База данных в оперативной памяти: что это, принцип работы и лучшие примеры использования

Ускорение аналитики в режиме реального времени.

Преимущества баз данных в оперативной памяти:

  • Ускорение аналитики в режиме реального времени.

  • Снижение задержек при обработке данных.

  • Повышение масштабируемости для развернутой аналитики.

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT

База данных в оперативной памяти хранит данные близко от центрального процессора для ускорения обработки и обеспечения аналитики в режиме реального времени без влияния на производительность.

Базы данных в оперативной памяти помогают решать некоторые самые крупные аналитические проблемы в бизнесе, существующие на сегодняшний день. Так как компании обрабатывают огромные массивы данных, аналитика в режиме реального времени и приложения на базе искусственного интеллекта требуют немедленного доступа к этим данным.

Традиционные носители информации, такие как флеш-хранилища (SSD-накопители) и вращающиеся жесткие диски (HDD), не могут удовлетворить эту потребность, а DRAM остается нерентабельным и ограничивающим ресурсом для многих организаций.

61% специалистов по управлению данными говорят, что ограничения системы являются первейшей проблемой при попытке извлечь выгоду из данных1.

Что такое база данных в оперативной памяти?

Данные в традиционной базе хранятся на диске. Когда возникает необходимость в данных, они вызываются в локальную системную память, или ОЗУ, а затем обрабатываются центральным процессором. Поскольку требуется время для поиска данных, находящихся на дисках, мы часто сталкиваемся с определенными ограничениями.

Напротив, база данных в оперативной памяти хранит данные непосредственно в системной памяти, подключаясь непосредственно к высокоскоростной шине памяти с низким уровнем задержки. Происходит снижение уровня задержки данных благодаря сокращению времени, необходимого для анализа данных. База данных в оперативной памяти обеспечивает гораздо более быстрый доступ к данным, позволяя анализировать большие объемы сложных данных в режиме реального времени.

70% компаний внедряют или уже внедрили, а также расширяют применение баз данных в оперативной памяти1.

База данных в оперативной памяти или традиционная база данных

Для лучшего понимания преимуществ базы данных в оперативной памяти, или БД в оперативной памяти, давайте более подробно рассмотрим принцип работы различных типов памяти. До недавнего времени ЦОД были ограничены следующими решениями для памяти и хранения:

  • Память DRAM — очень быстрая, но имеет ограниченную емкость, а также может быть чрезмерно дорогой.
  • SSD-накопители предлагают большую емкость и стоят меньше, чем DRAM, при этом они на несколько порядков медленнее по сравнению с DRAM.
  • Жесткие диски могут хранить огромные объемы данных при более низкой цене, но они еще медленнее SSD-накопителей.

Как вы видите, каждый из этих вариантов имеет определенные ограничения, будь то производительность, емкость или стоимость.

Энергонезависимая память предлагает новый вариант для баз данных в оперативной памяти. Она обеспечивает производительность, схожую с DRAM, при большей емкости и более доступной цене2Энергонезависимая память Intel® Optane™ предлагает базу данных в оперативной памяти с наилучшими возможностями по обоим пунктам: большая емкость по сравнению с DRAM и отсутствие ограничений производительности, имеющихся у традиционных носителей.

Аналитика в оперативной памяти помогает повысить производительность программного обеспечения другими способами. В ней используются возможности многоядерного и многопотокового процессора, который может работать с данными в режиме реального времени благодаря снижению уровня задержки при хранении данных в памяти.

Примеры использования базы данных в оперативной памяти

Использование энергонезависимой память в разных сферах — от финансов и розничной торговли до системы здравоохранения и кибербезопасности — может способствовать развитию аналитики в режиме реального времени для принятия решений, направленных на развитие вашего бизнеса. Более того, аналитика в режиме реального времени зависит от баз данных в оперативной памяти, чтобы предоставлять анализ данных с той скоростью, которая необходима для данных приложений. Следующие примеры использования основаны на эталонной архитектуре серверов Lenovo ThinkSystem на базе масштабируемых процессоров Intel® Xeon® с использованием дисковой памяти3. Серверы ThinkSystem, оснащенные масштабируемыми процессорами Intel® Xeon® 2-го поколения, поддерживают энергонезависимую память Intel® Optane™, которая обеспечивает дополнительную емкость, более доступную стоимость и надежность данных4.

Финансы: выявление и мониторинг мошенничества

Финансовые учреждения могут использовать потоковую аналитику в режиме реального времени для улучшения состояния бизнеса и получения ценных выводов, которые помогут принимать правильные решения. Модели машинного обучения можно обучить с помощью предыдущих транзакционных данных для мониторинга кредитных операций и прогнозирования мошеннических транзакций.

Розничная торговля: эффективность операций и высокие объемы продаж

Розничные магазины могут использовать потоковую аналитику в режиме реального времени для улучшения операций, отслеживания инвентарных запасов, увеличения объема продаж, сбора информации о тенденциях и улучшения качества обслуживания покупателей.

Здравоохранение: мониторинг клинического риска и безопасности пациентов

Аналитика в здравоохранении может помочь в использовании больших данных и машинного обучения для повышения эффективности организации и улучшения качества обслуживания пациентов. Администраторы могут использовать аналитику в режиме реального времени для оценки клинического риска, мониторинга безопасности пациентов, персонализации результатов лечения пациентов и сокращения повторных госпитализаций.

Обнаружение угроз сети

Модели машинного обучения могут выполнять потоковой анализ данных DNS, прокси-серверов и мониторить трафик для ускорения обнаружения угроз.

Важность энергонезависимой памяти

Одна из больших проблем с DRAM — это потеря данных, связанная с прекращением подачи питания и отключением системы. Энергонезависимая память сокращает циклы простоев, которые возникают при отключении питания сервера. Обычно при отключении подачи питания на компьютер все работающие приложения и данные нужно извлекать заново после восстановления работы. Поскольку данные в энергонезависимой памяти сохраняются между циклами питания, база данных в оперативной памяти может перезапускаться в 13 раз быстрее, чем на диске5.

Согласно опросу, проведенному Forrester среди специалистов по управлению данными, платформы в оперативной памяти с технологией энергонезависимой памяти:

  • улучшают возможности поддержки аналитики в режиме реального времени (61%);
  • сокращают циклы простоя системы (61%);
  • повышают масштабируемость для развернутых аналитических систем (58%);
  • предлагают новые возможности для пользователя в режиме реального времени в области искусственного интеллекта и Интернета вещей (50%)6.

Потребности инфраструктуры для баз данных в оперативной памяти

При создании стека аналитики базы данных в оперативной памяти прежде всего следует учитывать то, как вы будете использовать данные. Это определит, какую технологию для хранения и обработки данных следует внедрять. Определите потребности вашего бизнеса. Если они не требуют интенсивного использования времени и памяти, вы можете выбрать традиционные решения.

Вот некоторые рекомендации по созданию инфраструктуры базы данных в оперативной памяти:

  • Установите распределенную среду, которая обеспечивает возможность масштабирования ЦП, памяти и емкости хранения в соответствии с меняющимися со временем потребностями.
  • Создайте реляционную мультимодальную среду для поддержки баз данных SQL и полуструктурированных данных, таких как JSON.
  • Убедитесь, что данные можно перенести с уровня памяти на уровень хранения по мере их устаревания. Так вы можете оптимизировать расходы на управление данными без снижения темпов аналитики и без задержек в производительности.

Технологии Intel® для баз данных в оперативной памяти

Корпорация Intel разработала целый спектр решений для упрощения процесса использования аналитики в оперативной памяти благодаря комбинации скорости, высокой производительности и емкости.

Масштабируемые процессоры Intel® Xeon®

Масштабируемые процессоры Intel® Xeon® усиливают самые ресурсоемкие приложения, поддерживая аналитику в оперативной памяти, искусственный интеллект, высокопроизводительные вычисления и сетевую трансформацию.

Энергонезависимая память Intel® Optane™

Энергонезависимая память Intel® Optane™ сочетает лучшие характеристики памяти и системы хранения для расширения емкости памяти и обеспечения доступа к постоянным данным с низким уровнем задержек.

Твердотельный накопитель Intel® Optane™ (SSD) для ЦОД

Твердотельный накопитель Intel® Optane™ (SSD) для ЦОД сокращает количество узких мест в вашей системе хранения ЦОД и ускоряет приложения, а также позволяет использовать более крупные и доступные наборы данных, чем DRAM, и оптимизирует общую стоимость владения для ЦОД. В отличие от традиционных SSD-накопителей NAND, являющихся золотой серединой по отношению к высокой производительности, наша технология сочетает низкое время задержек и высокую производительность произвольного чтения/записи.

Ускоренная аналитики, более высокая производительность

Компании обрабатывают больше данных, чем когда-либо. Но им также требуется быстрый доступ к аналитике, поскольку они работают с приложениями для аналитики с интенсивным использованием памяти. В тех случаях, когда вам необходимо обрабатывать большие объемы данных и получать аналитические выводы в режиме реального времени, база данных в оперативной памяти может стать лучшим вариантом. Храня данные в системной памяти, вы можете обрабатывать большие объемы быстрее, не беспокоясь о времени простоя или потере производительности.

Ускоряйте получение аналитических выводов при оценке удовлетворенности клиентов с помощью технологии Intel®, созданной для аналитики в режиме реального времени.

Уведомления и отказ от ответственности

Производительность зависит от варианта использования, конфигурации и других факторов. Подробнее: www.Intel.com/PerformanceIndex.

Результаты тестов производительности основаны на тестировании по состоянию на момент времени, указанный в конфигурации, и могут не отражать всех общедоступных обновлений безопасности. Подробная информация о конфигурации представлена в резервной копии. Ни один продукт или компонент не может обеспечить абсолютную защиту.

Intel не контролирует и не проверяет сторонние данные. Для оценки точности следует обращаться к другим источникам информации.

Результаты получены с помощью расчетов или прогнозов.

Информация о продукте и производительности

1«Создание умного предприятия с помощью платформ в оперативной памяти», Forrester, https://www.intel.ru/content/www/ru/ru/big-data/partners/sap/in-memory-data-platforms-forrester-survey.html.
2«Энергонезависимая память Intel® Optane™ DC на серверах Lenovo ThinkSystem обеспечивает постоянство данных при больших рабочих нагрузках и большую доступность», Lenovo, https://www.lenovo.com/us/en/resources/data-center-solutions/brochures/why-intel-optane-dc-persistent-memory-on-lenovo-thinksystem-servers/.
3«Увеличение ценности данных с помощью решений для потоковой аналитики в режиме реального времени», Intel, https://www.intel.ru/content/www/ru/ru/analytics/real-time-streaming-analytics-brief.html.
4«Почему стоит использовать энергонезависимую память Intel Optane DC на серверах Lenovo ThinkSystem», Lenovo, https://www.lenovo.com/us/en/resources/data-center-solutions/brochures/why-intel-optane-dc-persistent-memory-on-lenovo-thinksystem-servers/.
6«Создание умного предприятия с помощью платформ в оперативной памяти», Forrester, https://www.intel.ru/content/www/ru/ru/big-data/partners/sap/in-memory-data-platforms-forrester-survey.html.