Машины баз данных

Факторы роста эффективности

Уровень экономической эффективности в промышленности зависит от многообразия взаимосвязанных факторов. Для каждой отрасли промышленности вследствие ее технико-экономических особенностей характерны специфические факторы эффективности.

Все многообразие факторов роста эффективности можно классифицировать по трем признакам:

1) источникам повышения эффективности, основными из которых является: снижение трудо-, материало-, фондо- и капиталоемкости производства продукции, рациональное использование природных ресурсов, экономия времени и повышение качества продукции;

2) основным направлениям развития и совершенствования производства, к которым относятся: ускорение научно-технического прогресса, повышение технико-экономического уровня производства; совершенствование структуры производства, внедрение организационных систем управления; совершенствование форм и методов организации производства, планирования, мотивации, трудовой деятельности и др.;

3) уровню реализации в системе управления производством, в зависимости от которого факторы подразделяются на:

а) внутренние (внутрипроизводственные), основными из которых являются: освоение новых видов продукции; механизация и автоматизация; внедрение прогрессивной технологии и новейшего оборудования; улучшение использования сырья, материалов, топлива, энергии; совершенствование стиля управления и др.;

б) внешние - это совершенствование отраслевой структуры промышленности и производства, государственная экономическая и социальная политика, формирование рыночных отношений и рыночной инфраструктуры и другие факторы.

В конце второго тысячелетия человечество шагнуло из индустриальной эры в эру информационную. Если раньше главными были материальные ресурсы и рабочая сила, то теперь решающими факторами развития общества становятся интеллект и доступ к информации. В информационном обществе люди в основном будут заняты в сфере создания, распределения и обмена информации, а каждый человек сможет получить необходимые продукт или услугу в любом месте и в любое время.

Как известно, основной инструмент хранения и переработки информации - электронные вычислительные машины (ЭВМ). Переход к информационному обществу сопровождается лавинообразным ростом объемов информации, хранимой в них. Это в свою очередь порождает проблему эффективной организации и поиска информации. Для представления в машинах больших объемов данных используются технологии баз данных. База данных представляет собой совокупность структурированных и взаимосвязанных данных, хранимых более или менее постоянно в ЭВМ на магнитных (пока) носителях, и используемых одновременно многими пользователями в рамках некоторого предприятия, организации или сообщества. Для работы с базами данных используется специальное системное программное обеспечение, называемое СУБД (Система управления базами данных). Вычислительный комплекс, включающий в себя соответствующую аппаратуру (ЭВМ с устройствами хранения) и работающий под управлением СУБД, называется машиной баз данных.

Первые такие машины появились во второй половине 60-х годов ушедшего века. В настоящее время на рынок программного обеспечения поставляются сотни различных коммерческих СУБД практически для всех моделей ЭВМ. До недавнего времени большинство машин баз данных включали в себя только один процессор. Однако в последнее десятилетие возник целый ряд задач, требующих хранения и обработки сверхбольших объемов данных. Один из наиболее впечатляющих примеров решения задач такого типа - создание базы данных Системы наблюдения Земли. Эта система (Earth Observing System, EOS) включает в себя множество спутников, которые собирают информацию, необходимую для изучения долгосрочных тенденций состояния атмосферы, океанов, земной поверхности. Спутники поставляют на Землю 1/3 петабайт информации в год (petabyte - 10¹⁵ байт), что сопоставимо с объемом информации (в кодах ASCII), хранящейся в Российской государственной библиотеке. Полученная со спутников, она накапливается в базе данных EOSDIS (EOS Data and Information System) невиданных прежде размеров.

Другая грандиозная задача, тоже требующая использования сверхбольших баз данных, ставится в проекте создания Виртуальной астрономической обсерватории. Такая обсерватория должна объединить данные, получаемые всеми обсерваториями мира в результате наблюдения звездного неба; объем этой базы составит десятки петабайт. Очевидно, даже самые мощные однопроцессорные ЭВМ не справятся с обработкой этого потока.

Естественное решение проблемы обработки сверхбольших баз данных - использовать в качестве машин баз данных многопроцессорные ЭВМ, позволяющие организовать параллельную обработку информации. Интенсивные исследования в области параллельных машин были начаты в 80-х годах. В течение последних двух десятилетий такие машины проделали путь от экзотических экспериментальных прототипов, разрабатываемых в научно-исследовательских лабораториях, к полнофункциональным коммерческим продуктам, поставляемым на рынок высокопроизводительных информационных систем.

В качестве примеров успешных коммерческих проектов создания параллельных систем баз данных можно назвать DB2 Parallel Edition [1], NonStop SQL [2] и NCR Teradata [3]. Подобные системы объединяют до тысячи процессоров и магнитных дисков и способны обрабатывать базы данных в десятки терабайт. Тем не менее и в настоящее время здесь остается ряд проблем, требующих дополнительных научных изысканий. Одно из них - дальнейшее развитие аппаратной архитектуры параллельных машин. Как указывается в Асиломарском отчете о направлениях исследований в области баз данных [4], в ближайшее время крупные организации будут располагать базами данных объемом в несколько петабайт. Для обработки подобных объемов информации потребуются параллельные машины с десятками тысяч процессоров, что в сотни раз превышает их число в современных системах. Однако традиционные архитектуры параллельных машин баз данных вряд ли допускают простое масштабирование на два порядка величины.

степени зависят от аппаратной архитектуры параллельной машины баз данных.

Дата добавления: 2014-01-20