Nama : Ridwan Setyawan
NPM : 15115946
Tugas : Menganalisa Jurnal
Judul Jurnal : DBMS Bionik
Hasil analisa saya
mengenai DBMS Bionik :
Jurnal
ini membahas mengenai “DBMS Bionik” dimana Software selalu memerintah mesin
database, dan prosesor komoditas naik Hukum Moore ditakdirkan mesin database
tahun 1980 dari awal. Meskipun sistem database telah main mata dengan
perlengkapan khusus keras- selama beberapa dekade, realitas ekonomi secara
historis disukai murni solusi perangkat lunak menunggangi Hukum Moore.
Masyarakat sudah menanggapi tren ini, dan beberapa tahun terakhir telah melihat
berbagai upaya, baik komersial (termasuk IBM Netezza dan Oracle Exadata) dan,
untuk meningkatkan operasi pengelolaan data dengan adat atau perangkat keras
semi-kustom. Upaya ini umumnya berfokus pada perhitungan dataflow-gaya yang
secara luas digunakan dalam bisnis intelijen dan streaming domain. Dalam
tulisan ini, kami berpendapat bahwa hardware khusus, dan re- hardware
dikonfigurasi pada khususnya, juga memegang janji untuk perhitungan didominasi
oleh aliran kontrol dan operasi tinggi-latency, perhitungan yang secara luas
digunakan dalam transaksi- pengolahan tion dan grafik traversals. Secara
khusus, menggunakan data-arsitektur berorientasi baru-baru ini diusulkan
sebagai titik awal, kita secara singkat menyoroti sumber utama latency dan
overhead software dalam sistem dan mengeksplorasi potensi dukungan hardware
untuk mengurangi masalah ini.
Silikon
gelap adalah tren untuk meningkatkan fraksi dari transistor chip untuk tetap
terpakai setiap diberikan waktu. . Efeknya timbul dari dua sumber. Pertama
mengabaikan skala kekuasaan untuk multicore saat homogen dengan tanda-tanda
permintaan tumbuh secara eksponensial paralelisme dari perangkat lunak. Di mana
mencapai 0,1% pekerjaan seri bisa dibilang sudah cukup untuk hardware hari ini
(a), berikutnya-hardware generasi dengan mungkin ribuan core menuntut bahwa
fraksi serial kerja berkurang kira-kira dua kali lipat. Masalah kedua,
kurangnya skala kekuasaan dalam transistor generasi berikutnya, berarti bahwa
kendala listrik akan memaksa sebagian kecil tumbuh dari hardware secara offline
bahkan jika perangkat lunak bisa menggunakannya. Sebuah perhitungan konservatif
menempatkan mungkin 20% dari transponder sistors luar amplop 2.018 tenaga,
dengan fraksi digunakan menyusut sebesar 30-50% setiap generasi hardware
setelah.
Daripada
mencoba untuk meningkatkan kinerja baku, kami sampaikan bahwa OLTP akan paling
diuntungkan dari hardware yang mengurangi jejak kekuasaan dan membantu
menyembunyikan atau menghindari sebanyak latency mungkin. Teknik yang
menghindari berbagai latency berbutir denda akan sangat berguna.
Sebagai
sistem target beton, kita mempertimbangkan HC-2 mesin, yang menggabungkan FPGA
(FPGA) dengan prosesor Intel yang modern Sampaikan. Sistem mendatang
arsitektur- digambarkan pada Gambar 2. Ini fitur FPGA berkinerja tinggi dengan
akses langsung ke disk dan kolam renang memori lokal; memori FPGA-sisi
uncached, tapi "pencar-mengumpulkan" kontroler memori memberikan
80Gbps bandwidth untuk permintaan 64-bit acak, sangat membantu untuk beban
kerja dengan wilayah miskin. FPGA dan memori host-sisi yang koheren dan bisa
diakses dengan baik CPU atau FPGA, meskipun bus PCI membebankan efek NUMA berat
(2μs round-trip). Ini tics characteris- mendikte bahwa FPGA menangani sebagian
manipulasi data, dan bahwa komunikasi CPU / FPGA harus asynchronous. PCI bus
menyediakan bandwidth yang cukup untuk mendukung beban kerja OLTP, dan
penyaringan Netezza-gaya di FPGA harus meredakan kekhawatiran bandwidth untuk
query.
Berorientasi
data (DORA) memungkinkan sistem pemrosesan transaksi semuanya penuh shared-
untuk mendapatkan sebagian besar manfaat yang tersedia dari dataset partisi,
tapi dengan- keluar gerakan data yang biasanya diperlukan dengan partisi. DORA
membagi database ke partisi logical didukung oleh umum kolam buffer dan
penebangan infrastruktur, dan kemudian struktur pola akses benang sehingga pada
sebagian besar satu thread menyentuh setiap datum tertentu. Sebuah implementasi
penuh menghilangkan mengunci dan menempel dari mayoritas jalur kode,
menggantinya dengan pemerintah, rencana kerja secara signifikan lebih sederhana
dari antrian dan titik pertemuan dan mengeksploitasi penempatan yang cermat
data ke. Pada Gambar 3 kita meneliti kerusakan waktu untuk update (TATP
UpdateSubData) dan read-only (TPC-C saham- Level) beban kerja mengeksekusi
dalam prototipe DORA baru-baru ini. Overhead yang tersisa jatuh ke dalam empat
kategori utama: (a) B + indeks pohon probe; (B) Logging; (C) Antrian manajemen
dan (d) manajemen kolam renang Buffer.
Berdasarkan
kemacetan diidentifikasi dalam bagian sebelumnya, kami mengusulkan suatu
arsitektur yang offloads empat operasi utama untuk hardware: probe pohon,
manajemen overlay (rincian ikuti), log buffering, dan manajemen antrian.
OLTP
beban kerja yang indeks-terikat, belanja dalam beberapa kasus 40% atau lebih
dari total waktu transaksi melintasi berbagai struktur indeks (mis Gambar 3).
Overhead dapat dikurangi secara signifikan dengan memasukkan struktur data yang
ramah-cache dan membiarkan-tingkat yang lebih tinggi kode menangani kontrol
konkurensi. Namun, sifat acak traversals pohon akan meninggalkan bahkan paling
sederhana implementasi software latency terikat, pembatasan penggunaan
langkah-langkah yang kompleks seperti PALM .
Kesimpulannya
adalah merupakan DBMS dimana bionik itu sendiri merupakan
anatomi buatan yg dapat dikontrol oleh otak penggunanya. Secara garis besar dbms bionik adalah bagian-bagian
atau komponen pada sistem manajemen basis data yg dapat dikontrol oleh otak
penggunanya yaitu manusia. Dengan adanya bionik
pada DBMS,kontrol dan kerja sistem basis data akan jauh lebih mudah karena
bionik diprediksi merupakan mesin database yang menerapkan hampir semua fungsi.
Berikut ini beberapa tujuan DBMS
Tujuannya:
- Dapat digunakan secara bersama.
- Kecepatan serta kemudahan dalam mengakses
data.
- Efisiensi ruang penyimpanan data.
- Untuk menangani data dalam jumlah yang besar atau
banyak.
- Untuk menghilangkan duplikasi dan juga
inkonsistensi data.
- Untuk keamanan data.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar