MENGANALISA DAMPAK DARI DBMS BIONIC

Menurut analisa saya, sekarang ini seiring berjalannya perkembangan teknologi informasi yang sangat pesat. Sekarang dimana Software memerintah mesin database dan commodity processors riding Moore’s Law dari tahun 1980-an awal. Namun , hardware saat ini sangat berbeda , dimana banyak hardware yang membuat mesin database saat ini menjadi sangat menarik. Misalnya Stagnant clock speeds, looming dark silicon, ketersediaan hardware reconfigurable, dan kekuatan ekonomi dari penyedia cloud semua menyelaraskan untuk membuat kustom hardware database yang ekonomis . Dalam hal ini penulis pun berpendapat “bahwa aliran kontrol beban kerja-dengan sesuai mereka latency-adalah target layak lain untuk dukungan hardware. Untuk membuat titik, kami menguraikan arsitektur pemrosesan transaksi yang offloads banyak fungsi untuk hardware reconfigurable. Kami memprediksi konvergensi untuk sepenuhnya "bionik" mesin database yang menerapkan hampir semua fungsi tombol langsung di hardware dan membuang software untuk peran sebagian besar manajerial”.

Meskipun sistem basis data (database) telah main mata dengan hardware khusus selama beberapa dekade, tetapi realitas ekonomi secara historis lebih murni disukai oleh solusi perangkat lunak yang menunggangi Hukum Moore (Moore’s Law). Sehingga pada akhirnya, sebuah inovasi / ledakan baru aplikasi "big data" berbasis cloud bahwa, untuk pertama kalinya, penyedia seperti Google, Facebook, Amazon, dan Microsoft memiliki itu semua. Dan penulis pun berpendapat lagi tentang hal ini. Ia berpendapat bahwa “hardware khusus, dan hardware reconfigurable khususnya, juga memegang janji untuk perhitungan didominasi oleh aliran kontrol dan tinggi-latency operasi, perhitungan yang secara luas digunakan dalam pemrosesan transaksi dan grafik traversals.”. Lalu mereka menambahkan bahwa mereka telah membuat 2 buah klaim :

·        dukungan hardware yang efektif tidak perlu selalu meningkatkan kinerja baku; tujuan sebenarnya adalah untuk mengurangi penggunaan energi bersih.

·        Fraksi mengejutkan operasi database setuju untuk implementasi hardware; kami memperkirakan bahwa sistem masa depan sebagian besar akan menggunakan perangkat lunak untuk mengkoordinasikan penggunaan dan interaksi unit perangkat keras yang tersedia.

Dark Silicon memiliki efek yang berasal dari 2 sumber , yang pertama mengabaikan skala kekuasaan untuk permintaan desain multicore(banyak inti) saat-homogen tumbuh secara eksponensial paralelisme dari perangkat lunak. Meskipun banyak tugas manajemen data penting yang memalukan paralel, tidak semua. Selanjutnya, bahkan tugas memalukan paralel menderita efek miring dan ketidakseimbangan sebagai data tersebar di lebih dan lebih core(inti).

Didalam Latensi dan Control-Flow pengolahan bentuk query Columnar menghasilkan dataflow yang signifikan dan Control-Flow yang relatif mudah. Biasanya pemrosesan transaksi memiliki aliran kontrol berat dan kecil, komponen dataflow yang tidak teratur.

Daripada mencoba untuk meningkatkan kinerja baku dari OLTP, sang penulis pun menambahkan bahwa OLTP akan paling diuntungkan dari hardware yang mengurangi jejak kekuasaan dan membantu menyembunyikan atau menghindari sebanyak mungkin.

Hardware custom memiliki sebuah reputasi untuk penanganan Control-Flow di Hardware yang buruk. Biasanya usaha yang gagal adalah mengambil aliran kontrol dinamis dari sebuah tujuan umum program. Hardware sebenarnya unggul di aliran kontrol, seperti yang dibuktikan oleh banyak negara. Dimana negara-negara tersebut mempekerjakan hardware paralelisme untuk sesuatu efek yang besar. Sang penulis mengusulkan untuk menargetkan hotspot software inefisiensi ini dengan memeriksa operasi yang mendasari dan pemetaan mereka langsung ke perangkat keras, sehingga menghindari kerugian karena dimulai dengan implementasi software.

Bionic transaction pengolahan adalah salah satu sistem ‘Target Beton’. Dengan  mempertimbangkan HC-2 mesin, yang menggabungkan FPGA  dengan prosesor dari Intel yang modern.

Data Oriented Architecture (DORA) yangmemungkinkan sistem pemrosessan sepenuhnya (SharedEverything). DORA sendiri membagi database ke partisi logical didukung oleh common buffer pool dan logging infrastruktur, kemudian struktur pola akses benang(pattern) sehingga pada sebagian besar satu thread menyentuh setiap datum tertentu. arsitektur yang offloads empat operasi utama untuk hardware yaitu : tree probes, overlay management (details follow), log buffering, and queue management.

SUMBER :

http://cidrdb.org/cidr2013/Papers/CIDR13_Paper105.pdf