`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Новое приложение разработки МТИ повышает производительность при работе с БД

0 
 

Для многих компаний перемещение серверов приложений в «облака» привлекательно с точки зрения операционных затрат. Тем не менее, для приложений, активно использующих запросы к базам данных (БД), миграция в «облако» может, решив одни проблемы, породить множество других. В «облаке» на серверах работают виртуальные машины (ВМ), каждая из которых получает определенные ресурсы центрального процессора, памяти, пр. Это упрощает управление «облачными» серверами, но для приложений, интенсивно работающих с БД, может быть зарезервировано в десятки раз больше ресурсов, чем реально необходимо.

Специалисты Массачусетского технологического института разработали систему DBSeer, которая решает задачу выделения ресурсов для ВМ, проводит диагностику отказа приложений и оптимизирует стоимость «облачных» сервисов. Как поясняют исследователи, наибольшая проблема при резервировании ресурсов ВМ — то, что оно производится исходя из пиковых потребностей приложения, которые в реальности могут вообще никогда не достигаться. Это означает, что большую часть времени выделенные ВМ ресурсы попросту не будут использованы.

Более того, оценка пиковых потребностей приложения — очень сложная задача. Например, небольшой рост запросов может привести к совершенно противоположным результатам. С одной стороны, сервер БД будет хранить больше часто используемых данных в памяти с высокой скорости доступа, что позволит быстро реагировать на запросы. С другой стороны, если, скажем, подавляющее число запросов требуют модификации одного и того же фрагмента данных, который, к тому же, приходится обновлять на разных серверах, скорость работы приложения может значительно снизиться.

Для прогнозирования реакции приложения, работающего с БД, на увеличение нагрузки, ученые использовали новый подход: система производит мониторинг числа и типов запросов и производительности приложений, а затем применяет технологии машинного обучения для построения точной модели потребления ресурсов.

Новая разработка была представлена на конференции CIDR 2013, прошедшей в январе 2013 г. в Асиломаре (Калифорния, США), в июне на форуме SIGMOD (Нью Йорк, США) ученые расскажут об алгоритме, лежащем в основе приложения.

Область применения DBSeer не ограничивается только «облаками». Ведущий производитель систем управления базами данных Teradata уже изучает новый алгоритм (он выпущен под открытой лицензией) с целью реализации в своем ПО.

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT