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大数据来了 甲骨文招数全解
根据IDC预测,全球数据在2015年将达到10万亿TB,数据年复合增长幅度将在2020年达到38%。
根据IDC预测,全球数据在2015年将达到10万亿TB,数据年复合增长幅度将在2020年达到38%。由于数据成本降低,数据量急速提升,再加上新的数据源和数据技术的诞生演化出多种数据类型。大数据正在向我们招手。伴随大数据而至,大数据分析和管理得当与否将对企业数据中心产生极大影响。作为全球最大数据库软件公司,甲骨文应时而行,推出针对大数据的众多技术产品来满足企业需求同时提升自身的价值。 “Oracle大数据机同Oracle Exadata数据库云服务器、Oracle Exalytics 商务智能云服务器和Oracle Exalogic中间件云服务器一起组成了Oracle最广泛的高度集成化系统产品组合,是可以帮助客户获取和管理各种类型的数据,并且与现有企业数据一起进行分析,获得新的见解,从而在充分获取信息的情况下做出最恰当的决策。”甲骨文数据仓库技术副总裁Cetin Ozbutun道出甲骨文大数据应对招数。目光随着小编去见识一番。 Oracle 大数据机 2012开春之际,Oracle在全球还浸入在新年喜洋洋的氛围中,推出大数据机助兴,为企业未来大数据分析和管理提供支持。 Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance),是一个软、硬件集成系统,在系统中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一个开源R。该大数据机采用Oracle Linux操作系统,并配备Oracle NoSQL数据库社区版本和Oracle HotSpot Java虚拟机。 Oracle大数据机采用18台Oracle Sun服务器全机架配置,总共拥有864GB主内存、216核CPU、648TB原始磁盘存储空间、在节点和其他Oracle集成化系统之间采用40Gb/s的infiniBand链接以及10Gb/s的以太网数据中心连接,同时通过infiniBand网络连接多个机架进行升级扩展,使自身获取、组织和分析海量的数据。该系统针对企业大数据需求而定制化设计,旨在简化大数据项目的实施与管理。同时,甲骨文大数据机可部署来优化企业数据仓库。 Oracle大数据机能够拥有强大优化企业数据仓库的劲头,主要源自是其配备有Oracle Big Connectors软件。该软件是甲骨文最新推出的软件产品,旨在帮助客户利用Oracle数据库11g便捷整合存储在Hadoop和Oracle NoSQL数据库中心的数据。 新推出的Oracle大数据机能够为数据管理提供一个可用性强的可扩展系统、提供一个能够阻止、处理和分析Hadoop中大数据和使用R分析原始数据的平台。此外,通过将软、硬件的所有组件集成到单一数据解决方案中来达到帮助客户控制IT成本同时优化自身数据仓库。 Oracle Exadata数据库云服务器 Oracle Exadata数据库云服务器(Oracle Exadata Database Machine)由软、硬件组成,该系统以一种集成的方式工作为客户服务,是同时可为数据仓库和联机事务处理(OLTP)应用软件提供高性能的数据库机器,是支持企业OLTP应用的预调测系统。该云服务器包括Oracle电子商务套件、Oracle SiebelCRM、Oracle PeopleSoft Enterprise等应用。 【Oracle Exadata】 Oracle Exadata数据库云服务器采用Exadata成熟的系统架构,有效降低IT总成本。在提供整体优化强性能的同时,实现企业级的RAS特性,并在节省机房空间、节能和管理方面实现智能,降低TCO。Exadata是数据库云服务平台,能够为客户实现数据库系统的整合和数据库云服务设计和运作提供有效解决方案,从而帮助客户实现云计算从IaaS到PaaS及SaaS三个层面的数据安全运算和安全高存储。 Oracle Exadata数据库云服务器采用多种甲骨文特有的关键性能技术来实现数据分析和管理的性能。例如能够将部分计算负载卸载至并行智能存储层并只传输经过筛选后的有用数据的SmartScan、采用高达5.3TB SmartFlashCache来提高随机I/O性能、通过获取10-50倍超高压缩比的EHCC,来降低存储成本同时提高磁盘I/O的效率,等等。目前,该款技术产品的配置有四款,分别为Oracle ExadataX2-8全架、Oracle ExadataX2-2四分之一架、半架和全架系统。适用的数据库应用场景包括数据库;BI系统;大规模、并行、快速处理大量数据;DW/BI/Datamart/报表系统/分析系统;交易系统(OLTP)类系统;数据库和存储的网格技术;ERP/金融/记账;混合负载类系统;数据库和I/O资源管理;数据库云(DBaaS)平台,等等。
责编:张鹏宇
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