In Memory Computing

In-memory computing dáva slobodu

Aký je roz­diel me­dzi in-me­mo­ry tech­no­ló­gia­mi a tý­mi bež­ný­mi? Kla­sic­ký prík­lad z IT pros­tre­dia ho pri­rov­ná­va k pi­tiu pi­va. Kým dá­ta prís­tup­né v L1 ca­che sú ako ná­poj v po­há­ri na ces­te k ús­tam, v prí­pa­de RAM si už poň tre­ba zá­jsť do ob­cho­du.

A ak sú dá­ta na pev­nom dis­ku, na to pi­vo si poč­ká­te, kým vám ho do­ve­zú z dru­hé­ho kon­ca sve­ta. Zdá sa vám prík­lad pri­tiah­nu­tý za vla­sy? Ho­ci si to mož­no neu­ve­do­mu­je­me, roz­diel me­dzi mi­li­se­kun­da­mi a na­no­se­kun­da­mi je v rá­de mi­lió­nov a pri ob­rov­ských množ­stvách dát ho už člo­vek reál­ne po­cí­ti.

In-me­mo­ry com­pu­ting nie je no­vý kon­cept, no kle­sa­jú­ce ce­ny kom­po­nen­tov a ras­tú­ca pot­re­ba rých­le­ho spra­co­va­nia veľ­ké­ho množ­stva dát z ne­ho ro­bia je­den z kľú­čo­vých tren­dov mo­der­ných IT. Ana­ly­tic­ká spo­loč­nosť Gar­tner ho už vla­ni ozna­či­la za jed­nu z de­sia­tich stra­te­gic­kých zmien, kto­ré od zá­kla­dov ov­plyv­nia in­for­mač­né tech­no­ló­gie. In-me­mo­ry pres­tá­va byť len kon­cep­tom, čo­raz viac sa pre­sa­dzu­je v bež­nej praxi a den­no­den­ne po­má­ha fir­mám zís­ka­vať no­vú hod­no­tu. Roz­ší­re­nie in-me­mo­ry tech­no­ló­gií do­ku­men­tu­je aj od­had, pod­ľa kto­ré­ho by mal ich trh pod­ľa ana­lý­zy spo­loč­nos­ti Gar­tner už čos­ko­ro pre­siah­nuť mi­liar­do­vú hra­ni­cu v do­lá­roch.

Na vý­sled­ky už net­re­ba ča­kať

Pre­lo­mo­vá tech­no­ló­gia v po­rov­na­ní s bež­ný­mi dis­ko­vý­mi da­ta­bá­za­mi umož­ňu­je ana­lý­zu veľ­ké­ho množ­stva neag­re­go­va­ných dát bez­pre­ce­den­tnou rých­los­ťou v lo­kál­nej pa­mä­ti. Väč­ši­nou pra­cu­je s dá­ta­mi v stĺpco­vom for­má­te, tak­že do­ká­že v hlav­nej pa­mä­ti skom­pri­mo­vať a us­klad­niť veľ­ké ob­je­my in­for­má­cií. Vy­uží­va pri tom pa­ra­lel­né spra­co­va­nie na pro­ce­so­ro­vých jad­rách a pre­sú­va dá­to­vo in­ten­zív­ne kal­ku­lá­cie z ap­li­kač­nej vrstvy pria­mo do da­ta­bá­zo­vej vrstvy, čo­ho vý­sled­kom je eš­te rých­lej­šie spra­co­va­nie.

Vzhľa­dom na to, že všet­ky de­tail­né dá­ta sú k dis­po­zí­cii okam­ži­te v hlav­nej pa­mä­ti a spra­cú­va­né prie­bež­ne pod­ľa pot­re­by, net­re­ba už in­for­má­cie ag­re­go­vať. Ve­die to k zjed­no­du­še­niu infra­štruk­tú­ry a v ko­neč­nom dôs­led­ku k zrý­chle­niu spra­co­va­nia dát. V praxi to zna­me­ná, že mož­no vy­tvá­rať ana­lý­zy a si­mu­lá­cie na dá­tach v reál­nom ča­se a zís­ka­vať vý­sled­ky okam­ži­te.

V sú­čas­nos­ti sú v praxi stá­le roz­ší­re­né rie­še­nia, v kto­rých zá­klad­ný pod­ni­ko­vý sys­tém spo­lup­ra­cu­je s da­ta­bá­zou a ďal­ší­mi nás­troj­mi bu­si­ness in­telli­gen­ce a dá­ta sa pri spra­cú­va­ní me­dzi jed­not­li­vý­mi kom­po­nen­tmi pre­sú­va­jú. Nie je tak nič vý­ni­moč­né, ak sa v niek­to­rých fir­mách pri tvor­be re­por­tov nad ob­rov­ský­mi da­ta­bá­za­mi spúš­ťa­jú tie­to pro­ce­sy v pia­tok, aby bol re­port v pon­de­lok prip­ra­ve­ný.

Od mo­bi­lov k vý­sku­mu

V prí­pa­de in-me­mo­ry však ce­lý sys­tém fun­gu­je nad jed­nou mno­ži­nou dát a do­ká­že s ni­mi pra­co­vať okam­ži­te. Prík­la­dom z praxe mô­že byť fak­tu­rač­ná ap­li­ká­cia, pri kto­rej nap­rík­lad net­re­ba ča­kať, kým si vy­hľa­dá v da­ta­bá­ze do­dá­va­te­ľa a pri­ra­dí k ne­mu zod­po­ve­da­jú­ci dok­lad. Ap­li­ká­cia okam­ži­te a prie­bež­ne po­nú­ka pou­ží­va­te­ľo­vi mož­nos­ti. To mô­že prá­cu vý­raz­ne urý­chliť.

Ho­ci je rých­losť naj­väč­šia a naj­čas­tej­šie sklo­ňo­va­ná vý­ho­da in-me­mo­ry ap­li­ká­cií, ten­to sys­tém po­nú­ka ove­ľa viac. Bez in-me­mo­ry com­pu­tin­gu by bo­lo nap­rík­lad v bež­ných pod­mien­kach ne­reál­ne spra­co­va­nie big da­ta, veľ­ké­ho množ­stva dát rôz­nych ty­pov v rôz­nom ča­se. Štan­dar­dné tech­no­ló­gie by s ni­mi ma­li prob­lém.

In-me­mo­ry plat­for­my ma­jú aj ďa­le­ko­siah­le reál­ne vy­uži­tie v rôz­nych od­vet­viach biz­ni­su. Te­le­ko­mu­ni­kač­ní ope­rá­to­ri si už ne­vys­ta­čia s mar­ke­tin­gom, kto­rý eš­te pred nie­koľ­ký­mi rok­mi pri mi­ni­mál­ne vy­na­lo­že­nej sna­he pri­ná­šal ti­sí­ce zá­kaz­ní­kov. V sú­čas­nom os­trom kon­ku­ren­čnom bo­ji tre­ba zá­pa­siť o kaž­dé­ho jed­né­ho klien­ta.

Je­den z nás­tro­jov je i ana­lý­za sen­ti­men­tu zo so­ciál­nych sie­tí a iden­ti­fi­ko­va­nie po­ten­ciál­nych vplyv­ných zá­kaz­ní­kov, kto­rí ma­jú do­sah aj na roz­ho­do­va­nie ich oko­lia. Pri tých­to mo­de­loch sa spra­cú­va ob­rov­ské množ­stvo dát a vý­sled­ky na­vy­še tre­ba zís­kať tak­mer v reál­nom ča­se, čo je bez in-me­mo­ry tech­no­ló­gií ne­mož­né.

In-me­mo­ry plat­for­my však mô­žu zna­me­nať aj pre­lom vo sve­te ve­dy. Ja­pon­ská spo­loč­nosť Mit­sui Knowled­ge In­dus­try (MKI), kto­rá sa špe­cia­li­zu­je na bioin­for­ma­ti­ku, len vďa­ka in-me­mo­ry tech­no­ló­giám uro­bi­la ob­rov­ský krok vpred pri vý­sku­me ra­ko­vi­ny a pri vý­vo­ji no­vých lie­kov. Až do­te­raz pri­tom vy­uží­va­nie big da­ta a zlo­ži­tých al­go­rit­mov zna­me­na­lo, že pa­cien­ti ča­ka­li na vý­sled­ky skrí­nin­gu dni až týž­dne.

V po­rov­na­ní s bež­nou da­ta­bá­zou však in-me­mo­ry plat­for­my do­ká­žu vy­ko­nať niek­to­ré pro­ce­sy až šty­ris­to­ti­síc­krát rých­lej­šie. Vďa­ka pre­cho­du na in-me­mo­ry plat­for­my MKI do­ká­za­la zní­žiť čas na rá­do­vo de­siat­ky mi­nút. Kým nák­la­dy na zís­ka­nie DNA a jej ana­lý­zu bež­ný­mi nás­troj­mi sa moh­li vy­špl­hať až na mi­lión do­lá­rov, vďa­ka rých­lej dá­to­vej ana­lý­ze sa ich po­da­ri­lo skre­sať na ti­síc­do­lá­ro­vú po­lož­ku.

Reál­ne vý­ho­dy sú jas­né. Keď­že pri pre­ven­cii ra­ko­vi­ny je kľú­čo­vou stra­té­giou jej rých­le za­chy­te­nie, ana­lý­za ge­nó­mu do­ká­že rých­lo iden­ti­fi­ko­vať ľu­dí s pre­dis­po­zí­ciou. Vďa­ka vy­uži­tiu in-me­mo­ry tech­no­ló­gie sa zní­žia nák­la­dy a ten­to nás­troj bu­de dos­tup­ný pre väč­šie množ­stvo pa­cien­tov.

Re­cept na ús­pech

In-me­mo­ry tech­no­ló­gie eš­te nie sú pre všet­kých a roz­hod­ne nie sú re­cep­tom na všet­ky prob­lé­my. Ho­ci ce­ny pa­mä­tí neus­tá­le kle­sa­jú, mno­hé pa­mä­ťo­vo ná­roč­né rie­še­nia sú stá­le fi­nan­čne dos­tup­né len pre väč­šie fir­my. Pre mno­hé spo­loč­nos­ti na­vy­še ich vy­uži­tie ne­dá­va zmy­sel - ak pra­cu­jú len s po­ma­lý­mi dá­ta­mi a ne­pot­re­bu­jú vý­stu­py v reál­nom ča­se, nie je in­ves­tí­cia do in-me­mo­ry tech­no­ló­gií ob­chod­ne ob­há­ji­teľ­ná.

Tren­dy však sme­ru­jú k stá­le väč­šie­mu roz­ší­re­niu in-me­mo­ry a už o nie­koľ­ko ro­kov bu­de na clou­do­vých in-me­mo­ry plat­for­mách bež­ať väč­ši­na ap­li­ká­cií. Ana­ly­tic­ká spo­loč­nosť Gar­tner od­ha­du­je, že už bu­dú­ci rok bu­de až tre­ti­na stred­ných a veľ­kých or­ga­ni­zá­cií vy­uží­vať ap­li­ká­cie pos­ta­ve­né na in-me­mo­ry plat­for­me. Pri­tom eš­te pred dvo­ma rok­mi to bo­la len de­sa­ti­na. Jed­no­du­chosť, sa­moob­služ­nosť a rých­losť sú to­tiž vý­ho­dy, kto­ré svet biz­ni­su ne­mô­že ig­no­ro­vať.

Autor: Mar­tin Fe­re­nec, So­lu­tion Sa­les Se­nior Execu­ti­ve, SAP Slo­ven­sko

Zdroj: IW 11-12/2014


Ohodnoťte článok:
   
 
 
  Zdieľaj cez Facebook Zdieľaj cez Google+ Zdieľaj cez Twitter Zdieľaj cez LinkedIn Správy z RSS Správy na smartfóne Správy cez newsletter