power大數(shù)據(jù)解決方案介紹及案例分享50-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 sthebeganJourney? BigbeginadvancedhaveBanking,focusinglast1A11B2w/DrivesMediumP8TB SFFSFF 60Drives12 36 60TB”TBSAS”RPMSASRPMTBSAS”RPML3T5Oracle Siebel CRM benchmark, core to core advantage than SPARC T5Power8 — 業(yè)界最高的 8并發(fā)超線程Power8更多的超線程意味著更高的并發(fā)性? 更多用戶? 更多活動(dòng)作業(yè)SMT8 技術(shù)允許在同一個(gè)物理 CPU核心上同時(shí)運(yùn)行 8個(gè)獨(dú)立的指令或線程，比 Power7的SMT4高了一倍，是 Intel上的超線程技術(shù)的 4倍可以按需在不同模式見動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換： SMT1 / SMT 2 / SMT4 / SMT8Power8更大的內(nèi)存，更寬的內(nèi)存帶寬，更快的內(nèi)容讀寫意味著更適合內(nèi)存計(jì)算場(chǎng)景和計(jì)算密集型場(chǎng)景? 更大的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)? 更大的 OLAP多維立方體? 更快的內(nèi)存思想性分析? 更高效的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析Power8 —超大內(nèi)存帶寬較 POWER7內(nèi)存帶寬提升 ，是 x86的 4倍每 處 理器支持 1TB內(nèi)存，高達(dá) 192coreSpark? 批處理 ?交互分析 ?流計(jì)算更大容量更低成本 更快的處理速度支持多樣化的計(jì)算類型? 橫向擴(kuò)展的能力? 更大更多的磁盤? 更少機(jī)器更少空間和耗電? 更低的造價(jià)游戲MapReduceHPC圖像渲染云存儲(chǔ)工業(yè)仿真計(jì)算密集消重/歸檔風(fēng)險(xiǎn)分析IO密集流計(jì)算 實(shí)時(shí)分析/交互分析? 更快的 CPU? 更多的線程并行? 更大的內(nèi)存容量和帶寬? 更大的 IO帶寬? Flash加速大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，對(duì)硬件提出了更高的要求 …? 靈活的硬件配比支持從計(jì)算密集到 IO密集多種計(jì)算類型? 靈活定制硬件創(chuàng)新，CPU、 GPU和混合計(jì)算? 多種計(jì)算負(fù)載的混合調(diào)度6認(rèn) 知 計(jì) 算能力持 續(xù) 數(shù)據(jù)加 載性能海量 IO帶寬 低延 遲極端 Flash性能加速網(wǎng)格 擴(kuò) 展存 儲(chǔ)私有云 公有云Traditional IT混合云為為 Big Data而而 設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)軟軟 件定件定 義義 +云化云化開放和開放和 協(xié)協(xié) 作作 創(chuàng)創(chuàng) 新新Power8基于云的實(shí)時(shí)、敏捷、高效和開放的架構(gòu)才能滿足新計(jì)算時(shí)代的需求Power8 迄今最快的 CPUPower更強(qiáng)大的計(jì)算能力意味著更快的數(shù)據(jù)洞察? 查詢報(bào)告? 預(yù)測(cè)分析? 認(rèn)知計(jì)算大數(shù)據(jù)和分布式并行計(jì)算場(chǎng)景，仍然需要更強(qiáng)大的 CPUPower8性能對(duì)比測(cè)試test machine CPUMemory(GB) Core Number TPSPer core performance(TPS)PKDL 380p E5Ghz64 2*6=12 core physical box 1900 158 1Power828222APower83.93GHz 16dedicated 1 core LPAR 790 790 SPECjEnterprise2023NewSQL? RDBMSBigData? SQLPOWER大數(shù)據(jù)解決方案介紹及案例分享許棟IBM Power資深系統(tǒng)架構(gòu)師Agenda? Power，為大數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，為大數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)? Power 大數(shù)據(jù)方案介紹? 應(yīng)用場(chǎng)景和案例分享3現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)46 億移動(dòng)電話用戶13 億 RFID 標(biāo)簽 in 202330 億 RFID標(biāo)簽 by 202320 億 Inter 用 戶by 2023Twitter 每天處理7 terabytes 數(shù)據(jù)Facebook 每天處理10 terabytes 世界氣象數(shù)據(jù)中心167。???toSPARC/sec內(nèi)存 帶寬史無(wú)前例的片上 96MB10KSFFLFF10KSFF4+of1224TB POD1InternalS822L–w/–w/thanonlyplatform? Tele,willforcustomersDataservicesinx86sizecostly,CacheCachex86memoryTheFlashFLASHRedisforcostdensitytoofferedserviceonpremiseserverconsolidation3Uplower8402TBFlash4UThe Solution: POWER8 + CAPI FLASH as RAM Up to 40 TB in 4U19Power8+CAPI+Flash， NoSQL內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)方案LoadUplinkPOWER8w/NoSQL(POWER8memoryserverTBapplicationsinAttributes2UTBFlashSharedforofOverheadToday’s(x86)InfrastructureDistributedMemoryBandwidthUplinkBackupCacheCacheinnovationPower8perreducescodetoCAPIcoreSimulationsTMSconvergedvirtualizationField(FPGA)Coherently使用 為 您 帶 來 競(jìng) 爭(zhēng) 優(yōu)勢(shì) 的數(shù)據(jù)：幾乎能 處 理任何數(shù)據(jù) 類 型使用一些 傳統(tǒng) 方式無(wú)法處 理或 處 理成本太高動(dòng)態(tài) 分析：運(yùn)行 時(shí) 程序拓?fù)涞?變動(dòng)創(chuàng) 建新任 務(wù)動(dòng)態(tài) 數(shù)據(jù)流Power+DB2 BLU內(nèi)存分析方案實(shí)現(xiàn) 10TBKentArchitect,使用全表掃描。DB2 DPF vs 其他 MPP數(shù)據(jù)庫(kù)2023年在某移動(dòng)客戶進(jìn)行的對(duì)比測(cè)試， DB2Suse每處理器核心有 4線程 ,線程高吞吐 : POWER7+(沃森成功的關(guān)鍵 )依賴 Java應(yīng)用 : POWER7+ 資源統(tǒng)一管理252。 統(tǒng)一的基礎(chǔ)平臺(tái)層，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)和應(yīng)用接口，便于應(yīng)用開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)化和開放化252。HPA,SPSS,SQL,DataLSFPlatform LSFSerialBatchMPIParallelSessionoriented?anywhere?DataStageIntegrationDAGPlatformControllerYARNAPI Platform Advanced Service ControllerMRAMRStreamsData ExplCognosBigSQL(online)HBase(online)YARN(Hadoop RM)MR Batch Tez StormABBAppsIBM–(MDS)IBM 方案 vs 純開源方案相對(duì)于基于純開源 Hadoop修改的方案， IBM④ 端到端的資源 SLA保障機(jī)制 。12 具有完整的報(bào)表功能，多角度搜集、分析分布式文件系統(tǒng)、并行執(zhí)行框架、資源、作業(yè)數(shù)據(jù)，分析平臺(tái)利用情況，發(fā)現(xiàn)性能瓶頸。 統(tǒng)一的企業(yè)內(nèi)部存儲(chǔ)云，云化各種存儲(chǔ)介質(zhì)，提供統(tǒng)一的通用存儲(chǔ)服務(wù)167。workstationsUsersInterCloudpublicAzureprovidersPower 6 Internal300GB,252。Adapter: Hadoop HBasestream)避免某些應(yīng)用發(fā)生異常，搶占過多資源資源共享 :應(yīng)用之間的資源共享，提高資源的利用率Citi銀行 Symphony網(wǎng)格計(jì)算平臺(tái)在愛Citi 網(wǎng)格運(yùn)行分析Citi – 計(jì) 算和數(shù)據(jù) 結(jié) 合型網(wǎng)格系 統(tǒng) ,主要 為風(fēng)險(xiǎn) 分析? 在一個(gè)共享的網(wǎng)格 資 源里運(yùn)行著 200? 全球 動(dòng)態(tài) 共享的 40,000–400,000,000 作 業(yè) s時(shí)間 指 標(biāo) ,主機(jī) ,等集成 .計(jì) 劃部署 所有全球 資產(chǎn) 的完全可 視 化針對(duì) 整個(gè)企 業(yè) 相關(guān) 應(yīng) 用和 風(fēng)險(xiǎn) 控制的全球資 源分配方案在數(shù)據(jù)中心和功能域基 礎(chǔ) 上的有關(guān) LOBs和 應(yīng) 用的彈 性的 資 源分配模式橫跨整個(gè)地域的有關(guān) 32 GB謝 謝演講完畢，謝謝觀看！
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