Infrastrutture parallele, trend nel 2017

L’esigenza di avere analisi dei dati e database più veloci sta portando a creare infrastrutture parallele per ottimizzare le prestazioni e soddisfare la richiesta di risposte in tempo reale. Si tratta di un aspetto fondamentale per l’interazione con l’Internet of Things.

Tuttavia, le attuali tecnologie capaci di accelerare le prestazioni e ridurre la latenza aggiungono anche significative problematiche alle applicazioni esistenti, dando maggiore complessità e conferendo costi più elevati.

Anche se cavalcando la Legge di Moore i computer sono diventati sempre più veloci, sinora non siamo stati capaci di metterli a lavorare in parallelo per cercare di risolvere i continui problemi di latenza e tempi di risposta. Ad affermarlo è il ceo di Datacore, George Texeira, con il quale facciamo un istruttivo excursus sulle evoluzioni tecnologiche degli ultimi anni per individuare il trend  più plausibile.

Datacore George Teixeira 2016
George Teixeira, ceo di Datacore

Questo è accaduto - spiega - perché la maggior parte dei processi di elaborazione avviene in modo seriale, sottoutilizzando le funzionalità multi-core intrinseche nelle moderne piattaforme server preconfigurate.

I prodotti sfornati dalle società tecnologiche dieci anni fa erano già pensati per trarre vantaggio dalla parallelizzazione, ma l’hardware disponibile a quell’epoca non disponeva delle funzionalità di elaborazione multi-core e nemmeno della larghezza di banda nella memoria per consentire ai database paralleli di decollare.

Invece, per moltiplicare le prestazioni il mondo si è spostato verso i cluster. Ma il problema principale (la latenza, causata in particolare dall’I/O) non è stato affrontato.

Sono allora arrivate tecnologie, come le unità flash a stato solido e i protocolli NVMe, che hanno aiutato, ma hanno anche portato a ulteriori spese senza sfruttare pienamente i vantaggi delle funzionalità multiprocessing.

La tecnologia in-memory è recentemente entrata in voga per le applicazioni database, ma anche se è importante per sfruttare la maggiore velocità della memoria, ancora una volta non ha affrontato il tema dell’elaborazione I/O e di tempi di risposta più rapidi.

Verso le infrastrutture parallele

Se la parallelizzazione potesse realizzarsi senza creare problemi a programmi e applicazioni esistenti, e se tutti i multi-core fossero all’opera a tempo pieno invece di rimanere in attesa delle richieste di I/O, il risultato sarebbe una rivoluzione per la produttività, fondendo analisi in tempo reale ed elaborazione delle transazioni.

Server standard x86, uniti a software specifici, possono oggi essere utilizzati per parallelizzare l’I/O ed eliminare i rallentamenti delle diverse applicazioni che si trovano di fronte il problema dei servizi di I/O.

Lavorando a livello sub-applicativo, le tecnologie di I/O parallelo non creano problemi ai normali carichi di lavoro aziendali.

La piena potenza dei processori multi-core e la larghezza di banda della memoria disponibili nei server x86 sono invece in grado di abbassare la latenza e ridurre i tempi di risposta, dato che i processori elaborano in parallelo le richieste di I/O permettendo a un maggior numero di carichi di lavoro di essere gestito più velocemente.

Questo tipo di tecnologia è arrivato sul mercato nel 2016. Secondo Teixeira, quando le aziende cominceranno a comprendere i benefici delle infrastrutture parallele senza la complessità e i costi di tecnologie che non sfruttano completamente la potenza dei sistemi multi-core, l’interesse crescerà.

E questa sarà una delle tendenze principali del 2017.

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