現(xiàn)場唯一的一臺Exalytics

由于SPARC T4支持4插槽1TB DRAM，對于為何使用至強而不是SPARC T4的問題，一位現(xiàn)場的Oracle的工程師表示，這主要是基于成本考慮，在進一步的詢問是基于處理器價格還是SPARC系統(tǒng)與Xeon能耗方面的差異時，這位工程師表示，主要是基于目前處理器的價格，整體功耗方面可能并沒有什么太大的不同。此外他透露，Exalytics使用至強E7系列處理器。

Exalytics——高性能內(nèi)存計算

除了有關(guān)處理器的問題之外，這位工程師還解答了有關(guān)Exalytics的型號方面的問題?；赟AP HANA的IBM解決方案有多達四個型號并提供一個擴展L選項，分別基于IBM的兩個型號處理器，但這位工程師表示，Exalytics只有一個型號，用戶如果需要更好的性能，將需要采用節(jié)點擴展，即Scale-Out的方式進行擴展。他認為，Scale-Out的方式更容易配置和擴展用戶的系統(tǒng)，并表示他們的性能將優(yōu)于SAP HANA，但他并未透露到底高了多少個百分點——“我們并未進行具體的對比測試。”

此外，談及為何沒有使用DDR+SSD+SAS的Cache和存儲架構(gòu)，他表示，1TB的DRAM能夠真正的實現(xiàn)“In-Memory Computing”，將數(shù)據(jù)庫直接放到內(nèi)存中，而不是“頻繁的讀寫disk”。這也是為什么Exalytics的性能要比SAP HANA要好的原因。但目前SAP和Oracle均沒有能夠進行對比的系統(tǒng)或測試成績，這個問題也就只好在此存疑了。

Exalytics的目標很明確：大數(shù)據(jù)。Oracle推出In-Memory計算的初衷十分明確，就是在Big Data時代能夠提供海量信息——包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)集及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析，它支持混合的數(shù)據(jù)源——包括Oracle數(shù)據(jù)庫、Teradata、微軟SQL Server和獨立的Essbase數(shù)據(jù)庫共同使用，通常情況下，Exalytics應(yīng)該是與Exadata結(jié)合使用——Exadata完成過濾與搜索數(shù)據(jù)的工作，而Exalytics則通過內(nèi)置的TimeTen數(shù)據(jù)庫和Essbase服務(wù)器完成數(shù)據(jù)的整合與分析。

cuihao