DataCoreenfatizza la potenza dell’infrastruttura parallela per quanto riguarda l’analisi dei dati in tempo reale e la gestione veloce di database. L’esigenza di avere analisi dei dati e database più veloci sta portando a nuovi requisiti tecnologici per ottimizzare le prestazioni e soddisfare la richiesta di risposte in tempo reale. Questo è un aspetto fondamentale per la conoscenza aziendale e per l’interazione con l’Internet of Things. Tuttavia, le attuali tecnologie capaci di accelerare le prestazioni e ridurre la latenza portano con sé anche significative problematiche alle applicazioni esistenti, maggiore complessità e costi più elevati.
Anche se cavalcando la Legge di Moore i computer sono diventati sempre più veloci, non siamo stati capaci di metterli a lavorare in parallelo per cercare di risolvere i continui problemi di latenza e tempi di risposta. Questo è accaduto perché la maggior parte dei processi di elaborazione avviene in modo seriale, sottoutilizzando le funzionalità multi-core intrinseche nelle moderne piattaforme server preconfigurate. I prodotti usciti dieci anni fa erano già pensati per trarre vantaggio dalla parallelizzazione, ma l’hardware disponibile a quell’epoca non disponeva delle funzionalità di elaborazione multi-core e nemmeno della larghezza di banda nella memoria per consentire ai database paralleli di decollare. Invece, per moltiplicare le prestazioni il mondo si è spostato verso i cluster. Il problema principale (la latenza, causata in particolare dall’I/O) non è stato affrontato. Sono arrivate tecnologie, come le unità flash a stato solido e i protocolli NVMe, che hanno aiutato, ma hanno anche portato ulteriori spese senza sfruttare pienamente i vantaggi delle funzionalità multiprocessing.
La tecnologia in-memory è recentemente entrata “in voga” per le applicazioni database, ma anche se è importante per sfruttare la maggiore velocità della memoria, ancora una volta non ha affrontato il tema dell’elaborazione I/O e di tempi di risposta più rapidi. Se la parallelizzazione potesse realizzarsi senza creare problemi a programmi e applicazioni esistenti, e se tutti i multi-core fossero all’opera a tempo pieno invece di rimanere in attesa delle richieste di I/O, il risultato sarebbe una rivoluzione per la produttività, fondendo analisi in tempo reale ed elaborazione delle transazioni.
Server standard x86 uniti a software specifici possono oggi essere utilizzati per parallelizzare l’I/O ed eliminare i rallentamenti delle diverse applicazioni che si trovano di fronte il problema dei servizi di I/O. Lavorando a livello sub-applicativo, le tecnologie di I/O parallelo non creano problemi ai normali carichi di lavoro aziendali. La piena potenza dei processori multi-core e la larghezza di banda della memoria disponibili nei server x86 sono invece in grado di abbassare la latenza e ridurre i tempi di risposta, dato che i processori elaborano in parallelo le richieste di I/O permettendo a un maggior numero di carichi di lavoro di essere gestito più velocemente.
Questo tipo di tecnologia è arrivato sul mercato nel 2016. Quando le aziende cominceranno a comprendere i benefici dell’infrastruttura parallela senza la complessità e i costi di tecnologie che non sfruttano completamente la potenza dei sistemi multi-core l’interesse crescerà. E questa sarà una delle tendenze principali del 2017.
