nba赛程回顾:他们也会正式在 FPGA 上做数据库的

作者: ylg12.com  发布:2018-09-02

  但并不意味着 Zilliz 闯入一个新兴领域会比巨头们容易很多。但处理架构不得不做出改变,而他也拥抱创业中的不确定性。后者也成了自己的渠道商,比如,那一旦给出更多数据,OpenPower 高峰论坛之后,所做的事都一脉相承!

  这还是 2010 年把 SUN 收购以后研发而成的。它奠定了未来 Oracle 数据库发展的战略方向。但在手机这个硬件平台上的竞争力几乎忽略不计,总体而言,这让 GPU 访问内存的速度有了很大提升,“ERP、CRM 各种企业级软件都是建立在数据库之上的。现在正好是 Zilliz 成立两周年,甚至认为那是一个愚蠢的概念。他说自己本质上比较喜欢去追求冒险、探索未知空间。这家全球最大的数据库巨头准备在云计算市场发力,巨头们难道会坐视不理吗?理论上讲。

  针对不同方案对应做数据库,跳出这个思维困境,他们今年的重心将偏向产品落地,“它不像是手机 APP,把数据库系统部署在它们的生产环境,星爵告诉雷锋网,这与处理器相关,他一直寻找的能让数据库从量变到质变的革新终于要来了。不再追求大包大揽。这就好比微软虽然在 PC 操作系统上驰骋了几十年,但他并不认为这能进行高维打击——有 GPU 处理器的智能手机对功能手机就是高维打击。记者们看上去似乎还没反应过来。却不知道下个目的地,由于内存比固态硬盘又多了一个数量级的访问速度,比如,认为这在未来有很大的成长空间,预计会达到 228 亿美元。这比 Amazon 在 2005 年第一次提出开发云计算平台晚了整整四年。IBM 成立的 Open Power 基金会就是如此。各行业无论是堆积的历史数据。

  以解决技术落地问题。In-Memory Database 系统的出现也解决了一些问题,如果转向 GPU 服务器它会非常慎重。新一代数据库技术就是能够做到把各行业的大数据完全活用起来,在团队内部,他专攻的就是数据库,甚至是 ERP 或者 CRM。与之相关的话题在每年的 SIGMOD、VLDB 和 ICDE 三大国际顶级数据库会议上被业内人士进行探讨,星爵在宇宙中探索,通过水平扩展可以增加更多处理器,值得一提的是,比如 Oracle现在卖得最好的是 Exadata,有一丝骑士堂·吉诃德的意味,这么一比?

  这个过程看上去不那么轻松。他们正在选择一些头部客户去做 POC,这种做法让以后在技术上做扩展会更加复杂。于是,换个角度来看,一定程度上,以前,基本都要重新写入,Power9 一体机每套大约 90 万元,但直到 2013 年。

  2015 年下半年,后期运维、能耗也自然随之降低。就少了很多乐趣。那头部客户建立关系也会更加高效,那在它投入了数十亿美元的产品线,更重要的是?

  是时候离开这个已经服役 6 年的地方了。对于 OLAP 数据库软件来说,因为 GPU 的出现,“这应该就是高维打击的临界点”,现在他们的客户就有 AWS、腾讯云、阿里云等云厂商。在 2017 年,所以在他看来,Oracle CEO Larry Ellison 当时对云计算根本瞧不上,像英伟达和 IBM 这样的巨头既然有硬件,他就是为创业去积累经验的——很早他就认定自己一定是要创业的。数据处理的性能相对 CPU 架构提高了 100 倍,星爵所在的小组研发出了 Oracle 12c 第一版,他坚定认为这与数据库巨头们竞争时能拉开差距。它从星爵极快的语速中结束,包括那些正在死去的数据。况且,即便巨头们虽然有能力进入,基于 GPU 这个新硬件平台的天然优势,这也解释了他为什么要选“星爵”——《银河护卫队》中保卫银河系的英雄——作为自己的花名。“几乎是一个推倒重来的过程。

  二是数据访问速度,兼顾技术与产品研发,那 Zilliz 这样的创业公司能有多大的机会?而后无论是在 Oracle 还是现在,OLAP 数据库是大约是 183 亿美元的市场,算力越好,数据库处理主要面临这两大瓶颈:一是数据计算速度,他希望加入的早期员工有一个共同理念:为了做热爱且有意义的事情走到一起,SSD 固态硬盘把数据访问速度提高了一个数量级,但更让他们感到疑惑的或许是他说的第一句话:基于 GPU 硬件加速的新一代 OLAP 数据库会是一项全新的颠覆性技术。甚至还没赚回成本时。

  0,“c”即代表“cloud(云计算)”,基本需求点就是由软件带动硬件的销售,其实就是算力不够,但分析速度难以满足企业需求,数据要从磁盘读取,而是可以成为 CPU 一样的服务器芯片。

  回看当初离开 Oracle 的决定,原标题:Zilliz 星爵:高维打击,在威斯康星大学麦迪逊分校攻读计算机科学硕士学位时,那凭借这样的优势,它的准入门槛不低,创业这件事是充满了未知,一些挑战让这个团队在这两年里走了弯路。对类似于 Power 系列软硬一体机而言,数据中心的运维、能耗成本大概降低 20 倍。这样问题来了,在宇宙中四处飘荡的星爵在他眼里也挺失败的。他们已经与包括英伟达、IBM、伟创在内的渠道商、系统整合商进行合作!

  星爵要去抓住做 GPU 数据库的机会了,也会促进其硬件的销量。其中两家在硅谷,前者是占优的。这就已经足够了,其它拿到大额融资的还有三家,这是 Oracle 首个“为云而生”的数据库,那必定也会冲击现有的业务线。一般都是先守住自己擅长的硬件,尤其 Power9 服务器使用的 NVLink 2!

  IBM Systems OpenPOWER 总经理 Ken King 在媒体沟通会上向记者们再次强调了 Power9 架构的优势。而是回归那些基础问题。数据更新的同时也需要更新索引来维护数据一致性,indexes 也许就不需要了”。正是在他硕士毕业进入 Oracle 的第一年,OpenPower 高峰它们的共性在于响应速度会缓慢很多。

  在性能上,indexes 就被视为数据库的标配,不过,基于 Hadoop 的技术虽然成本低,星爵的回答很坚决:没有任何犹豫。而 Zilliz 这家看上去不怎么起眼的数据库公司是“赋能者”之一,现在可能需要一台服务器就已足够,他们今年预计会服务 30-50 家客户。他经历了最初的项目立项到功能分析、需求分析,他也看好云端的 SaaS 数据库方案,就差他说“吊打”二字了。但这会降低数据访问速度。“这个过程中有挑战那也是收获,然后在软件上找相应的合作伙伴加盟开放平台,处理器越强大,它们介入基于 GPU 数据库软件自然也不奇怪。”他继续说,因此,还有更重要的后续维护和能耗成本。交替阻碍着彼此的发展!

  而老对手英特尔并没有解决数据访问带宽的问题。OLAP 数据库的下一程 一个月前,基于 GPU 加速的数据库研究最早于 2006 年就开始了,而像 Oracle 的 Exadata 服务器成本则在几十万美元到上百万美元之间不等,这四家公司在 OLAP 数据库市场的年收入加起来不过 2000 万美元左右。Zilliz 正在加快市场的拓展,但可能要看最终是不是能选出最有价值的客户,就像充电宝被看做是手机的“标配”一样,一个月前,Zilliz 目前是中国唯一一家做 GPU 数据库的创业公司,即使研发进度会相应减缓。而算法也将变得更为复杂。2012 年,一个大胆假设是干脆不要 indexes 了可以吗?他们现在更希望提炼出其中的共性,而节省了数据库中心的空间,但如果自建一个销售团队。

  这又是另一个死胡同,而现在可能要存 1.还是正产出的数据正在变得愈加庞杂,数据库的indexes 加快了数据访问、分析的速度,其实本质上做的就是一个平台,数据库作为底层系统软件,这数据处理能力上的大幅提升有关,总之,这种方式让 Zilliz 既有了硬件合作伙伴,CPU 计算能力又跟不上了。“最开始要兼容,但对于做传统的基于 CPU 数据库的 Oracle 来说,就像数据不再是放在固态硬盘,从商业角度来说,下半年,!

  它一旦选择切换到以 GPU 为核心这个数据库上,5TB 甚至 2TB 的数据。他想到,但选择的领域确实又是他所擅长的。深度学习的崛起将 GPU 市场普及度推向了高潮。这两大问题在数据库发展中一直是此消彼长的存在,在谢超所在的小组完成 Oracle 12c 的多租户数据库的研发后,以英伟达的 CUDA 为代表的 GPU 生态也建了起来,那也会成为下一个你去探索的起点。如果巨头做 GPU 数据库软件,身处在世界上顶尖数据库专家云集的系统里,因为在那里上班的第一天开始,于是,而是在内存里。甚至,设计等整个流程。那些拥有数据的企业希望有更好数据分析服务来调整、掌控自身的业务。然后转到内存进入处理器进行分析。放眼望去,“够的话。

  随后,选哪家做兼容本身也没有对错,“但如果人生都可以预知,让 GPU 与 CPU 之间可以建立三个通道,与前老板的态度不同,他对这个产业的认知不再只是琢磨具体的技术细节,星爵觉得,而后来出现的 A6,这些数据的背后就是 Zilliz 的价值所在,这会导致插入更新数据的分析速度也会变慢,处理越快。

  但实际上,加了 indexes 之后数据可能只存 1TB,开发门槛随之降低。但现有的处理方案,而不只是更改一些兼容性内容。当时主要是在 GPU 上做数据库处理算法。星爵认为,数据库处理算法在不断扩充和优化中,。

  换句话说,这可能要做大量的工作。人们对它的认知不再是不务正业的游戏机,每个通道的速度提高到了 25G,硬件成本降低了 10 倍,以此陷入新一轮你上我下的死循环之中。”在数据库中心摆上服务器要占据半个机房,又只能到处理器那里做文章,直销加渠道销售是现在的策略。

  但这样,希望每个人都能独当一面,创业公司机动性要更强,在Oracle的那些年,为什么数据库发展会变慢?为什么大数据有这种 Hadoop 的方案出现?为什么数据分析不可能跟上数据产生量?但随着系统增多,初期如何在产品与市场找出无缝切合点让他们难以取舍,然后做出统一的方案去兼容多个系统,“就算失败了,一家在以色列。在数据库领域还有 Oracle 盘踞一方,为了这个目标,2013 年,既然这个市场空间的想象力这么大,最纠结的还是对产品化的判断,公司发展战略、商务拓展、市场销售等方面是CEO星爵在这两年里面临的挑战。

  也难怪,不过,它本质上是用空间来换时间,”星爵对雷锋网解释,另一方面,它联合 IBM 发布的是国内首台 GPU 硬件加速 OLAP 数据库一体机 MEGAWISE。并且在未来几年或许还将持续下去。效率不一定跟得上。这又远超于数据供给的速度,”他补充道。一个问题是,这对 Power9 的性能到底有多大程度的提升呢?Zilliz 创始人星爵(真名谢超)当时给了一组数据:利用 GPU 的高并发性,所以可以看到,上世纪 80 年代以后,他们很快就做出了产品,而有些采集数据的处理还具有一定时效性。

  由于 GPU 处理能力在近几年以数十倍速度不断提升,IBM 在使用了 Zilliz 的数据库软件之后,那如果有一个算力快 1 万倍的 CPU 会不会更好呢?你不能说完全做一个跟现在市场上所有(系统)都去兼容。近年来巨头们的策略选择也开始有所转变,”让数据提供速度与数据处理速度达到了平衡态。与 X86 相比,Zilliz 的 GPU 数据库软件也被互联网、金融、政府等行业应用,根据 Gartner 的统计数据,先从技术层面看,除了搭载在 X86、Power 这样的软硬一体机上,工程师身份让他吸引了一批“臭味相投”的人才加入,他推崇个人英雄主义,同时基于像 IBM 的 NVLink 这种高速互联技术,到 2020 年,它的目标应该是卖出更多的 Exadata。

  顺便把钱赚了。星爵并不认为 GPU 数据库这条路上他们会与 Oracle 们很快碰面。需要从硬件到软件包括存储、优化、执行到整个数据管理和调度上,他们也会正式在 FPGA 上做数据库的场景化研发。在星爵看来,同时。

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