Virkningen av databehandling i minnet på programvareytelse - Business Analyst Learnings

Virkningen av databehandling i minnet på programvareytelse - Business Analyst Learnings

Den teknologiske utviklingen har vært jevn gjennom årene, og fokuset har vært på størrelse, hastighet og ytelse. De grunnleggende prinsippene har vært de samme, men programvare- og maskinvareindustrien har ikke sluttet å gjøre forbedringer som fortsetter å argumentere for teknologi innen forretnings-, markedsførings- og andre bransjer. Navnet på spillet er big data, og å vinne spillet betyr å bruke verktøy som vil bidra til å gjøre big data til innsikt som kan presse virksomheten din fremover.

Dataminnet i minnet blir gradvis en norm for bedrifter som trenger kraft til å raskt behandle data og krever rask databehandling / sanntidsanalyse som hjelper til med å transformere store data til handlingsbar innsikt. Med data- og datakilder som fortsetter å øke, har det vært et forsøk på å revurdere hvordan bedrifter nærmer seg datahåndtering og lagring, med et av hovedmålene å maksimere ytelse og hastighet uten å øke kompleksiteten og de totale kostnadene.

Fra tradisjonell til revolusjonerende

Dataminnet i minnet, i motsetning til tradisjonelle løsninger, er i stand til å lagre og håndtere både dataene og selve applikasjonen i minnet. Fordi systemet er basert på RAM-datalagring og indeksering, er databehandling og spørring 100 ganger raskere sammenlignet med andre løsninger. Datamaskiner i minnet krever også minimal eller ingen ytelsesjustering og vedlikehold, noe som gir sluttbrukere en mye raskere og stabil opplevelse. Hovedtrekket til plattformen er muligheten til å analysere data i sanntid og den enkle skalerbarheten til den vanligste implementeringen, datarutenettet i minnet. Selv om datanettverket i minnet er forskjellig fra databehandling i minnet, er det en viktig teknologimaktør for plattformen. Sammenlignet med forretningsinformasjonsverktøy som kan ta så lang tid som et år eller mer å distribuere, kan løsninger i minnet øke implementeringen og gjøre skalering enklere og mer kostnadseffektiv. Business intelligence-verktøy har sin plass i virksomheten, men uten riktig databehandling, lagring og ledelse vil organisasjoner slite med å komme med effektive business intelligence-strategier.

Bruk av hovedminnet i stedet for disk forbedrer ytelsen fordi ventetid minimeres. Ved å eliminere behovet for stadig tilgang til disklagring, reduseres bevegelsen av data til og fra disk i nettverket, og forhindrer dermed flaskehalser som kan hindre optimal ytelse. Dataminnet i minnet er forskjellig fra tradisjonelle systemer fordi det ikke trenger å lagre overflødige data for å øke ytelsen. Eldre eller mer konvensjonelle systemer lager en kopi av dataene for hver komponent som legges til systemet, som ekstra databaser, mellomvare eller servere. Denne prosessen presenterer bærekraftsproblemer og begrenser skalerbarhet fordi den fører til et system som blir mer komplisert med tiden. Med tradisjonelle systemer fører kontinuerlig tilførsel av maskinvare til stadig ballongvaring av maskinvarekostnader, behov for større lagring for å lagre økende datamengder og kontinuerlig arbeid med integrering og vedlikehold.

Til slutt er dette en selvdestruerende tilnærming fordi når du legger til mer maskinvare for å forbedre ytelsen, blir flere kopier av dataene opprettet, og flere tilfeller krever at disse dataene reiser, noe som resulterer i en reduksjon i ytelsen. På sikt kan det virke som om du er fanget i en syklus med voksende maskinvare og økte kostnader. In-memory computing adresserer dette ved å lagre data i minnet for å muliggjøre enkelt dataoverføring og rask databehandling som kan oppnås ved bruk av bare en enkelt server. Det er smidig, strømlinjeformet og optimalisert for å forbruke mindre minne og kreve mindre CPU-sykluser.

Fra revolusjonerende til mainstream

Dataminnet i minnet var et dyrt alternativ, og det er en av hovedårsakene til at adopsjonen har gått sakte. RAM har alltid vært dyrere enn disk, men med kostnadene som gradvis synker og når rimeligere nivåer forretningsmessig, blir in-memory computing en levedyktig løsning som kan bidra til å øke inntektene og hjelpe til med å oppnå en komplett digital transformasjon selv for små bedrifter. Også tradisjonelle løsninger kan rett og slett ikke følge med i dagens databehandling og krav til forretningsinformasjon.

Dagens virksomheter krever superraske databehandlingsløsninger og skalerbarhet i sanntid hvis de vil være morgendagens virksomheter. Å stole på tradisjonelle tilnærminger, som relasjonsdatabaser som bruker SQL og stole på diskbasert lagring, er ikke nok. Din konkurransefortrinn over konkurrenter vil avhenge av at du bruker den riktige plattformen eller implementeringen for din virksomhet. Mindre bedrifter kan fremdeles føle seg belastet av kostnadene ved høyeffektive løsninger i minnet, men dette problemet vil til slutt forsvinne når plattformen modnes og blir mer vanlig. Heldigvis viser databehandling i minnet store løfter om å bli normen i de kommende årene. Bedrifter vil imidlertid måtte tilpasse seg raskt eller dø sakte når vi beveger oss til et mer datadrevet landskap.

Du kan også være interessert