Die Daten zentrierten Welt

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Wir leben in einer Daten-zentrierten Welt, die Informationen konsumiert zu einem erstaunlich schnellen Tempo. Die Informationen, die wir als Individuen alle Prozess beginnt als Daten irgendwo gespeichert und, noch wichtiger, ist eine Anforderung von einer Anwendung, die Informationen, die wir mit vorgestellt werden erzeugt angetrieben. Wo haben alle diese Anwendungen kommen und warum sie verlangen, dass diese riesigen Datenmengen?

Die Unterstützung der wachsenden Daten-zentrierte Art der OLTP-Anwendung und Datenanalyse-Systeme durch Erfahrungen in großen Datenbank-Anwendungen mit zentraler Mainframe-Konfigurationen entwickelt. Selbst als einige High-End-Prozessor-Konfigurationen durch die Verbindung von Systemen innerhalb eines eng gekoppelten Netzwerk verteilt wurde, die Fähigkeit Griff hohen I / O-Transaktions-Preise und große Datenbanken an ihre Grenzen überschritten. Die Förderung und Verbreitung von relationalen Datenbank-Lösungen verschärft das Problem mit seinen exponentiellen Storage Resource Appetit zu herkömmlichen Verarbeitung der Zeit verglichen. Da dieses Phänomen relationalen Datenbank gefiltert in die Client / Server-Verarbeitung Konfigurationen, erhöht dies nicht nur die Anzahl der Server-Konfigurationen, aber ihre Komplexität und Herausforderungen. Außerdem bot ein anderes Ziel auf die ständig wachsende Bevölkerung der Daten-zentrierte Anwendungen zu unterstützen.

Viele der heutigen Anwendungen verlassen sich auf irgendeine Form von relationalen Datenbank-Produkten, die direkt mit Plattenspeicher Geräte wurden. Zusätzlich zu dieser Entwicklung der Verarbeitung, Verbindung großer Benutzergruppen mit dem Very Large Data Bases (VLDB) erfordert eine größere Raffinesse der I / O und Speicher-Funktionalität als das, was ist auf traditionelle, wenn auch groß angelegte, Mainframe, Client / Server-Storage-Systeme oder NAS.

Die Auswirkungen der High-End-OLTP und Data-centric Data Warehouse-Anwendungen beschleunigt den Fortschritt der I / O-Architekturen innerhalb High-End-Server-Systeme und Mainframes. Auch diese Entwicklung zunehmend komplexer verteilter Verarbeitung Konfigurationen erzeugt hat, um das Wachstum der I / O-Operationen von Business-Anforderungen, die für immer größere Datenmengen auf online verfügbar sein namens getrieben zu unterstützen. Diese Fortschritte haben die Form von Symmetric Multiprocessing (SMP) und Massive Parallel Processing (MPP)-Systeme übernommen. Diese Architekturen erweiterte I / O-Funktionen und Funktionalität von traditionellen EDV-Systeme, und wie nachhaltig eine Stiftung für die Entwicklung von Storage Area Networking.

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