数据库是比以往更快地发展,成为更多的流体跟上一个各级成为虚拟的网络世界。
数据库在许多方面,我们知道它是消失在一个虚拟化的织物。在这种新兴模式,尤其是数据不会身体任何地方居住。相反,它将透明地持续,越来越多的物理和逻辑格式,一个抽象的、无缝的相互关联的内存和磁盘资源的网格;以亚秒级延迟消费和交付应用程序。
实时商业智能中最令人兴奋的新边疆,和虚拟化将促进低延迟分析比传统方法更有力。数据库虚拟化通过策略驱动将使实时商业智能,latency-agile,分布式缓存内存网格,渗透到基础设施的水平。
这种新方法的进行,它将提供一个融合不同的方法实时商业智能架构,如trickle-feed提取转换加载(ETL),更改的数据捕获(CDC),事件流处理和数据联合。传统上作为大礼帽部署基础设施,这些方法将成为替代集成模式在虚拟信息实时商业智能织物。
的实时商业智能方法的收敛到一个统一的,内存中,分布式缓存基础设施可能需要十多年才能实现,因为不成熟的技术;缺乏多厂商的标准;和参差不齐的,支离破碎的实现其实现技术在今天的商业智能和数据仓库工作供应商组成。不过,所有的迹象都指向它的必然性。
例子:微软不一定,不过最富有远见的实时解决方案的供应商,最近加大了支持SQL Server产品平台的实时商业智能。更重要的是,它已经开始讨论计划让内存分布式缓存,通常被称为“信息结构,中间件的方法发展的商业智能和数据仓库工作核心战略。
首先,微软最近发布了期待已久的SQL Server 2008制造业。在这个版本的许多增强是一种新的疾病预防控制中心模块和主动缓存的联机分析处理(OLAP)引擎。疾病预防控制中心是一个最佳实践对传统实时商业智能,因为,通过启用连续加载数据库更新事务重做日志,它最小化源平台上的性能影响的事务性工作负载。主动缓存是在前端数据集市的一个重要的功能,因为它速度响应对聚合用户查询数据。
同时,微软最近上市计划开发新一代,内存分布式缓存中间件代号为“项目速度”。Though the vendor hasn't indicated when or how this new technology will find its way into shipping products, it's almost certain it will be integrated into future versions of SQL Server. Within Project Velocity, Microsoft is playing a bit of competitor catch-up, considering that甲骨文已经有一个成熟的内存中,称为相干分布式缓存技术,它从Tangosol获得一年多前。同样,只有专业,如GigaSpaces、宝石系统,ScaleOut软件也有类似的数据可视化的产品。
此外,微软最近宣布计划收购data-warehouse-appliance纯粹DATAllegro和移动网格解决方案在一个纯粹的微软数据仓库工作栈,包括SQL Server,它的查询优化工具和数据集成中间件。尽管微软不能讨论任何路线图细节直到该交易完成后,它很可能会利用DATAllegro的复杂的大规模并行处理,动态task-brokering和联合部署特性在将来的版本中它的数据库,包括SQL Server的随需应变的版本。此外,它并不需要太多的想象力来看到一个重要的角色为内存分布式缓存,拉项目速度在微软的未来路线图的基于硬件商业智能/数据仓库工作的解决方案。进一步,它不是不可想象的,而将SQL Server插入DATAllegro平台(和删除当前安格尔开源数据库),微软可能调整底层存储引擎支持更多business-intelligence-optimized逻辑和物理模式。
然而,微软并没有说太多关于其平台的实时商业智能的路线图/仓库,因为它可能还没有找出一个连贯的计划,结合这些不同的元素。公平地说,没有甲骨文——或者,事实上,任何其他的商业思考/数据仓库工作供应商具有较强的实时特性或计划。没有供应商的商业思考/数据仓库工作领域还定义了一个连贯的路线图,收敛其多样化的实时中间件方法变成一个统一的内存中,分布式缓存的方法。
同样,没有供应商清楚地阐明其方法支持全系列的物理和逻辑数据持久化模型在实时信息的面料。然而,很明显,商业思考/数据仓库工作行业正朝着一个新的范式中最优数据持久化模型将自动配置每个节点根据其部署的作用,数据将被写入任何混合虚拟内存和磁盘最适合应用程序的实时要求。
例如,空间和基于列的方法优化前端OLAP数据集市层,在那里他们支持高性能查询大,总表。相比之下,关系和基于行的方法是适合最好的企业数据仓库工作中心的中间层,在那里他们促进快速管理跨多个专业知识领域的复杂的层次结构。其他持久化方法,如反向索引,可能适合后端分段节点,在那里他们可以支持高效ETL,分析复杂的数据类型和存储之前加载到企业数据仓库工作中心。
当然,所有这些虚拟化数据基础设施将生活在“云”在一个托管的服务环境和内部组织的现有、premises-based商业智能/数据仓库工作环境。这将是荒谬的,然而,想象这进化发生在一夜之间。即使解决方案供应商突然聚集在一个共同的information-fabric框架——这是高度怀疑——企业有太多的投资在他们当前的数据环境中来证明他们迁移到虚拟化架构过夜。
旧数据仓库工作平台停留在一代又一代,坚实和可靠的,尽管越来越易怒的、发霉的。他们不会很快得到虚拟的存在,即使是新一代偷他们的氧气。老数据库将到期只有当有人他们宝贵的数据迁移到一个新环境,然后身体将插头,把它们的痛苦。