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IBM 全新大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),助力數(shù)據(jù)云化

原創(chuàng)|行業(yè)資訊|編輯:陳俊吉|2016-10-17 10:23:26.000|閱讀 507 次

概述:IT架構(gòu)實(shí)現(xiàn)云化已經(jīng)是企業(yè)IT戰(zhàn)略的大勢(shì)所趨。無論是采用私有云技術(shù)還是公有云技術(shù),都要求軟件具備云環(huán)境的適應(yīng)能力。作為企業(yè)最重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn),依賴于底層的數(shù)據(jù)管理軟件進(jìn)行有效的管理。為實(shí)現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中得到實(shí)用的知識(shí)和信息,如何高效組織數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查找的技術(shù)一直在演進(jìn)。從早期的層次型數(shù)據(jù)庫到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,從SQL數(shù)據(jù)庫到NoSQL數(shù)據(jù)庫再到處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的Hadoop、圖數(shù)據(jù)庫等平臺(tái),一直在發(fā)展變化,現(xiàn)在可以說是百花齊放,百家爭鳴。

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IT架構(gòu)實(shí)現(xiàn)云化已經(jīng)是企業(yè)IT戰(zhàn)略的大勢(shì)所趨。無論是采用私有云技術(shù)還是公有云技術(shù),都要求軟件具備云環(huán)境的適應(yīng)能力。作為企業(yè)最重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn),依賴于底層的數(shù)據(jù)管理軟件進(jìn)行有效的管理。為實(shí)現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中得到實(shí)用的知識(shí)和信息,如何高效組織數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查找的技術(shù)一直在演進(jìn)。從早期的層次型數(shù)據(jù)庫到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,從SQL數(shù)據(jù)庫到NoSQL數(shù)據(jù)庫再到處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、圖數(shù)據(jù)庫等平臺(tái),一直在發(fā)展變化,現(xiàn)在可以說是百花齊放,百家爭鳴。

大數(shù)據(jù)分析

云技術(shù)的興起,連數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的位置也有了更多的選擇,數(shù)據(jù)可能存儲(chǔ)在用戶的數(shù)據(jù)中心,也有可能存儲(chǔ)在某公有云供應(yīng)商平臺(tái)中。所以對(duì)于用戶而言,如何在不同的基礎(chǔ)架構(gòu)、不同的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)平臺(tái)中、云下云上都保持體驗(yàn)的一致性,應(yīng)用訪問、開發(fā)、遷移的平滑性以及數(shù)據(jù)安全性,保護(hù)IT技能的投資,變得異常重要。IBM的下一代數(shù)據(jù)分析平臺(tái),為實(shí)現(xiàn)以下的藍(lán)圖而重新進(jìn)行設(shè)計(jì)和研發(fā)。

大數(shù)據(jù)分析

對(duì)于用戶而言,信息可視化工具可能使用流行的例如Cognos或Tableau等產(chǎn)品,數(shù)據(jù)挖掘可能使用SPSS或R等工具,開發(fā)語言可能使用的是Python或Scala等流行語言。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)可能在傳統(tǒng)的DB2、Oracle或PDA等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中,也有可能在新型的Hbase、Hive或NoSQL數(shù)據(jù)庫中。新興的互聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)可能天然就存儲(chǔ)在云數(shù)據(jù)庫中等等。我們是否可以設(shè)計(jì)一個(gè)通用的引擎,它既可以提供一個(gè)統(tǒng)一的接口,屏蔽下面的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)異構(gòu)性,又可能使用一個(gè)統(tǒng)一的基于SQL的語言來進(jìn)行應(yīng)用的訪問和開發(fā)呢?答案是肯定的!IBM基于開源的Spark技術(shù)開發(fā)了下一代的通用數(shù)據(jù)庫引擎Common SQL Analytics Engine和查詢?cè)L問引擎Fluid Query Engine。

作為早期的DB2關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,為了靈活支持zOS,Unix/Risc架構(gòu)或WinTel架構(gòu),同時(shí)為滿足客戶彈性擴(kuò)展和支持不同的工作負(fù)載,從7版本開始就提出的Universal Database的概念,即一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫SQL引擎,就可以支撐不同的體系架構(gòu)。8、9、10版本后,這個(gè)體系架構(gòu)得到了極大的擴(kuò)展,通過HADR、DPF、PureScale、BLU、GDPC等功能模塊的擴(kuò)展,在統(tǒng)一的SQL引擎之下,就完美的支撐了用戶的不同的工作負(fù)載。

大數(shù)據(jù)分析

但I(xiàn)T架構(gòu)在不斷地進(jìn)化,云環(huán)境還發(fā)展出虛擬化技術(shù)、容器技術(shù)等為支撐海量訪問、多租戶訪問和快速部署擴(kuò)展的架構(gòu)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展又極大的推動(dòng)了與用戶互動(dòng)而產(chǎn)生大量的非結(jié)構(gòu)化社交媒體、語音、圖像、視頻或傳感器的數(shù)據(jù),因此數(shù)據(jù)形式有了更多樣化的存在。為解決以上的挑戰(zhàn),IBM也通過技術(shù)創(chuàng)新或收購等方式,提供了基于開源技術(shù)研發(fā)的Hadoop產(chǎn)品BigInsights、NoSQL數(shù)據(jù)庫或一體機(jī)數(shù)據(jù)倉庫PDA等方案。但是隨著客戶云化的步伐加快,以上的各種方案之間的架構(gòu)差別,逐漸成為用戶的技術(shù)瓶頸。各個(gè)方案數(shù)據(jù)管理的實(shí)現(xiàn)不同,導(dǎo)致DBA管理運(yùn)維、應(yīng)用開發(fā)的難度不斷加大。基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等云化應(yīng)用的需求,需要更靈活的體系架構(gòu)以支撐海量訪問、突發(fā)用戶增長、7*24不間斷訪問、敏捷開發(fā)等的挑戰(zhàn)。為此目的,IBM在下一代分析引擎設(shè)計(jì)中,采用了通用分析引擎的策略,即統(tǒng)一分析引擎,以支撐用戶在不同的環(huán)境中部署數(shù)據(jù)應(yīng)用,不論其將部署在原有數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)中,亦或私有云甚至是公有云的環(huán)境。這種機(jī)構(gòu)將提供給用戶極大的靈活性,代碼編寫一次,可以運(yùn)行在任何環(huán)境中,同時(shí)保證DBA的運(yùn)維體驗(yàn)一致!

大數(shù)據(jù)分析

首先目標(biāo)是統(tǒng)一IBM自己的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫代碼。新發(fā)布的云上關(guān)系型數(shù)據(jù)庫引擎dashDB、經(jīng)典的DB2 11版本、適合私有云部署的dashDB on Local、IBM Hadoop BigInsights和未來即將發(fā)布的新一代數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)設(shè)備PDA,都將構(gòu)建在統(tǒng)一的分析引擎代碼上,用戶將可以實(shí)現(xiàn)代碼僅寫一次,隨處部署運(yùn)行。對(duì)于DBA而言,不論在哪種庫進(jìn)行操作,操作處理模式統(tǒng)一。對(duì)于已經(jīng)部署在某個(gè)平臺(tái)上的用戶而言,未來不論是遷移到云上或構(gòu)建自身的私有云環(huán)境,數(shù)據(jù)以及應(yīng)用都將平滑遷移。對(duì)于工具的開發(fā)商而言,僅認(rèn)證一個(gè)平臺(tái),就可以平滑支持其它所有的平臺(tái)。

大數(shù)據(jù)分析

因此,不論用戶目前還在使用傳統(tǒng)的Power架構(gòu),采用DB2支撐其核心交易體統(tǒng),它可以逐步升級(jí)到DB2 11版本,享受到未來過渡到云的通用分析引擎能力。若用戶即將部署私有云環(huán)境,可以采用dashDB on Local的方案,它基于容器進(jìn)行部署,可以支撐PB級(jí)數(shù)據(jù)的海量擴(kuò)展,同時(shí)具備通用SQL數(shù)據(jù)庫引擎能力,運(yùn)維體驗(yàn)、開發(fā)接口與其使用核心交易DB2保持一致。或直接采用PDA的方案,它一體化軟、硬件實(shí)現(xiàn)方式,可以更簡化運(yùn)維管理,但管理體驗(yàn)、開發(fā)方式也和核心系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫保持一致。用戶若直接基于公有云的服務(wù),開發(fā)各種應(yīng)用,其上的dashDB云數(shù)據(jù)服務(wù),和云下的數(shù)據(jù)庫管理、開發(fā)體驗(yàn)也是保持一致。最后即使用戶選擇使用Hadoop來存儲(chǔ)其非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),內(nèi)置的BigSQL引擎,其運(yùn)維管理、開發(fā)接口也和其在使用的核心交易數(shù)據(jù)庫保持一致的體驗(yàn)!看到現(xiàn)在,你是否覺得很Cool!不論是交易負(fù)載亦或分析負(fù)載,不論是云下使用還是云上開發(fā)運(yùn)維,所有的技能、軟件資產(chǎn)都得到了保護(hù),你的云化大計(jì)有了充分的保障!

對(duì)于數(shù)據(jù)已經(jīng)存放到了不同的數(shù)據(jù)庫中,制定數(shù)據(jù)統(tǒng)一存放的策略并不現(xiàn)實(shí)。因此數(shù)據(jù)離散化存放,多庫存儲(chǔ)將是最可能的現(xiàn)實(shí)。對(duì)用戶而言,如何進(jìn)行統(tǒng)一訪問接口,透明訪問所有的數(shù)據(jù)源,或在不同數(shù)據(jù)源中遷移數(shù)據(jù),將成為一個(gè)關(guān)鍵的挑戰(zhàn)。IBM提供數(shù)據(jù)訪問的通用引擎Fluid Query Engine,它充分考慮客戶的數(shù)據(jù)虛擬化的現(xiàn)實(shí),統(tǒng)一接口,解決客戶難題。

大數(shù)據(jù)分析

由此,通過Common Analytics Engine以及Fluid Query Engine,統(tǒng)一基礎(chǔ)架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)代碼,簡化應(yīng)用訪問不同數(shù)據(jù)的接口,從而實(shí)現(xiàn)用戶的云下云上數(shù)據(jù)訪問體驗(yàn)一致,保護(hù)已有開發(fā)IT資產(chǎn),助力用戶早日實(shí)現(xiàn)云化大計(jì)!

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