מעבדי ביג דאטה של אינטל: ניתוח של 50 פטה בייט ו-100 מיליון משתמשים תוך שניות
מאת:
מערכת Telecom News, 20.2.14, 11:51
אינטל מציגה משפחת מעבדים חדשה – Intel® Xeon® processor E7 v2 – לעיבוד מתקדם של מאגרי מידע גדולים. וישנה גם זווית ישראלית: העבודה נעשתה בחלקה ע"י קבוצת ה-Advanced Analytics בישראל.
אינטל הודיעה היום על השקת משפחת מעבדים חדשה -
Intel Xeon processor E7 v2. היא מייעדת אותם לשוק האנטרפרייז (ארגונים גדולים) עבור טיפול במאגרי נתונים ענקיים-
Big Data.
שוק הביג דאטה צפוי לצמוח בשיעור שנתי של 27% עד לשנת 2017 ולהגיע לשווי של 32.4 מיליארד דולרים. זאת, עקב הגידול במספר המכשירים (מקררים, רמזורים וכד') המתחברים כיום לרשת האינטרנט (מה שמכונה
Internet of things האינטרנט של הדברים), שמספרם צפוי להגיע ל-30 מיליארד עד שנת 2020. הם יוצרים כמויות אדירות של נתונים הדורשים עיבוד בזמן אמת.
לנישה הזו נכנסים המעבדים החדשים של אינטל, שצפויים לנתח בזמן אמת כמויות עצומות של מידע ולהוזיל עלויות בשל יכולתם לטפל בכמות רבה יותר של נתונים. לדוגמא, מערך המחשוב הפנימי של אינטל צופה לחסוך כמעט חצי מיליארד דולרים רק באמצעות שימוש בניתוח ביג דאטה.
החל מהיום, 21 יצרני מערכות ברחבי העולם צפויים להכריז על יותר מ-40 פלטפורמות המבוססות על משפחת
Intel Xeon processor E7 v2. בין היצרנים נמנים אסוס, סיסקו, דל,
EMC, פוג'יטסו, היטאצ'י,
HP, הואווי, יבמ, לנובו,
NEC, אורקל ועוד. בנוסף, מספר רב של ספקי תוכנה יתמכו אף הם במעבדים החדשים. בין היתר מדובר ביבמ, מיקרוסופט, אורקל, רד האט,
SAP ועוד.
כדי להדגים את היכולות החזקות של מעבדי אינטל החדשים, שמאפשרים הפקת תובנות ומידע חדשים, מציינת אינטל לדוגמה את
eBay - מחברות המסחר המקוון הגדולות והמורכבות בעולם, שמתמודדת עם מאגר נתונים עצום של יותר מ-50 פטה בייט הכולל מידע על יותר מ-100 מיליון משתמשים. שילוב של מעבדי
Intel Xeon processor E7 v2 החדשים עם תוכנת
HANA של
SAP, מאפשר ל-
eBay לנתח את מאגר הנתונים הזה במהירות גבוהה בהרבה בהשוואה לדור המעבדים הקודם.
למשפחת מעבדי
Intel Xeon processor E7 v2 שורה של יתרונות על פני משפחת המעבדים מהדור הישן:
זיכרון: למעבדים החדשים יש פי 3 קיבולת זיכרון בהשוואה למשפחת המעבדים מהדור הקודם. כך, שניתן לטעון, לדוגמה, את כל מסד נתוני הלקוחות או העסקאות של הארגון לזיכרון המעבד. שם הוא עובר ניתוח מהיר ויסודי יותר. בניתוח נתונים בזיכרון (
in-memory analytics), מסד הנתונים כולו נמצא בזיכרון המעבד. כך, שהגישה לנתונים מהירה במיוחד. זאת, בהשוואה לשיטה הוותיקה של טעינת חלקים של מסד הנתונים בכל פעם מתוך כוננים מגנטיים. גישה זו זוכה לפופולריות רבה. לפי נתוני חברת המחקר גרטנר, 35% מהחברות הגדולות והבינוניות צופות לאמץ טכנולוגיה כזו עד שנת 2015, עלייה מ-10% ב-2012.
משפחת
Intel Xeon processor E7 v2 מספקת זיכרון של עד 6 טרה בייט בתצורת 4 מעבדים בלוח אם (
four socket) ועד 12 טרה בייט בתצורת 8 מעבדים בלוח (
eight socket), והיא תסייע לארגונים לבצע משימות עסקיות חיוניות בזמן אמת. לדוגמה, אנשי המכירות של חברה יכולים לזהות מהנתונים מהו העיתוי הטוב ביותר למכירת מוצרים כדי להגדיל את ההכנסות, וחברות נפט וגז יכולות להפחית משמעותית את זמני ההשבתה של המתקנים, באמצעות זיהוי החלקים המועדים לכשל באסדת הנפט.
מהירות: למעבדים עד 15 ליבות ואפשרות ל-2, 4, 8 או 16 מעבדים מובנים ועבודה עם יותר שרתים. כך, שהם מעניקים ביצועים מהירים בממוצע עד פי 2 בהשוואה למעבדי הדור הקודם. השיפורים הללו, בשילוב עם קיבולת הזיכרון הגדולה, מסייעים לעסקים להריץ יישומים חיוניים לפעילותם העסקית, כגון מערכות תמיכה עסקית (
BSS), מערכות קשרי לקוחות (
CRM) ומערכות
ERP. כך, יכולים ארגונים לממש את מלוא הפוטנציאל בנתונים הודות לתפעול יעיל יותר, בעלות נמוכה יותר ובזמני תגובה מהירים יותר.
רוחב פס: למעבדים יש עד פי 4 רוחב הפס להעברת נתונים קלט/פלט בהשוואה לדור הקודם, עם
Intel® Integrated I/O ו-
Intel® Data Direct I/O. טכנולוגיות אלו מספקות רוחב פס מוגדל ומפחיתות צווארי בקבוק. כך, שהנתונים המגיעים מהאחסון יכולים לנוע מהר יותר לעיבוד מתקדם יותר ביישומי הניתוח. תמיכה ב-
PCIe* 3.0 עם קיבולת אחסון מוגדלת וקישוריות רשת מסייעים לקצר עוד יותר את זמני ההשהיה.
הזווית הישראלית
יורם חסידים, מנמ"ר אינטל ישראל: "קבוצת ה-
Advanced Analytics הממוקמת בישראל מונה כ-100 איש המתמחים בבניית פתרונות
Big Data ו-
Predictuve Analytics לאינטל העולמית. הקבוצה עוסקת, בין היתר, בבניית תשתיות
Big Data Analytics חיצוניות לעולם ה-
IoT (
Internet of Things) ובניית תשתיות מחקר רפואיות (בדגש על מחלת הפרקינסון ) המתבססות על יצירת פלטפורמות לאיסוף מידע רב מחיישנים לבישים וניתוחו בעזרת טכניקות מתקדמות. בעזרת ניתוח מקורות נתונים גדולים והפעלת אלגוריתמיקה מתקדמת של כריית נתונים ולמידה חישובית, מאפשרת הקבוצה חיסכון והגדלת רווחים בסדרי גודל של עשרות מיליוני דולרים בשנה ע"י פתרונות פנימיים בתחומי הייצור, הפיתוח, ושיווק ומכירות".
