H3C محرك قاعدة البيانات الموزعة MPP

العمود متقدمة التخزين والحوسبة

في h3c dataengine القسط ، كل عمود من البيانات المخزنة بشكل مستقل في القرص الصلب المستمر كتلة التخزين . هذا يختلف جذريا عن التقليدية خط قاعدة البيانات لتخزين البيانات بشكل مستمر في ترتيب الصفوف .

H3C محرك البيانات MPP يدعم أيضا تأخير فك الضغط التكنولوجيا . محسن و تنفيذ محرك H3C محرك البيانات MPP يجعل الاستفادة الكاملة من تكنولوجيا الحوسبة العمود ، ويدعم الوصول المباشر إلى البيانات المشفرة في الاستعلام الظروف والجمعيات ، دون الحاجة إلى فك الشفرة الأولى . في هذه الطريقة ، H3C محرك البيانات MPP يمكن أن ينقذ كثيرا من النفقات العامة وحدة المعالجة المركزية أثناء الاستعلام البيانات ، وبالتالي تحسين الأداء العام الاستعلام .

كفاءة ضغط نشطة

h3c dataengine MPP يدعم أكثر من 12 أنواع من خوارزميات ضغط ، مثل تشغيل طول الترميز ، الترميز دلتا قيمة ، صحيح ضغط البيانات الصحيحة ، كتلة القاموس ترميز البيانات الشخصية ، lempel زيف الترميز لأنواع أخرى من البيانات .

ضغط البيانات نسبة H3C محرك البيانات MPP عادة ما يصل إلى 10 : 1 . من وجهة نظر I / O توفير الموارد ، H3C محرك ضغط البيانات MPP التكنولوجيا يمكن أن تحسن أداء النظام من حيث الحجم مقارنة مع التقليدية خط قاعدة البيانات . ومع ذلك ، فإن البيانات التجارية من مختلف الصناعات ، خصائصها تختلف اختلافا كبيرا . ولذلك ، فإن نسبة ضغط البيانات MPP H3C محركات مختلفة لأنواع مختلفة من البيانات .

فريدة من نوعها ومريحة على نطاق واسع الحوسبة المتوازية دون تقاسم والتدرجية

H3C dataengine MPP يدعم مجموعة واحدة على الانترنت التمديد . يمكنك إضافة وحذف العقد مع مفتاح واحد ، تلقائيا إعادة توزيع البيانات ، وتوسيع نطاق العملية لا تحتاج إلى قطع تشغيل الأعمال التجارية . جميع العقد في h3c dataengine MPP المجموعة تماما على قدم المساواة ، دون الحاجة إلى العقدة الرئيسية ، وتحميل البيانات ، تصدير البيانات والاستعلام يمكن تنفيذها في وقت واحد في جميع العقد بالتوازي . بسبب عدم وجود تقاسم الموارد ، وزيادة قدرة البيانات والحوسبة قدرة H3C محرك البيانات القسط يمكن تمديدها خطيا ، والتي يمكن بسهولة توسيع العقد من عدة آلاف من العقد ، أو من عدة السل إلى عدد من 10pb لتلبية متطلبات نمو حجم الأعمال التجارية .

خدمة التخزين الهرمي

في عصر البيانات الكبيرة ، وتوليد البيانات هو الحصول على أسرع وأسرع ، والامتثال وعمق التعدين تتطلب المزيد من البيانات للحفاظ على المزيد من البيانات ، وبالتالي المزيد والمزيد من البيانات المخزنة في قاعدة البيانات . H3C محرك البيانات MPP يمكن تحديد استراتيجيات تخزين مختلفة لمختلف المخططات والجداول وغيرها من الأشياء ، والجداول التقسيم ، وتحديد مواقع تخزين مختلفة ( يمكن استخدام مختلف الأداء والتكلفة والقدرة وسائط التخزين ) ، وبالتالي تحسين تكاليف التخزين . وفي الوقت نفسه ، h3c dataengine MPP يدعم النسخ الاحتياطي الجزئي الجدول والجدول التقسيم إلى التخزين غير متصل ، فضلا عن الانتعاش من التخزين غير متصل ، والتي إلى حد كبير تسريع تبادل البيانات بين التخزين على الانترنت وغير متصل التخزين ، وتحسين استخدام المعدات على الانترنت و قيمة الأعمال .

بنيت في التصميم الأمثل التلقائي

مصمم h3c dataengine القسط ليس فقط يوفر التصميم الأمثل من قاعدة البيانات أو المخطط العام ، ولكن أيضا يدعم التحسين التدريجي لبعض الاستفسارات المحددة . وبالإضافة إلى ذلك ، h3c dataengine MPP يوفر أيضا تحميل محلل لجمع البيانات من قاعدة بيانات التشغيل تحميل ، وتقديم المشورة بشأن التشغيل الآلي في أي وقت . وبالتالي فإن تكلفة إدارة قواعد البيانات هو تقلص إلى حد كبير .

نظام ضمان الاستقرار

H3C محرك البيانات MPP يدرك توافر عالية من خلال الحفاظ على عدة نسخ احتياطية زائدة من البيانات . H3C محرك البيانات MPP يضمن أن البيانات الزائدة عن الحاجة يتم بعثرة وتخزينها في مختلف العقد ، وبالتالي المدمج في البيانات الذكية وظيفة النسخ المتطابق . H3C محرك البيانات القسط يسمى k-order معامل الموثوقية ( k-safety ) ، ك يشير إلى عدد من العقد التي يمكن أن يتسامح مع أي فشل محتمل H3C محرك البيانات القسط .

ك - مستوى معامل الموثوقية يضمن أن أي عقدة ك فشل ، لا يزال هناك واحد على الأقل من البيانات كاملة في المجموعة للرد على معالجة البيانات و الاستعلام عن الطلب . عقدة الفشل شفافة إلى التطبيق ، لا يقطع الخدمة التي يجري تنفيذها . من خلال تعديل عدد النسخ من البيانات الزائدة عن الحاجة ، H3C محرك البيانات MPP يمكن الحصول على الاستخدام الذي يلبي متطلبات تصميم مختلف التطبيقات .

h3c dataengine MPP الأصلي يدعم التسامح مع الخطأ مجموعة رف الاستشعار . التكرار من البيانات MPP H3C محرك البيانات هو خطأ متسامحة المجموعة . عندما عقدة من خطأ متسامحة المجموعة ( عادة مجلس الوزراء ، أو حتى منطقة تتألف من عدة خزائن ) يحدث خطأ ، فإنه يمكن ضمان سلامة وفعالية البيانات من قاعدة البيانات بأكملها ، وبالتالي تجنب الأضرار الناجمة عن فشل الأجهزة على نطاق واسع مثل مجلس الوزراء انقطاع التيار الكهربائي .

مكتبة آلة التعلم

نظام تحليل البيانات التقليدية تعتمد على " تحليل / استخراج الطلب - رفع البيانات - تحليل / استخراج - عرض النتيجة " عملية تدفق . وصول البيانات الكبيرة يجعل من شبكة عنق الزجاجة ، وارتفاع تأخير التحليل / التعدين المهام يصبح لا يطاق .

H3C محرك البيانات MPP يضع التركيز على تحليل / خوارزمية التعدين في قاعدة البيانات ، مما يجعل من استخدام الخوارزمية والبيانات عن كثب ، الاستفادة الكاملة من قدرة الحوسبة في الوقت الحقيقي على أساس العمود و MPP الهندسة المعمارية ، H3C محرك البيانات MPP ينفذ تحليل / التعدين المهام بكفاءة .

بالإضافة إلى التحليل الإحصائي المشترك و تحليل الانحدار الخطي ، H3C محرك البيانات MPP يمتد على أساس sql-99 ، ويوفر وظائف متقدمة مثل تحليل السلاسل الزمنية ، نمط مطابقة التحليل ، التحليل الجغرافي ، وهلم جرا . هذه المهام يمكن أن تقلل إلى حد كبير من تطوير تحليل البيانات المعقدة من قبل المستخدمين أنفسهم ، ويمكن الانتهاء من تحليل البيانات المهمة في كمية كبيرة من البيئة . وفي الوقت نفسه ، H3C محرك البيانات MPP يدعم منظم وغير منظم تحليل الانصهار ، والجمع بين قدرة ممتازة في تحليل منظم وغير منظم H3C محرك البيانات MPP و هادوب ، على التوالي ، يمكن أن تخلق كفاءة الانصهار تحليل الحل .

تطوير وتوسيع القدرات

h3c dataengine MPP لديه قوية جدا التوافق . دعم sql-92 / sql-99 / sql-2003 القياسية ، وتوفير ODBC ، جدبك ، أدو دوت نت السائقين ، يمكنك بسهولة مع القائمة يتل ( مثل المعلومات ، datastage ) أدوات ، أدوات الإبلاغ ( مثل بو ، كوجنوس ، وغيرها ) ، وأدوات التحليل ( مثل ساس ، سباس ، الخ . )

h3c dataengine MPP خادم يستخدم x86 خادم لينكس ، ودعم تعميم x86 خادم لينكس التوزيع . h3c dataengine MPP يوفر أيضا SDK لتطوير وظيفة مخصصة ، ويدعم المستخدم H3C dataengine MPP مثل منصة الحوسبة البيانات الكبيرة ، من خلال سي + + / ص / جافا لغة فريدة من نوعها في تحليل البيانات وتجهيزها خوارزمية إضافة إلى h3c dataengine MPP ، من أجل الاستفادة الكاملة من h3c dataengine MPP و العمود تكنولوجيا الحوسبة ، بحيث يمكن للمستخدمين على الفور الحصول على كفاءة كبيرة في تحليل البيانات وتجهيزها .

H3C dataengine MPP يدعم مجموعة واحدة على الانترنت التمديد . يمكنك إضافة وحذف العقد مع مفتاح واحد ، تلقائيا إعادة توزيع البيانات ، وتوسيع نطاق العملية لا تحتاج إلى قطع تشغيل الأعمال التجارية .

قاعدة بيانات الأمن

H3C محرك البيانات MPP لديه قوية جدا من الأمن . h3c dataengine MPP يدعم العديد من طرق التوثيق . فقط مصادقة المستخدم يسمح بالوصول إلى البيانات محرك H3C MPP . وفي الوقت نفسه ، H3C محرك البيانات MPP يوفر كامل دور آلية الترخيص ، والتي يمكن التحكم في الوصول إلى البيانات من المستخدمين بمرونة . دعم العديد من المستأجرين ، رمل ، قاعدة بيانات متعددة المستأجرين نموذج الإدارة . نموذج متعدد المستأجرين يمكن الاستفادة الكاملة من " الذروة إلى الوادي " الاختلافات في استهلاك الموارد بين مختلف المستأجرين / التطبيقات لتحقيق تقاسم الموارد .

وبالإضافة إلى ذلك ، h3c dataengine MPP يدعم النسخ الاحتياطي واستعادة خصائص بعض كائنات قاعدة البيانات ( مثل المخططات والجداول ) ، ويدعم إدارة النسخ الاحتياطي وفقا لاستراتيجية المستأجرين ، بحيث يمكن للمستأجرين إدارة دورة حياة كاملة من البيانات الخاصة بهم الكائنات . قاعدة بيانات النسخ الاحتياطي والاسترداد وظيفة H3C محرك قاعدة البيانات MPP ، والتي يمكن أن تدعم نظام البيانات الكبيرة من خلال تطبيق متعدد المستويات وإدارة المستخدم .

العمود الأمثل التخزين والحوسبة

في h3c dataengine القسط ، كل عمود من البيانات المخزنة بشكل مستقل في القرص الصلب المستمر كتلة التخزين . هذا يختلف جذريا عن التقليدية خط قاعدة البيانات لتخزين البيانات بشكل مستمر في ترتيب الصفوف . H3C محرك البيانات MPP يدعم تأخير تجسيد التكنولوجيا . بالنسبة لمعظم الاستفسارات التحليلية ، فإنه غالبا ما يكون من الضروري الحصول على مجموعة فرعية واحدة فقط من جميع الأعمدة من البيانات . H3C محرك البيانات MPP العمود محسن و محرك التنفيذ يمكن تخطي الأعمدة المستقلة في العمود التخزين ، مما يوفر قدرا كبيرا من I / O من استهلاك الموارد .

ضغط نشطة

خلافا لغيرها من قواعد البيانات التي تدعي أنها تدعم تخزين العمود ، H3C محرك قاعدة البيانات MPP تلقائيا يختار طريقة الفرز و خوارزمية ضغط حسب نوع البيانات ، وأصل الاستعلام خصائص كل عمود ، وذلك للحد من مساحة التخزين التي تحتلها البيانات ، والحد من استهلاك I / O الاستعلام ، وتحسين أداء الاستعلام . H3C محرك البيانات MPP يدعم أكثر من 12 خوارزميات ضغط .

غير مشترك على نطاق واسع الحوسبة المتوازية والتدرجية

جميع العقد في h3c dataengine MPP المجموعة تماما على قدم المساواة ، دون الحاجة إلى العقدة الرئيسية ، وتحميل البيانات ، تصدير البيانات والاستعلام يمكن تنفيذها في وقت واحد في جميع العقد بالتوازي . بسبب عدم وجود تقاسم الموارد ، وزيادة قدرة البيانات والحوسبة قدرة H3C محرك البيانات القسط يمكن تمديدها خطيا ، والتي يمكن بسهولة توسيع العقد من عدة آلاف من العقد ، أو من عدة السل إلى عدد من 10pb لتلبية متطلبات نمو حجم الأعمال التجارية .

التخزين الهرمي

في عصر البيانات الكبيرة ، وتوليد البيانات هو الحصول على أسرع وأسرع ، والامتثال وعمق التعدين تتطلب المزيد من البيانات للحفاظ على المزيد من البيانات ، وبالتالي المزيد والمزيد من البيانات المخزنة في قاعدة البيانات . تحليل الأداء ، وارتفاع تكلفة القرص عالية السرعة ، وارتفاع قدرة البيانات غالبا ما تكون متناقضة . تخزين هرمي خصائص H3C محرك البيانات MPP يمكن حل هذا التناقض على نحو فعال . H3C محرك البيانات MPP يمكن تحديد استراتيجيات تخزين مختلفة لمختلف المخططات والجداول وغيرها من الأشياء ، والجداول التقسيم ، وتحديد مواقع تخزين مختلفة ( يمكن استخدام مختلف الأداء والتكلفة والقدرة وسائط التخزين ) ، وبالتالي تحسين تكاليف التخزين .

التلقائي التصميم الأمثل

h3c dataengine القسط المدمج في قاعدة بيانات محسن مصمم مع المعرفة من الخبراء . قاعدة البيانات الأمثل مصمم H3C محرك البيانات MPP تلقائيا تصميم طريقة توزيع البيانات أفقيا ، وترتيب طريقة كل عمود و خوارزمية ضغط وفقا للخبراء المعرفة ، وتحقيق التوازن بين متطلبات الاستعلام الأداء وحجم مساحة التخزين ، وتحقيق الاستفادة المثلى من قاعدة البيانات بأكملها .

سحابة منصة تحليل

H3C محرك البيانات MPP يدعم الفصل بين الحوسبة وتخزين الموارد في كل من القطاعين العام والخاص سحابة المشهد ، يجمع بين مزايا عالية الأداء من دون تقاسم MPP وسرعة التوسع في التخزين المشتركة ، نسخة رئيسية من البيانات الموجودة في الذاكرة المشتركة من السهل التوسع في سرعة قصوى ، البيانات الساخنة الموجودة في موارد الحوسبة المحلية لتوفير سرعة عالية الأداء ، وفي الوقت نفسه ، من خلال " مجموعة فرعية " لتجنب الإفراط في عدد من العقد في مجموعة عالية تحميل المتزامنة المشهد هدر الموارد لتحقيق مرونة التوسع في الإنتاجية .

لا تشارك MPP الهندسة المعمارية : H3C محرك البيانات MPP يستخدم مئات من العقد الحوسبة المتوازية هو دعم تحليل البيانات الكبيرة للحصول على ما يكفي من موارد الحوسبة والتخزين الهندسة المعمارية الرئيسية . غير مشترك MPP العمارة لا تتطلب التخزين المشتركة ، أو حتى المتخصصة الرئيسية ( الأولى ) العقد ، يمكن أن تمتد إلى مئات من العقد لدعم تحليل البيانات الكبيرة .

الدعم الأصلي توافر عالية : H3C محرك البيانات MPP المدمج في توافر عالية ، إذا كان تصميم قابليتها للاستخدام في نطاق فشل العقدة ، يمكن تحقيق الشفافية في التطبيق ، لا يقطع تنفيذ الأعمال التجارية . تزايدي النسخ الاحتياطي واستعادة البيانات MPP H3C محرك قاعدة بيانات النسخ الاحتياطي واستعادة وظائف بعض الكائنات يمكن أن تضمن التطبيق يمكن أن يتعافى بسرعة عندما تحدث كارثة .

تحسين قاعدة بيانات العمود : مفتاح أداء تحليل البيانات الكبيرة يزيل الاختناقات في النفقات العامة I / O . H3C محرك البيانات MPP العمود التخزين والحوسبة ( العمود المحرك ) لتوفير وظائف كاملة ، بما في ذلك إضافة أو حذف أو تعديل العمليات ، هو مفتاح دعم عالية الأداء التحليلية والاستعلامات والاستعلامات المخصصة تحت ظروف كبيرة من البيانات .

مثالية كبيرة من البيانات في الوقت الحقيقي تحليل منهاج : H3C محرك البيانات MPP يستخدم عالية الأداء العمود نوع التخزين والحوسبة والتكنولوجيا ، يدعم ضغط البيانات النشطة ، والتحليل المتقدم ، وتمتلك خصائص متقدمة مثل مرونة التوسع الذاتي تعريف التوسع الخارجي ، هو منصة مثالية لدعم كبيرة من البيانات في الوقت الحقيقي تحليل .