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数据库迁移之行:IBM智慧地球行转播

时间:2010-08-19

来源:互联网


IBM和oracle的数据库迁移大战打了很久很久,从2月到现在已经快半年了,IBM为了赢得更多数据库迁移的用户,无论是在自己的数据库产品DB2还是在和用户的交流上都花了很多心思,前不久刚开完IBM智慧地球行,对于有数据库迁移想法的朋友和对数据库感兴趣的朋友都可以看看,其实蛮有启发的。但是大会已经结束了,我分享个文字版转播给大家。http://www-01.ibm.com/software/cn/nihub/smartersystemtour/helpsap.html?sm=51


主持人 : 首先请允许我向大家介绍今天出席媒体进面会的发言人:IBM软件集团分布式数据服务器和数据仓库开发部副总裁Salvatore Vella。还有Partick Lo,新任的IBM软件集团信息管理总经理。有请Partick Lo经理给大家介绍我们在大中华区最新IBM业务的发展。



Partick Lo : 感谢大家来到这个会议。首先介绍一下我们在大中华区数据管理未来的方向,基本上可以把未来方向的重点分成五个部分:第一部分,核心的数据库的生意。有 DB2,还有Informix,这两个数据库的产品。我们在第四季度会有新的Informix版本推出。第二部分,数据仓库,我们把IBM硬件和服务捆绑在一起的整体的数据仓库的服务,上面还有Cognos分析的部分,这也是我们很重要的重点,在今年下半年推出一个新的重点。



Partick Lo : 第三部分,现在数据量很多,很多客户把数据分散在不同的系统里面,要把数量很多,很复杂,不同类型的数据整合在一个平台上,我们在这方面也有一个数据整合的重点,包括InfoSphere DataStage,QualityStage等。这是第三部分的重点。第四部分,数据治理。年初时候IBM收购了一家公司Guardium,是很规范的工具,通过Guardium这个解决方案,看哪些系统可以访问,从而帮助他们管理整个数据中心。第五部分,现在看存储是很大的方向,比如说主数据管理,在中国区也开始有很多客户看主数据管理,尤其是在金融、保险、电信,他们都有很多不同的系统,需要把这些数据调到一个平台上进行管理,这样才可以帮助他们管理客户的数据,帮助他们分析客户需要什么样的服务,这也是一个很多公司现在在看的部分。



Partick Lo : IBM在这几部分都在市场上处于领先的提供者,加上解决方案,希望推广给客户。客户说那么多系统需要管理,我们也有一个信息议程,可以帮助客户根据需要定优先级,基本上有一个整体的蓝图给他们。这当然也配合在我们的市场策略上面。刚才说的几部分都有解决方案捆绑在一起,在信息管理方面,我们也是在这几个方案中进行的。



Partick Lo : 说到我们的核心竞争优势就是“智慧系统”,根据核心数据库的技术还达成了一部分,还有一个策略和SUN合作伙伴帮我们转移到POWER7的平台上。下面请Salvatore Vella谈一下“智慧系统”。

作者: 撑伞的阿呆   发布时间: 2010-08-19

Salvatore Vella : 欢迎大家参加今天下午的媒体见面活动。下面花一点时间讲一讲,通过我们这样一个结合,软件、硬件、服务的“智慧系统”怎样实现、加速业务价值的创造。



Salvatore Vella : 全球我们在倡导所谓的感知化或者互联化,还有一些智能化,为客户带来了一些好处。关于互联化、感知化,今年年底之前全球会出现100亿多个无线的射频识别标签,会放在各种地方,包括物流、畜牧业,大量无线识别的标签被应用。全球互联网的网民已经达到了10亿的规模,其中还有5亿的网民有自己的微博。还有每天会生成15TB的数据,这比美国图书馆书本的信息还多出8倍,所有这些帮助我们解决以往所解决不了的任何问题,这就是我们为什么提出“智慧系统”的原因。



Salvatore Vella : 为了进一步说明怎样让大量信息帮助我们做决策,这里举了一个例子,在加利福尼亚州有一个用户具备一千万电网的设施,一个供电情况,以往这加供电公司都是每月读这些电表的信息,了解一下哪些房屋有没有人住,没有人住就没有使用电,哪些工厂被人放弃也没有用电,或者某天是非常炎热的一天用电量比较大,过去是每月读一次次数。但是我们要决策需要实时的数据,每天都有最新的数据,图表上表明,每日的读表次数达到36.5亿,再进一步扩大,一年数据的处理量达到 3500亿次。



Salvatore Vella : 目前有一个问题,如何去应对海量的数据和处理数据的速度。这里面可以看到,原来做出决策必须大量依赖这种数据。有一个零售商在美国的时候,到实验室找到我,问我有这么多数据怎么办,需要把数据利用起来,以便进一步对客户有一个了解。图中右边指企业的领导者,有时候需要做出决策,作为决策基础信息还缺乏一些信任,还有一半的领导者,他们想要把工作做好或者做出决策,但是又没有掌握他们所需要的信息。左手边,需要你把数据和信息根据业务的要求结合在一起,便于他们开展业务的工作。他们需要能够把这样一些工作负载了解,进一步加以管理,98%的CEO重新改组机构的工作方式。

作者: 撑伞的阿呆   发布时间: 2010-08-19

Salvatore Vella : 我们特别倡导智慧地球时,会看到各式各样不同的工作负载和不同的数据,从这里总体可以总结出三种类型的工作负载。



Salvatore Vella : 左手边是事务处理型的工作负载,这里涉及到成千上万大量的用户,和大量事物处理的要求,这里的客户可能是银行,电信运营商,或者是交通部门,他们需要收过路费,还有大的零售商,这里面要求的服务也是很高的,必须是7 24小时全天候的服务。再往中间属于分析型的商业智能部分,这里用户变得比较少,都是大的用户,这里需要数据挖掘,各种分析的工具。查询也都是属于比较复杂的,掌握的数据量也很大,有的是几个TB的大型数据。我们特别强调,一般数据库的年增长规模达到40%,虽然数据库增长很快没有一个公司可以把预算增加 40%,为了解决这个问题我们有压缩技术,把大数据库压缩成小的数据库。最右边是业务流程管理,属于中间调协的位置,需要各种工具管理工作负载和业务流程,加以管理,加以监控的工具。



Salvatore Vella : 最起码分出三种类型的工作负载,一个是专注于事务处理,一个专注于商业智能,一个是专注于业务流程管理,针对不同的工作负载可以把硬件和软件加以优化。关于事物处理的部分,我想强调POWER7,这是非常强大的计算能力和服务器的能力,要增加更多的内核,软件部分就可以自动升级。DB2、 WebSphere在POWER7之前已经存在了,我们只不过进一步把PureScale设计到POWER7里面,进一步优化指令集和应用,把他们的功能发挥到最大化。取得比较好的性能和结果的时候,都是积累了过去多少年在设计上、模拟上以及在测试上所取得的成果。



Salvatore Vella : 另外,特别强调DB2的PureScale独特的集群设计的优势。我们这样的设计是过去集成了以前在大型机上使用的黄金标准,把这个技术现在转移到非大型机的应用里面去,这里可以看到一些技术,开发一些新的高级技术,比如说InfiniBand,有比较低的时延,有比较高的吞吐量还可以实现远程更换内存的技术优势。(图)基于POWER7从性能上的提高,主对比竞争对手的服务器。同等情况下相互对比,比如说都是8核,这样进行对比,结果是完全不同的。可以看到上面IBM的这样Power750每秒处理事务的数量比对手高出了7倍。

作者: 撑伞的阿呆   发布时间: 2010-08-19

Salvatore Vella : 基于WebSphere优化以后节省的成本,这个成本从总之购置成本来说,我们只是他们的1/4左右。之所以想尽可能的减少内核的数量,因为内核的数量跟购买软件的数量要求的许可是挂钩的,有多少内核就需要多少许可,跟成本是有关系的。这就意味着内核需要买的数量越少,对客户来说许可费的成本就越低。



Salvatore Vella :关于SAP和DB2,我们跟SAP有密切的合作,在我所工作的多伦多实验室就有SAP的工程师和IBM工程师一起合作开发,同时在SAP的实验室也有IBM的工程师在合作开发。第二点对比我们是运行在DB2上的系统跟SUN运行在Oracle的系统上相比,所需要的内核数量只是他们的1/4,同时也可以降低客户许可费用的成本。



Salvatore Vella : 关于过去大型主机上使用的转到我们这边使用,使用完有三个特性,第一,无限的容量。第二,很高的可用性。第三,应用不用做任何变动。这是一个ERP 的工作负载,这个工作负载都是在每一个节点上面有8路的系统,随着我们来不断的增加这样的性能,应用也是没有任何的变化。针对客户来说有什么好处呢?可以按照客户的需求,随时提供他们所需要的容量,比如说作为一家电信公司,在高峰的季节可能需要大量的容量和能力,要做一些宣传,包括世界杯比赛的时候电力公司是要做很多的推广宣传,这个时段就是6个星期,然后就不再需要了。



Salvatore Vella : 在6个星期里我们可以给他们配备足够的服务器,应用不需要任何的变动,同时给他们的许可方式可以按天计算,在客户需要的高峰时间里提PureScale供他们所需要的能力。



Salvatore Vella : 还有工作负载优化系统,把所有的硬件、软件和服务都做单一的系统和平台,包括连接方式都是单一的连接。基于Power770,处理器配置可以一直扩展到 46位处理器。再加上下DB2的PureScale,还有WebSphere的应用放在一起。我们可以配备128个机器,64个节点加在一起一乘可以达到8192个内核。日本筑信就使用了网上银行的DB2,他们比其他的竞争对手可以快速进入网上银行的市场。

作者: 撑伞的阿呆   发布时间: 2010-08-19

Salvatore Vella : 在市场上服务方式的改变,能够给他们带来极大的变化,能够极大的提升他们市场的份额。关于商业智能和分析的智慧系统,我们做了很大的投入,在过去6年里投入了110多亿美元并购信息管理之类的系统。在并购之后也做了大量的工作,怎样加以优化,把包括Cognos的系统,怎样组合得非常好,从这样的系统连接器还有数据库连接做了很多整合和集成的工作。



Salvatore Vella : 关于高级压缩的能力,每年有一些数据量和存储增长达到40%左右,就需要高级的压缩技术把数据库进行压缩。在美国有一家银行,采用这样的压缩技术之后,把过去24个TB的数据库压缩成4TB,马上可以节省200万美元,第二年又进一步节省了50万美元。还有一个好处,通过压缩对于数据仓库可以提高I/O的性能,每一页里面行数会更多一些,可以看到对这家银行来说可以提升40%。



Salvatore Vella : 我们做的很多工作是XML,是实现新的数据标准,XML被很多行业来使用。在中国也看到XML这种格式用得非常多,特别在医疗保健的领域,医院有大量的电子病历通过XML的方式,可以在医生和医院之间起到非常好的交流。我们在中国做了很多优化工作,可以减少查询、存储要求,有非常好的案例我,本质上都非常说明问题。刚才讲了智慧的分析系统,结合了我们的硬件、软件、服务,是一个系统,而不是一个单独的数据仓库。关于分析是非常重要的,对于CIO都需要这样的数据仓库、分析系统,经常会跟这样一些客户讲,们让你们来做这个系统集成的工作,由我们给你们先把系统集成好。



Salvatore Vella : 我们有一个模式,可以是选择的,这里有一些Cognos的分析模块可以选择。对比一下,简单的把Cognos拿过来使用,或者另外我们优化完Cognos再使用,性能的差别有三倍之多。

作者: 撑伞的阿呆   发布时间: 2010-08-19

Salvatore Vella : 关于智慧的分析系统,我举一个例子,这是德国的旅游休闲公司,他们手里掌握着很多游客出行、订票等信息。这家旅游公司有一个非常好的企业级数据仓库,里面提供各种信息,为自己旗下的设施包括飞机、船舶、旅游巴士订座提供非常好的预测能力。不光是这个行业,其他行业都有这种情况,我们都有大量事务处理的数据,需要从这些数据当中提取有关客户的洞察。



Salvatore Vella : 关于业务流程的管理,特别强调怎样管理工作流,给我们的使用者、用户提供什么工具,一定特别强调给业务用户提供相关的工具,而不需要他们了解什么是 JAVA,怎样编程序,特别强调把业务分析能力结合在一起。都是运行在我们WebSphere、DB2软件上,而且都是经过优化的,是在Power7之上的,优化完之后可扩展性可以提高5倍以上。



Salvatore Vella : 关于在System P上运行是去年12月份发布的,今年8月份发布PureScale运行在Systemi上,在i3和i5上运行Linux,片子上有一个小的更正,“通过SAP的认证”,其实现在这个工作正在进行当中,还没有通过。怎样运行在已经商品化的硬件包括Systemi上,同时尽可能的减少中断、宕机的情况。特别强调我们做这样一个事物处理的时候,有24 7和360度的两级核查的要求,这里也对比了DB2的PureScale,还有Oracle的Rac系统,一旦系统出现问题,如果这边死机知道那边出了什么情况。



Salvatore Vella : 我们特别强调锁管理器,有外部的锁管理器,一旦外部出现问题可以利用技术快速查找问题,DB2里唯一不能提供的数据是很少的一部分,不能提供的数据在出现故障的时候,节点正在处理,还没有最后提出结果,只是很小的一部分数据不能提供,别的数据都可以提供。所有这些事务处理,所有这些数据都不会受任何影响。我们做这样一个工作负载优化工作,已经有60年的历史,这60年当中都是我们把最好的硬件、软件和服务结合在一起。


Salvatore Vella : 从最早航空定位系统到IMS360度事务处理,以及到最新的AIS400这样的系统,从设计上是不断的演进,智能分析系统都有相关的产品,包括DB2、 PureScale还有WebSphere这些产品。我们有更多这样一些智慧系统结合最佳的软件、服务。这样对客户有什么好处呢?他可以享受到总体拥有成本最低,还可以最快速的实现价值。我们给他们做这些工作,让客户只需要专注于自己的核心业务就可以了。
主持人 : 感谢大家参与今天的媒体说明会。谢谢大家。


作者: 撑伞的阿呆   发布时间: 2010-08-19

好东西大家都来讨论讨论吧~

作者: 撑伞的阿呆   发布时间: 2010-08-19

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