大数据遭遇云计算 数据仓库变热门
云计算为什么能盛行呢?在互联网领域应用系统的构建:客户群体是不确定的、系统规模不确定、系统投资不固定、业务应用有很清晰的并行分割特征、数据仓库系统的构建、数据仓库规模可估算、数据仓库的系统投资与业务分析的价值和回报相关、商业智能应用属于整体应用、Saas模式构建数据仓库系统。
在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题,这当中包括大数据管理,分布式进行文件系统,如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持,以Hive HADOOP为代表的SQL界面支持。从系统需求来看,大数据的架构对系统提出了新的挑战:
1、集成度更高:这意味着一个标准机箱最大限度完成特定任务,华硕不久推出的一款高密度机架式服务器RS720,2U高度最大能采用支持4个双路计算节点,实现单机8个英特尔5600系列处理器和高达总计768G内存资源。
2、配置更合理、速度更快:存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计,针对数据仓库访问最优设计,比传统类似平台高出一个数量级以上,这方面的经典案例是数据仓库头号厂商Teradata,其采用双路Xeon六核处理器的企业级数据仓库5650可轻松为数千名用户处理更复杂、更大量的工作负载、持续负载以及批负载、操作性查询、简单报表和复杂的分析,所有功能均在同一个平台上运行。与上一代产品相比,动态企业级数据仓库5650的性能提高了43%,占地面积保持不变,减少了能源消耗和空间需求。
3、整体能耗更低:同等计算任务,能耗最低。
4、系统更加稳定可靠:能够消除各种单点故障环节,统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低:数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
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