Bugün kendimizi şu fenomeni yaşarken buluyoruz büyük Verisonsuz sayıda kaynaktan muazzam miktarda veri elde edebiliriz. Bu muazzam miktardaki veri birçok fayda sağlar, ancak aynı zamanda birçok zorluğu da beraberinde getirir. En yaygın olanları: toplu veri kümesindeki yanıt süreleri.
HaritaD analitik veritabanları alanında yüksek hızlar sunmak için doğdu. İşlemek için tasarlandı milisaniyeler içinde trilyonlarca kayıt tarafından sunulan bilgi işlem gücünden yararlanmak GPU'lar. Grafik kartlarında bulunan tüm donanım ve yazılım yeteneklerinden tam olarak yararlanacak şekilde tasarlanmış olup, analistlere ve veri bilimcilere, daha önce bu amaçlar için kullanılan teknolojilerin yaklaşık 3 kat (x1000) üzerinde yanıt süreleri sunar. Doğrusal cebir görevlerini ve veritabanı aramalarını gerçekleştirmek için GPU'ların (modern GPU'larda yaklaşık 80000 çekirdek) ve büyük bellek bant genişliğinin (Yaklaşık 8 Gb / sn) paralelliğinden yararlanın, LLVM kullanarak her konsültasyonu gerçek zamanlı olarak derleyin ve en çok başvurulan verileri saklayın GPU'ların önbelleğinde (yüksek hızlı DDR5 bellekleri).
Büyük Veri dünyasında, dosyaların yazılmasına ve korunmasına dayanan geleneksel veritabanlarının kullanılmadığını unutmamalıyız, çünkü bunlar sabit diskte aşırı miktarda G / Ç görevine neden olur. Milyarlarca kaydı analiz etmek amacıyla, bellek içi veritabanlarıApache Spark gibi. Bununla birlikte, gerekli bellek miktarını ve istenen performansı elde etmek için bir sunucu kümesi gereklidir ve bunun donanım, ağ kablolaması ve daha fazla sayıda teknisyen için maliyetler anlamına geldiğini biliyoruz. Böylece, HaritaD daha az maliyet ve karmaşıklıkla yüksek performans elde etme yeteneği sunarak daha fazla kişinin veri analizi için yüksek performanslı teknolojilere erişmesine olanak tanır.
GPU'lar tarafından desteklenmesi sayesinde, MapD ayrıca GPU'ların grafik özelliklerinden yararlanarak veri görselleştirme için bir ortam sunar. Neredeyse gerçek zamanlı olarak bilgilerle etkileşime izin vererek (her veri analistinin ıslak rüyası) yüksek hacimli veriye sahip etkileşimli grafiklerin oluşturulmasını kolaylaştırır. GPU'ları kullanarak aynı ortamda gelişmiş analizler gerçekleştirmek için bazı makine öğrenimi algoritmalarını (Makine Öğrenimi) dahil etmenin yanı sıra.
Sizi dolaşmaya davet ediyoruz MapD resmi sayfası her bir özelliğini daha ayrıntılı incelemek için. Ayrıca, MapD'yi mümkün kılan teknolojileri ve yaklaşımları detaylandıran, ücretsiz olarak indirebileceğiniz bir kağıt sunarlar. Hatta biraz eğlenebilirsin demolar şaşırtıcı!
MapD şu anda beta sürümündedir ve Linux için mevcutkatılmaları için onlara (açıklayıcı bir beyanla birlikte) yazabilirsiniz.
Asla böyle bir şeyi hayal etme, eğer ilk başta bana garip geldiyse, yeniden düşünmek, her şey ilerleme içindir