Presentation. Netezza Teknolojisine. Kısa Bir Yolculuk Name Surname. Ayhan Önder IBM Corporation

Benzer belgeler
Presentation Name. IBM PureData for Analytics. Name Surname. Title. Ayhan Önder Netezza Teknik Uzmanı IBM Corpora.on

IBM Netezza Kurumlar için yüksek performanslı iş zekası ve gelişmiş analitik

Ahmet Demirhan. 07 Haziran İstanbul

Yüksek Performanslı Veri Ambarı ve Analitik. Ayhan Önder Pure Data for Analytics CTP

IBM Netezza High Capacity Appliance

Yüksek Performanslı Veri Ambarı ve Analitik

Büyük veriye genel bakış, mimari ve çözümler

Oracle Exadata X4-2 Veritabanı Makinesi. Bora Ovalı Kıdemli Teknik Danışman Oracle ISV/OEM Satış

Veri Yönetiminde Son Nokta. Sedat Zencirci, Teknoloji Satış Danışmanlığı Direktörü, Orta Asya ve Türkiye

İş Analitiği'ne Netezza ile Yüksek Performans Katın

Kursad MANGALOGLU Sales Specialist Power Systems Systems & Technology Group IBM Turkey

SİGORTACILIKTA PERFORMANS: WEBLOGIC COHERENCE, EXADATA

Zekeriya Beşiroğlu TURKISH ORACLE USER GROUP. Oracle Cloud G nin GİDİŞİ. C nin GELİŞİ. Bilginc IT Academy /Oracle University Istanbul

SİSTEM İHTİYAÇLARI (Tiger Plus / Tiger 3)

SİSTEM İHTİYAÇLARI (Tiger Enterprise / Tiger 3 Enterprise)

NoSql ve MongoDB. Saygın Topatan

Oracle Exadata Version 2 İlk OLTP Veritabanı Makinesi

ipad KAZANMAK için 1 hesabını takip etmelisiniz.

EnterpriseDB Kalitesi ile Tanıştırma. Devrim GÜNDÜZ Principal Systems Engineer EnterpriseDB

IBM Big Data. Emre Uzuncakara Big Data Sales IBM Corporation

Sosyal Medya Analitiği Demo

Esnek ve Yönetilebilir Depolama Sistemleri. Arda Açıl Depolama Sistemleri Ürün Yöneticisi

Yapısal Olmayan Verinin Potansiyelini Açığa Çıkarın

Oracle Altyapı Bulut Hizmetleri

Sanallaştırmada Özgür Yazılım Çözümleri. Alper YALÇINER

Enterprise Power Platformu. F. Korhan ALTAN Teknik Satış Uzmanı Power Sistemler Systems & Technology Group IBM Turkiye

EMC Forum Yazılım Temelli Veri Depolama Moro Hekim Sistem Mühendisi

Veritabanı. Ders 2 VERİTABANI

PureSystem DeepDive Kaan R. SOYGÜR PROSİSTEM

IBM BulutHizmetleri. Ali Gündüz IBM Bulut Hizmetleri Ülke Lideri

PostgreSQL - Yeni dönemdeki yeri

Solving Solutions. Esnek Disk Depolama Sistemleri

Windows Server 2012: Sanallaştırmanın ötesine geçin. Oğuz Pastırmacı IT Pro Teknolojileri Yöneticisi Microsoft Türkiye

Neden Dell EMC All Flash? Orçun Budak Veri Depolama Sistemleri İş Birimi Satış Yöneticisi

HP Yazılım Zirvesi - İstanbul 20 May Wyndham Grand Levent Erdem Alaşehir / Finansbank Güvenlik Olay Korelasyonunda Büyük Veri Kullanımı

1 Milyon Kullanıcıya Nasıl Hizmet Veriyoruz? CloudLMS Teknik Alt Yapı ve Mimarimiz

İNFOSET İNFOSET Ses Kayıt Sistemi v2.0. Sistem Kataloğu

HASTANEMİZDE BULUNAN SUNUCULAR VE SUNUCU GÜVENLİĞİNE YÖNELİK KURALLAR

Copyright 2012 EMC Corporation. All rights reserved.

Bir Taşla Çok Kuş SAP İş Analitikleri Baştan Sona Paket Çözüm. Muzaffer YÖNTEM / Ülke Yöneticisi 9 Aralık 2014, Salı

Bilgisayar Teknolojileri Bölümü Bilgisayar Programcılığı Programı. Öğr. Gör. Cansu AYVAZ GÜVEN

Güvenli Switching. Başka Bir Switch: ARUBA Tunneled Node. Semih Kavala ARUBA Sistem Mühendisi. #ArubaAirheads

VERİ ODAKLI YÖNETİM Storwize V3700. SELÇUK BAŞDEMİR Kıdemli Ürün Yöneticisi,Storage IBM TÜRK

Advanced Oracle SQL Tuning

1. Hafta MS SQL Server 2008 Kurulum ve Tanıtımı BPR255 Veritabanı. Bu Derste Öğrenecekleriniz: Kurulum:

Hybrid Software Veritabanı ve Sistem 7x24 Destek &Danışmanlık Hizmetleri Veritabanı ve Sistem 7x24 Destek & Danışmanlık Hizmetleri

Veritabanına Giriş. Oğuzhan Ceylan. 19 Eylül 2011

Büyüyen IT Altyapılarında Basitlik ve Verimliliğin Önemi

Tansel ZENGİNLER IBM Veri Yönetimi Çözüm Mimarı Telefon: E-posta:

VERİTABANI VERİTABANIN AVANTAJLARI ÖZET

Esnek ve Yönetilebilir Veri Depolamaya Geçiş. Alpay Ozer Veri Depolama Satış Müdürü, IBM

KURUMSAL BİLGİ TEKNOLOJİLERİNDE PROFESYONEL ÇÖZÜMLER. i-gate E-DEFTER UYGULAMASI Bilgi Teknolojileri

Oracle 12c Flex Cluster - Flex ASM

BULUT BİLİŞİM VE BÜYÜK VERİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI. Ekim 2017

PostgreSQL Ekosistemi Geliştirme

Veri Tabanı-I 1.Hafta

İngilizce'de Relational Database Management System (RDBMS) olarak ifade edilir.

EMC ÇÖZÜMLERİ İLE KULLANICI DENEYİMİNDE DÖNÜŞÜM

CloudPro Server Backup. Güçlü bir Veri Yedekleme Çözümü ile İş Sürekliliğinizde Devamlılığın Anahtarı

Kutalmış Damar Emre Uzuncakara. 07 Haziran İstanbul

İçerik. Apache Hadoop Project

Kılavuz içerisinde sisteme ait tüm özellikler anlatılmakta olup, yapacağınız konfigürasyonlar satın aldığınız lisans ile sınırlıdır.

Copyright 2012 EMC Corporation. All rights reserved.

MICROSOFT UYGULAMALARI

Günümüzde Postgres. Modern, Ölçeklenebilir Uygulamalar. Utku Azman Citus Data PGDay citusdata.com

PAPERWORK TEKNİK MİMARİ

BIM 312 Database Management Systems. Veritabanı Kavramına Giriş

IBM PureApplication System. Erhan Ekici - IBM

E-Prints: Açık Erişimli Arşiv Oluşturma Yazılımı; Kurulumu-Kullanımı-Özellikleri

Veri Tabanı-I 1.Hafta

ELIF KIOTZEOGLOU RESUL MURAD MERT PACOLARI

Büyük, Dağıtık, Veri Yoğunluklu Uygulamalarda Programlama Paradigmaları

Bilgi İşlemde Yeni Bir Çağ IBM Corporation

Veri Tabanı SQL Server ve Management Studio kurulum linkleri:

Depolama Yönetimi Y. - Tivoli Storage Manager - Tivoli Continuous Data Protection - TotalStorage Productivity Center. IBM Yazılım Zirvesi

Cloud Computing and Virtualization. Cloud Computing and Virtualization. Tarkan Eyerci Cybersoft

Innovation to grow. Insight to control.

En İyi Sistem Çözümü Şimdi Sadece Büyükler İçin Değil. Esra İffet Ufacık

Küme Bilgisayarlar. Enabling Grids for E-sciencE. Onur Temizsoylu. Grid ve Küme Bilgisayarlarda Uygulama Geliştirme Eğitimi ODTÜ, Ankara

Firma Sunumu. 2018v1

YRD. DOÇ. DR. AGÂH TUĞRUL KORUCU Kernel çeşitleri

Swissotel the Bosphorus, İstanbul / 15 Şubat 2012

Solving Solutions. IP-Video ve Ses video kayıt sistemleri

Önemli noktalar: Bilgi Yönetimi

WINDOWS 7. Eğitim ID 98 2/4 (Normal Seviye Kullanıcı) Konu ID Windows 7 Hakkında Genel Bilgi Ek Bilgi -

PostgreSQL - Yeni dönemdeki yeri

1-Veritabanı Yönetim Sistemleri /Tanım

MAKİNELERE IBM SPSS Statistics 24 nin KURULMASI. IBM SPSS Statistics 24 Yüklemeye Başlamadan Önce Kontrol Edilmesi Gerekenler

ile Uygulama Geliştirme Teknikleri

Oracle MiniCluster S7-2

Büyük Veri Analizi. Göksel Okay Kıdemli Sistem Mühendisi

VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ

VERİ TABANI UYGULAMALARI

40. yıl INTEL CORE 2 DUO PC BİLGİSAYAR. Açıklama Intel Core 2 Duo 2.13 PC Bilgisayar (4 adet) Denklik/Onay

SAP BusinessObjects EIM

ANET YAZILIM LOG YÖNETİMİ. Karşılaştırma Tablosu ANET YAZILIM

uresystem DeepDive aan R. SOYGÜR ROSĐSTEM

Her Yönüyle SQL Enjeksiyonu. OWASP-Türkiye Bünyamin Demir

Mert Han Yağcı Teknoloji Danışmanı

Türk Telekom Portali Nasıl Değişti?

Transkript:

Netezza Teknolojisine Presentation Name Kısa Bir Yolculuk Name Surname Ayhan Önder NetezzaTitle Teknik Uzmanı 0 IBM Corporation

Saatlerce süren sorgular düzenli optimizasyon Mevcut Veri Ambarlarının yaklaşık %70 i farklı tiplerde performans problemleri yaşamakta. - Gartner Magic Quadrant yetkin personel gereksinimi aylarca süren geliştirmeler

Geleneksel sistemlerle Veri Ambarı çözümü

Netezza Yaklaşımı

Netezza AMPP mimarisi IO Stream SQL FPGA CPU Result Yüzlerce snippet çalıştırıcısı ile doğrusal ölçeklenebilirlik Advanced Analytics Memory IO Stream SQL FPGA CPU Memory IO Stream SQL FPGA CPU Memory Disks BI Result Result SQL Host Result Network s Fabric IBM Netezza Appliance Hosts SQL ODBC.X JDBC Type 4 OLE-DB SQL/9 ETL Loader Uygulamalar

IBM Netezza 000 Appliance Disk Katmanı SMP Hosts Blades (s) Kullanıcı verisi Ek ve Yedekleme Bölümleri Yüksek Hızlı Veri Akışı SQL Derleyici Sorgu Planlayıcı Optimize edici Yönetim İşlemci & Akan veri mantığı Yüksek performanslı veritabanı motoru, streaming joins, aggregations, sorts vb.

Netezza AMPP mimarisi SOLARIS AIX TRU64 HP-UX Client WINDOWS Netezza 000 Appliance LINUX ODBC.X JDBC Type 4 OLE-DB SQL/9 & SQL SQL Compiler Compiler & Execution Engine Query Query Plan Plan & Optimize Optimize Admin Admin ETL Server DBA CLI Source Systems High-Performance Database Engine Streaming joins, aggregations, sorts High-Speed Loader/Unloader 90 & Front End rd Party Apps High Performance Loader SMP Host Network Fabric Massively Parallel Intelligent Storage

Netezza AMPP mimarisi SOLARIS AIX TRU64 HP-UX Client WINDOWS Netezza 000 Appliance LINUX s & SQL SQL Compiler Compiler & Execution Engine Query Query Plan Plan & Optimize Optimize Admin Admin ETL Server DBA CLI Source Systems High-Performance Database Engine Streaming joins, aggregations, sorts High-Speed Loader/Unloader 90 Front End & rd Party Apps High Performance Loader SMP Host Network Fabric Massively Parallel Intelligent Storage

Derlenmiş kodlar, bütünüyle Paralel bir mimaride çalıştırılır select c_name, sum(o_totalprice) price from customer, orders where select c_name, sum(o_totalprice) price from customer, orders where o_orderkey in (select l_orderkey from lineitem where o_orderkey in (select l_orderkey from lineitem where o_orderkey=l_orderkey l_shipdate>='0-0-995' and /********* Codeand **********/ o_orderkey=l_orderkey and l_shipdate>='0-0-995' and /********* Code **********/ l_shipdate<='0--995') and c_custkey=o_custkey group by c_name;" l_shipdate<='0--995') and c_custkey=o_custkey group by c_name;" test_tim >test.out void GenPlan(CPlan *plan, char *bufstarts,char *bufends, bool lastcall) { test_tim >test.out void GenPlan(CPlan *plan, char *bufstarts,char *bufends, bool lastcall) { c_name c_name price price --------------------+------------------------------+----------Customer#000000796 856.97 Customer#000000796 856.97 // // Customer#0000005 9680.56 Customer#0000005 9680.56 // Setup for next loop (nodes 00..07) // Setup for next loop (nodes 00..07) Customer#00000949 580.98 Customer#00000949 580.98 // // Customer#0000009 85.9 Customer#0000009 85.9 // node 00 (TScanNode) // node 00 (TScanNode) Customer#000005656 597. Customer#000005656 597. TScanNode *node0 = (TScanNode*)plan->m_nodeArray[0]; TScanNode *node0 = (TScanNode*)plan->m_nodeArray[0]; Customer#00000586 69.0 Customer#00000586 69.0 // For ScanNode: // For ScanNode: Customer#00000600 67000.9 Customer#00000600 67000.9 TScan0 *Scan0 = BADPTR(TScan0*); TScan0 *Scan0 = BADPTR(TScan0*); Customer#0000064 59589.8 Customer#0000064 59589.8 CTable *tscan0 = plan->m_nodearray[0]->m_result; CTable *tscan0 = plan->m_nodearray[0]->m_result; Customer#0000065 4454.9 Customer#0000065 4454.9 char *nullsscan0p = BADPTR(char *); char *nullsscan0p = BADPTR(char *);.. // node 0 (TRestrictNode) real // node 0 (TRestrictNode) real 00000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000 TRestrictNode *node = (TRestrictNode*)plan->m_nodeArray[]; user TRestrictNode 0000000000000000000000000000000 *node = (TRestrictNode*)plan->m_nodeArray[]; user 0000000000000000000000000000000 // node 0 (TProjectNode) sys // node 0 (TProjectNode) sys 00000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000 TProjectNode *node = (TProjectNode*)plan->m_nodeArray[]; TProjectNode *node = (TProjectNode*)plan->m_nodeArray[]; 0000000000000000000000000000000000000 0000000000000000000000000000000000000 // node 0 (TSaveTempNode) // node 0 (TSaveTempNode) 00000000000 00000000000 TSaveTempNode *node = (TSaveTempNode*)plan->m_nodeArray[]; TSaveTempNode *node = (TSaveTempNode*)plan->m_nodeArray[]; // For SaveTemp Node: // For SaveTemp Node: 0m0.55s 0m0.55s 0m0.00s 0m0.00s 0m0.000s 0m0.000s

Ölçeklenebilir Mimari : IBM Netezza

Bileşenleri 4 GB DRAM SAS Expander Module Dual-Core FPGA Intel Quad-Core.4 GHz CPU IBM BladeCenter Sunucusu Netezza VT Hızlandırıcısı

Netezza Veritabanı Hızlandırıcısı, İş Paylaşımı Memory CPUs FPGA

Akan Veri İşlemesi FPGA Core CPU Core Stream via Zone Map Decompress Project Restrict Visibility SQL & Advanced Analytics From From Select Where Group by Select SelectIlce, Ilce,Yas Yas,,Cinsiyet, Cinsiyet,count(*) count(*)from FromMilyarlarcaKayitIcerenTablo MilyarlarcaKayitIcerenTabloWhere WhereDogumTarihi DogumTarihi< < 0/0/960 0/0/960 And Andililin in ( Istanbul, ( Istanbul, Ankara ) Ankara )Group by Ilce, OrderOrder by Ilce, byyas, Ilce,Cinsiyet Yas, Cinsiyet ) Group byyas, Ilce,Cinsiyet Yas, Cinsiyet

Netezza AMPP mimarisi SOLARIS AIX TRU64 HP-UX Client WINDOWS Netezza 000 Appliance LINUX Consolidate ODBC.X JDBC Type 4 OLE-DB SQL/9 & SQL SQL Compiler Compiler & Execution Engine Query Query Plan Plan & Optimize Optimize Admin Admin ETL Server DBA CLI Source Systems High-Performance Database Engine Streaming joins, aggregations, sorts, etc. High-Speed Loader/Unloader 960 Front End & rd Party Apps High Performance Loader SMP Host Network Fabric Massively Parallel Intelligent Storage

Netezza AMPP mimarisi IO Stream SQL FPGA CPU Result Yüzlerce snippet çalıştırıcısı ile doğrusal ölçeklenebilirlik Advanced Analytics Memory IO Stream SQL FPGA CPU Memory IO Stream SQL FPGA CPU Memory Disks BI Result Result SQL Host Result Network s Fabric IBM Netezza Appliance Hosts SQL ODBC.X JDBC Type 4 OLE-DB SQL/9 ETL Loader Uygulamalar

ro B (mir Disk Yüzeyine Bakış r) Par Pa Swap tition rtition Partitio Core A n rt ry) Pa (prima ition

Zone Maps: Gereksiz veri trafiğini önlemek Tablodaki alanlara ait min ve maksimum değerler diskteki her extend için hesaplanmaktadır Veri yükleme, güncelleme ve silme işlemlerinde zone maps otomatik olarak güncellenir Yükleme / silme / güncelleme performasından ödün verilmez

Zone Maps: Gereksiz veri trafiğini önlemek Aşağıdaki örnekte sadece. disk bölümü (extent) verileri okunuyor olacaktır. Extent Extent Extent

Verilerin disk yüzeyinde organize edilmesi select MUSTERI, TUTAR from SATIS where YIL = 009 or YIL = 00 and URUN = LOTUS CBT benzer verileri disk yüzeyinde birbirine yakın bölümlere yerleştirirerek optimum sıralı okumayı sağlar Mevcut tablo üzerinde gerçekleşir ve ekstra bir yer kaybı söz konusu olmaz Netezza Clustered Base Table Tarih Bazlı Yüklenen bir Tablo 008 Lotus IM Rational Tivoli IM Rational Tivoli Lotus IM Tivoli Rational Lotus Tivoli Rational Lotus IM Tarih Ürün IM 0 Tivoli Lotus 0 0 Tarih 008 008 008 009 009 009 009 00 00 00 00 0 0 0 0 Tivoli 00 Tivoli 009 Tivoli 008 IM 00 Lotus 00 Lotus 009 Lotus 008 IM 009 Rational 0 Rational 00 Rational 009 Rational IM 008 008 Ürün

Clustered Base Tables: Örnek ORDER BY C, C Extent. Extent. Extent. A A A A 4 B B B B 4 C C C C 4 D D D D 4 ORGANIZE ON C, C 0 A A B B 4 C 5 D 6 D 7 C B 8 C 9 D A 0 D 4 C 4 B 4 B 4 A 5 A 4 Çok boyutlu verileri optimum doğrusal sıraya sokar D C 4 Arka planda Hilbert Curve Algoritması kullanılmaktadır

Veri hayat döngüsü için farklı çözümler IBM Netezza 00 IBM Netezza 000 High Capacity Giriş Seviyesi Data Warehouse Sorgulanabilir Arşivleme Departmantal Test, Geliştirme Ortamı Yüksek Performanslı Analitik TB to 0 TB TB to.5 PB 00 TB to 0 PB

IBM Netezza 000 Ölçekleme 0...... 000-48... 000-000-6 000-000-4 4 48 96 9 84 960 Kapasite (TB) 8 6 64 8 0 Sıkıştr ı m a (TB) 64 8 56 5 80 s Kapasite = Kullanıcı verisi alanı Sıkıştırma = Sıkıştıma sonrası kullanıcı verisi alanı 000-0

Teşekkürler Soru ve Cevaplar