Transcend и Merlion приглашают принять участие в бонусной промопрограмме по SSD Transcend. Период действия промопрограммы: 22.04.2024 - 24.05.2024 Описание: - За суммарную закупку 20 штук внешних USB SSD Transcend (кроме серии ESD410C) начисляется бонус 2 500 руб. - За суммарную закупку 30 ...
Уважаемые партнеры! В Merlion действует акция по крупной бытовой технике Hyundai. Приглашаем принять участие! Период действия акции: 1 – 30 апреля 2024 г. За закупки холодильников и морозильных ларей вам будут начисляться бонусы: 1000 руб. и 1500 руб. за каждую единицу товара. Бонусы ...
В Merlion действует бонусная промопрограмма по внешним жёстким дискам Transcend. Участникам начисляются бонусы за установленный объём закупок дисков ёмкостью 1 Тб, 2 Тб и 4 Тб. Период действия промопрограммы: 25.03 - 22.04.2024 г. Подробное описание и список фокусных позиций - на странице акции ...
С 18 по 31 марта включительно действует акция на смартфоны COOLPAD! Продавайте по рекомендуемой цене и получайте компенсацию за каждый проданный вами смартфон COOLPAD
Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Бонусы за моноблоки Acer!». Период действия акции: 22 января - 31 марта 2024 г. Фокусные продукты: все моноблоки Acer, доступные на складе Merlion. За закупку моноблоков начисляются бонусы, которые после подведения итогов программы будут ...
Большие данные находятся в сердцевине современного бизнеса, и компании видят в них ключ, способный открыть дверь, за которой скрываются доселе небывалые возможности и конкурентные преимущества. Однако переход от самих данных к преимуществам в конкуренции зачастую является сложной задачей со многими переменными. Чед Джоунс, главный директор по стратегии компании Deep Information Sciences, хочет понять, как отыскать в данных все те кладези информации, о которых мы столько слышим. «Реальность состоит в том, то нынешние базы данных, основанные на математических принципах 30-летней давности, не обладают той степенью масштабируемости, быстродействия и производительности, которые нужны для обработки больших данных, — говорит он. — Сегодня ИТ-индустрия работает над тем, чтобы придать традиционным подходам новый импульс через адаптивную альтернативу с возможностями машинного обучения. Благодаря новой основообразующей структуре важнейшие функции баз данных наконец-то заработают как надо, и с помощью средств аналитики бизнес сможет извлекать из больших данных содержащуюся в них ценную информацию». Вот ряд ... читать далее.
Отжившая математика. “Современные” алгоритмы баз данных все еще основаны на технологиях 1970-х годов. Отсюда вытекает необходимость обновления их математической основы в соответствии с требованиями по масштабируемости и производительности для работы с большими данными.
Старая архитектура MySQL. MySQL была создана в 1995 г., когда самым быстрым процессором Intel был Pentium Pro. MySQL нуждается в обновлении архитектуры для использования преимуществ современного оборудования.
Образы зависят от конфигурации. Образы для развертывания баз данных зависят от конфигурации вычислительной среды, что вынуждает создавать для них множество пакетов. Предприятия нуждаются в базах данных, распознающих и приспосабливающихся к любой физической, виртуальной или облачной среде и не требующих создания установочных пакетов для каждой отдельной платформы.
Негибкие системы. Из-за негибкости баз данных администраторы тратят массу времени на их настройку. Необходимо иметь базы данных, самооптимизирующиеся в режиме реального времени под приливы и отливы рабочих нагрузок.
Базы данных не поддерживают параллельные нагрузки. Обычно базы данных способны обслуживать одномоментно только один тип нагрузки. А нужно, чтобы базы данных параллельно справлялись с разнообразными нагрузками (пополнением данными, транзакциями, аналитикой) без ущерба для производительности.
Требуется много алгоритмов. Фиксированный алгоритм допускает только определенные сценарии поведения независимо от рабочей нагрузки. Современные базы данных должны поддерживать множество алгоритмов, которые должны переключаться на лету в зависимости от текущего вида нагрузки.
Требуется сжатие. Чтобы максимально использовать дисковую память и минимизировать финансовые затраты, необходимо сжимать данные, однако нынешние архитектуры расходуют ресурсы ввода-вывода в ущерб производительности и масштабируемости. Необходимы архитектуры, уменьшающие издержки сжатия данных и разделяющие процессорные потоки, чтобы свести негативное влияние на производительность системы к минимуму.
Непрогнозируемая производительность. В силу ограничений используемых алгоритмов даже в самых оптимальных конфигурациях базы данных со временем исчерпывают ресурсы производительности. Современные базы данных должны иметь прогнозируемую производительность с ростом их масштаба и позволять правильно планировать ресурсы.
Неадекватное масштабирование. Масштабирование баз данных представляет собой серьезную проблему. Современные алгоритмы должны сокращать количество операций ввода-вывода благодаря интеллектуальному кэшированию данных и обеспечивать нормальное масштабирование в миллиардной пропорции.
Непредсказуемая производительность в работе с данными. Множество узких мест в пределах одной инфраструктуры вызывает непредсказуемую производительность работы с данными. Компаниям необходимо избегать фрагментации платформы, совершенствуя свою инфраструктуру и устраняя хаос в рабочих процессах, процедурах архивации и территориальном размещении данных.
Издержки процесса ETL. Процесс извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL) замедляет бизнес-аналитику и уменьшает глубину извлечения информации в силу связи между объемом данных и временем их обработки. Базы данных нового поколения должны предоставлять готовый набор данных для аналитики без ETL.
Устаревшие методы обработки данных. Базы данных используют устаревшие методы обработки данных, создающие легко разрушаемую среду. Чтобы гарантировать целостность данных, современным предприятиям нужны базы данных, способные разделять между собой структуры оперативной и дисковой памяти.
