Terracotta BigMemory

Terracotta BigMemory — это решение, которое реализует хранение информации в недорогой оперативной памяти (RAM) позволяет ускорить доступ к терабайтам данных в реальном времени до 1000 раз по сравнению с любой другой технологией, что в свою очередь помогает в полной мере раскрыть преимущества Больших Данных.

Осенью 2012 года Terracotta объявило о том, что его флагманский продукт BigMemory стал победителем в номинации «Технологии Больших Данных» конкурса Top Innovator, проводимого в рамках конференции DataWeek 2012. Эксперты DataWeek, оценивающие достижения в разных областях мира ИТ, отдали победу платформе Terracotta BigMemory в знак признания заложенных в ней инновационных технологий управления данными. В качестве победителя Terracotta представила свои достижения на конференции DataWeek 2012, крупнейшем в США мероприятии, посвященном вопросам управления данными.

2014: Тестирование платформы Terracotta BigMemory на базе нового процессора Intel Xeon E7 v2

12 марта 2014 года компания Software AG объявила о результатах проекта тестирования платформы Terracotta BigMemory на базе нового процессора Intel Xeon E7 v2. Исследование показало: процессор в восьмисокетных конфигурациях способен обслуживать до 12 ТБ ОЗУ! В сочетании с возможностями технологий BigMemory это позволяет ускорить работу критических бизнес-приложений и обрабатывать поистине огромные массивы Больших Быстрых Данных in-memory в реальном времени. В случае необходимости (например, при особо крупных развертываниях) платформа BigMemory позволяет объединить ОЗУ нескольких серверов на базе процессоров Intel в один кластер. Однако теперь, когда один сервер на базе Xeon E7 v2 может обслуживать значительно больший объем ОЗУ, у клиентов появилась возможность радикально снизить расходы на обработку Больших Данных. Так, тесты с 6 ТБ ОЗУ на одном четырехсокетном сервере показали, что несмотря на рост объемов обрабатываемых данных задержка составляет менее одной миллисекунды. Учитывая горизонтальную и вертикальную масштабируемость платформы BigMemory, сочетание технологий Intel и Software AG поможет более чем вчетверо уменьшить количество серверов, необходимых для кластера на 100 ТБ.

«В условиях распространения мобильных устройств и «Интернета вещей» эффективная обработка Больших Данных становится не роскошью, а вопросом выживаемости бизнеса. Ставки в этой игре высоки, и требования — тоже. Недалек тот день, когда мы столкнемся с необходимостью предоставлять индивидуальные информационные сервисы каждому жителю нашей планеты», — говорит д-р Джон Бэйтс (Dr. John Bates), директор по технологиям Software AG в сфере интеллектуальных бизнес-процессов и Больших Данных. — Наше сотрудничество с Intel поможет нашим пользователям кардинальным образом сократить расходы на анализ Больших Данных».

К 2020 году, согласно прогнозам, на сегмент портативных и носимых устройств будет приходиться до пяти процентов прибыли компаний, входящих в Global 1000. Решения Software AG лучше всяких слов доказывают, как технологии in-memory и обработки событий способны поддержать миллионы мобильных пользователей по всему миру. В нашей демонстрации мы покажем вам, как, например, очки Google Glass могут использоваться клиентами для связи с бизнес-процессами продавца и его партнеров.

Данные о тестировании

В ходе тестирования платформа Terracotta BigMemory на базе процессоров Intel Xeon E7 v2 доказала свою способность масштабироваться до 6 ТБ данных in-memory.

• Полученные результаты показали, что при увеличении объема используемого ОЗУ уровень задержки и пропускной способности остается стабильным и предсказуемым.
• Уровень задержки составляет 4,2–4,3 миллисекунды; показатель транзакций, обрабатываемых за секунду, остается стабильным.
• Платформа BigMemory способна масштабироваться до кластера, включающего сотни серверов; используемое бизнес-приложение может масштабироваться для поддержки сотен терабайт данных in-memory.
• Доступность на уровне 99,999% обеспечивает соответствие требованиям бизнес-критичных сред.
• Экономия благодаря уменьшению количества серверов и, как следствие, снижению расхода энергии на питание и охлаждение центра обработки данных.