- •Введение. Система 360
- •Семейство компьютеров
- •Обратная совместимость
- •Наследники и клоны
- •Техническое описание
- •Важные унаследованные особенности
- •Архитектура
- •Операционная система
- •Периферические устройства
- •Устройства хранения с прямым доступом (dasd)
- •Ленточные накопители
- •Линейка мэйнфреймов ibm System/370
- •1. Классическая архитектура «клиент-
- •2. Многоуровневые (многозвенные)
- •2.1. Трехуровневая архитектура.
- •2.2. Менеджеры транзакций
- •3. Архитектура peer to peer
- •2. Понятие и виды кластеров
- •2.1 Отказоустойчивые кластеры
- •2.2 Кластеры с балансировкой нагрузки
- •2.3 Высокопроизводительные кластеры
- •3. Коммуникационной среды для повышения эффективности вычислений
- •4. Классы задач, решаемые кластерами
- •5. Типичные задачи кластерных систем
- •6. Пример вычислительного кластера
- •7. Заключение. Стоит ли использовать кластер
- •Изменения Интернет с появлением xml
- •Перевод с одного языка на другой
- •Edi против xml
- •Подход к распределению данных
- •Список литературы
- •Достоинства веб-служб
- •Список литературы
- •Введение
- •Потребность в технологиях Грид
- •Требования к Grid-архитектуре
- •Описание Grid-архитектуры
- •Fabric: управление локальными ресурсами
- •Connectivity: легкость и безопасность коммуникаций
- •Resource: разделение единичных ресурсов
- •Collective: координация ресурсов
- •Applications: уровень приложений
- •Концепция распределенных grid-вычислений
- •На счет grid
- •Вычислительный grid
- •Заключение
- •Список использованных источников
- •Облачные вычисления
- •SaaS (Software-as-a-service) - по-как-услуга
- •ПреимуществаSaaS
- •Концепция облачных вычислений
- •Классификация облаков
- •Преимущества облаков
- •Открытые решения по организации облачных вычислений
- •Eucalyptus
- •OpenNebula
- •Консолидация данных
- •Существующие подходы к консолидации
- •Архитектура централизованных баз данных
- •Архитектура федеративных баз данных
- •Сравнение федеративного и централизованного подходов
- •Требования к программному обеспечению федеративных баз данных
- •Существующие платформы федеративных баз данных
- •Ibm db2 Information Integrator
- •Этапы построения среды облачных вычислений
- •Этап 1. Анализ существующих ресурсов организации
- •Этап 2. Создание прототипа среды облачных вычислений
- •Этап 3. Развертывание прототипа в полном масштабе
Консолидация данных
Идея "вычислительного облака" состоит в объединении множества компьютеров и серверов в единую среду, предназначенную для решения определённого рода задач, например, научных проблем или сложных расчётов. Со временем в такой структуре накапливается множество данных, распределенных по вычислительным узлам и хранилищам. Обычно приложения, исполняемые в распределенной вычислительной среде, обращаются только к одному из источников данных. Однако, при возникновении необходимости в одновременном доступе к нескольким источникам, возникают трудности, так как эти источники могут содержать разнородные данные и методы доступа к ним, а также располагаться на удалении друг от друга. Кроме того, пользователям, осуществляющим анализ накопленных данных, удобно обращаться к единому источнику информации, формируя запросы и получая результаты в одинаковом формате.
Таким образом, главной проблемой подхода к хранению информации в распределенных вычислительных системах является разнородность и удаленность источников данных. Решением проблемы является создание точки централизованного доступа, обеспечивающей единый интерфейс обращения ко всем источникам данных вычислительного облака в режиме реального времени. Необходимо выбрать наиболее подходящий подход и соответствующую платформу, обеспечивающую такую консолидацию.
Существующие подходы к консолидации
Все существующие подходы к консолидации распределенных источников данных можно разделить на два вида:
Централизованный подход
Данные из всех внешних источников переносятся в центральное хранилище и периодически обновляются. Все пользователи работают напрямую с центральным хранилищем.
Федеративный подход
Данные хранятся непосредственно в источниках, центральное звено обеспечивает прозрачное перенаправление запросов пользователей и формирование результатов. В данном случае все пользователи также обращаются только к центральному узлу, который транслирует запросы далее к источникам данных.
Каждый из этих подходов обладает своими преимуществами, необходимо рассмотреть каждый и выявить наиболее подходящий для консолидации данных в вычислительном облаке.
Архитектура централизованных баз данных
Централизованный подход к консолидации распределенных источников данных, заключается дублировании данных из всех источников в центральной БД. Такие БД называются хранилищами данных.
Обычно в качестве хранилища данных используются реляционные СУБД с расширенными средствами для интеграции с внешними источниками.
Наличие данных, объединенных в одном источнике, данных ускоряет пользовательский доступ к данным и упрощает нормализацию и другие подобные процессы по сравнению с данными, разбросанными по разным системам. Однако объединение информации в централизованном источнике требует, чтобы данные, которые часто бывают в разных форматах, были приведены к единому формату, а этот процесс может привести к ошибкам.
Также для хранилища может быть трудным работать с новыми источниками данных в незнакомых форматах. Более того, стоимость обработки часто повышается из-за необходимости дублировать данные и обрабатывать два набора данных.