache Spark. Vajaliku mälumahu ja soovitud jõudluse saamiseks on aga vajalik serveriklaster ja me teame, et see tähendab riistvara, võrgukaablite ja suurema hulga tehnikute kulusid. Seega KaartD pakub võimalust saavutada kõrge jõudlus väiksemate kulude ja keerukusega, võimaldades rohkematel inimestel juurdepääsu andmete analüüsimiseks kõrgtehnoloogilistele tehnoloogiatele.
Tänu GPU-de toele toetab ka MapD pakub keskkonda andmete visualiseerimiseks, kasutades ära graafikaprotsessorite graafikavõimalusi. See hõlbustab suure andmemahuga interaktiivsete graafikute loomist, võimaldades infoga suhtlemist peaaegu reaalajas (iga andmeanalüütiku märg unistus). Lisaks mõnede masinõppealgoritmide (masinõpe) lisamisele, tuleb GPU-de abil sama keskkonnaga teha täpsemat analüüsi.
Kutsume teid läbi vaatama MapD ametlik leht selle iga funktsiooni üksikasjalikumalt üle vaadata. Nad pakuvad ka paberit, mille saate tasuta alla laadida, kirjeldades üksikasjalikult tehnoloogiaid ja lähenemisviise, mis on MapD-i võimaldanud. Mõnest saate isegi rõõmu tunda demod üllatav!
MapD on praegu beetaversioonis ja saadaval Linuxi jaoks, saate neile osalemiseks kirjutada (koos seletuskirjaga).
Kunagi ei kujuta sellist asja ette, kui algul tundus see mulle kummaline, mõtlesin kõik ette, kõik on ette nähtud