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Im Kontext: Datenbanken erleben gerade eine Art Goldenes Zeitalter. Die Art und Weise, wie wir Daten speichern und auf sie zugreifen, wird in großem Umfang weiterentwickelt. Die Welt ist besessen von „Daten“, und obwohl wir sie nicht als das „neue Öl“ bezeichnen würden, entwickelt sich unsere Fähigkeit, Daten zu manipulieren und zu analysieren, auf bedeutende Weise weiter. Im Grunde genommen sind Datenbanken jedoch recht einfache Dinge. Datenspeicher.

Bei all diesen Innovationen geht es um neue Möglichkeiten, auf diese Daten zuzugreifen (ein.k.a. die „Cloud“) und die Geschwindigkeit, mit der wir riesige Datenmengen in etwas Nützliches umwandeln können. Das soll die echte Innovation, die hier stattfindet, nicht schmälern, aber wie der Rest der Technologie ist sie von Kompromissen abhängig.- Geschwindigkeit in einem Bereich verlangsamt einen anderen, Optimierung für Lesbarkeit und Schreiben verlangsamt sich.

Anmerkung des Herausgebers: Gastautor Jonathan Goldberg ist der Gründer von D2D Advisory, einer multifunktionalen Beratungsfirma. Jonathan hat Wachstumsstrategien und Allianzen für Unternehmen in der Mobilfunk-, Netzwerk-, Spiele- und Softwarebranche entwickelt.

Ein Großteil der Fortschritte, die wir im Bereich der Datenbanken und bei Unternehmen wie Snowflake und Data Dogs beobachten, ist auf den Einsatz schnellerer Netzwerke und leistungsfähigerer Rechner zurückzuführen, die all dies möglich machen. In Anbetracht der Veränderungen, die sich im Bereich der Datenverarbeitung vollziehen, haben wir in letzter Zeit Bereiche untersucht, in denen kundenspezifische Chips einen Einfluss haben könnten. Es scheint wahrscheinlich, dass all diese Fortschritte in der Cloud-Datenverarbeitung sich für einige sehr spezielle Chips eignen.

Der Zweck eines Chips ist es, Software so effizient wie möglich auszuführen. In der Vergangenheit konnte all dies mit einer CPU erreicht werden, vor allem als Intel mit dem Moore’schen Gesetz führend war. Es gab immer eine schnellere CPU, die gerade herauskam und jedes Verarbeitungsproblem lösen konnte.

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Es kam immer eine schnellere CPU auf den Markt, die jedes Verarbeitungsproblem lösen konnte.

Schon vor der Verlangsamung des Mooreschen Gesetzes zeichneten sich bestimmte Anwendungen dadurch aus, dass sie eine bessere Lösung brauchten. Das Paradebeispiel war die Grafik. GPUs konnten grafische Operationen einfach effizienter ausführen als eine CPU, und so wurden GPUs alltäglich.

Ein großer Teil dieses Vorteils ergab sich aus der Tatsache, dass GPUs einfach anders aufgebaut waren als CPUs. In den Anfängen der GPUs waren die Algorithmen für die Verarbeitung von Grafiken für die meisten Verwendungszwecke recht verbreitet (i.e. Spiele). Und GPUs wurden ursprünglich entwickelt, um die Mathematik in diesen Algorithmen zu replizieren. Man konnte sich die Architektur eines Grafikprozessors ansehen und den einzelnen Blöcken die verschiedenen Terme dieser Gleichungen zuordnen. Dieser Prozess wird nun in vielen anderen Bereichen reproduziert.

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Bei den Datenbanken gibt es erhebliche Ähnlichkeiten. Datenbanken sind bereits ziemlich „stromlinienförmig“ in ihrem Design, sie sind von Anfang an hoch optimiert. Jemand sollte in der Lage sein, einen Chip zu entwickeln, der die Datenbank direkt widerspiegelt. Das Problem ist, dass „Datenbanken“ nicht aus einem Guss sind, sie sind nicht nur riesige Tabellen mit Zeilen und Spalten. Es gibt sie in vielen verschiedenen Varianten.- einige speichern Daten in Zeilen, andere in Spalten, wieder andere als eine Gruppierung heterogener Objekte (e.g. Fotos, Videos, bissige Tweets, etc.). Ein Chip, der für eine dieser Firmen entwickelt wurde, funktioniert nicht so gut für eine der anderen.

Um das klarzustellen: Unternehmen entwickeln schon seit langem Chips für die Optimierung von Daten. Speicherhersteller wie Western Digital und Fujitsu sind prominente Komponenten auf unserer Liste der einheimischen Siliziumunternehmen. Sie stellen Chips her, die ihren Speicher für die Hardware dieser Unternehmen optimieren. Aber wir glauben, dass die Dinge noch weiter gehen werden, wenn die Unternehmen anfangen, Chips zu entwickeln, die auf einer Ebene oberhalb der Verwaltung der physischen Bits arbeiten.

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Ein großes Thema bei Datenbanken ist der Kompromiss zwischen der Analyse und der Speicherung von Daten. Einige Datenbanken sind nur große Datenspeicher, auf die nur gelegentlich zugegriffen werden muss, aber viel wichtiger sind Daten, die in Echtzeit analysiert werden müssen. Im Idealfall werden die Daten im Speicher in der Nähe des Prozessors gehalten, der die Echtzeitentscheidungen trifft. Ohne zu tief in die Materie einzusteigen, gibt es verschiedene Ansätze, um den Nutzen von Datenbanken in Silizium zu verbessern. Jeder dieser Ansätze ist ein Unternehmen, das darauf wartet, ein Unicorn zu werden.

Diese Arbeit ist bereits im Gange. Unternehmen wie Fungible sind bereits weit auf diesem Weg. Viele der Probleme, die die großen Internetfirmen mit ihren selbst entwickelten Chips lösen, greifen dieses Problem auf irgendeine Weise an. Wir können uns vorstellen, dass Google etwas noch Fortschrittlicheres in dieser Richtung in Arbeit hat.

Wir glauben, dass dieser Bereich nicht nur wichtig ist, weil er bedeutende kommerzielle Möglichkeiten bietet. Es zeigt auch, wie sich die Rechenleistung verlagert. Alle erwähnten Innovationsfortschritte beruhen auf der Annahme einer kontinuierlichen Verbesserung der Rechenleistung. Da die traditionellen Methoden zur Erzielung dieser Fortschritte nun stark verlangsamt sind, werden alle Innovationen im Softwarebereich.- Sie wird Folgendes erfordern.- Innovation in Silizium für die Bereitstellung.

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