Хотя технология вычислений в оперативной памяти (in-memory computing) ускоряет выполнение анализа, это дорогое удовольствие

Новый отчет компании Aberdeen Research обращает внимание не только на несколько интересных фактов о больших данных, трудностях в обработке и анализе растущего объема данных, но и на то, каким образом вычисления в памяти могут играть ключевую роль в ускорении сбора, совместного использования информации на предприятии и управления ею. По крайней мере, на тех предприятиях, которые могут себе это позволить.

Предлагаю немного интересной статистики из отчета.

  • Каждый год объем бизнес-данных растет на 36%.
  • Главная проблема при обработке больших данных заключается в том, как получить результат быстрее (данные из декабрьского отчета 2011 г.).
  • Из 196 клиентов Aberdeen, обсуждавших большие данные, 33 используют вычисления в памяти. Причина, по которой большинство отказывается от этой технологии, заключается, скорее всего, в ее дороговизне.
  • Получение информации по запросу занимает 42 с вместо 75 мин, затрачиваемых при использовании обычных технологий.
  • При вычислениях в памяти обрабатывается 1200 Тб/ч, по сравнению с 3,2 Тб при использовании обычных технологий. Налицо повышение эффективности в 375 раз.

Вычисления в памяти, проще говоря, делают быстрыми обработку и анализ информации, и это хорошо для пользователей и ИТ-организаций, имеющих дело с увеличивающимися объемами информации, используемой при принятии бизнес-решений.

Но вычисления в оперативной памяти, как и любая технология, имеют свои уникальные особенности, проблемы и подводные камни. Во-первых, это недёшево. Нужны мощные серверы, многоядерные процессоры и тонны оперативной памяти. Необходимо соответствующее ПО и аналитические приложения. Технология скоростной обработки требует применения всех перечисленных компонентов, поскольку терабайты данных хранятся с “нулевой” латентностью доступа непосредственно в оперативной памяти серверов, а не где-то на дисках.

Хотя производители не оглашают цены на приложения для вычислений в памяти и в отчете также не приводятся цены, вполне достаточно взглянуть на статистику из отчета: предприятие, использующее вычисления в памяти, потратило около 850 000 долл. за последние 12 мес.

Другая проблема технологии вычислений в оперативной памяти в том, что она хорошо подходит только для транзакций с наборами структурированных данных, таких как артикулы товаров, информация о покупателях, отчеты по продажам.

Если ваша компания располагает средствами и понимает ценность информации в современной бизнес-стратегии, технология вычислений в оперативной памяти может стать для вас подходящим выбором.