Setiap organisasi berpikir bahwa waktu respons online harus
lebih cepat, dan waktu batch yang berlalu harus lebih pendek. Harapan kinerja,
tidak peduli seberapa tidak realistis atau bahkan konyolnya, memberikan banyak
tekanan pada manajemen TI untuk menghasilkan keajaiban.
Database grafik dan Field Programmable Gate Arrays ( FPGA )
dapat secara dramatis meningkatkan kinerja aplikasi dengan beberapa kali lipat
untuk menanggapi ekspektasi tinggi ini dan sistem yang semakin menuntut.
Tren teknologi informasi yang menantang
Banyak CIO diharapkan menanggapi tren yang menantang ini:
- Volume data yang meledak.
- Meningkatkan jumlah pengguna akhir yang aktif.
- Sesi pengguna akhir rata-rata yang lebih lama.
- Memperluas jumlah aplikasi.
Selain itu, banyak organisasi mengejar inisiatif teknologi
informasi utama seperti:
- Analisis data dan visualisasi data yang mengonsumsi sumber
daya komputasi yang signifikan. - Transformasi digital yang meningkatkan jumlah aplikasi dan
meningkatkan integrasi antar aplikasi. - Gudang data dan danau data yang mengonsumsi penyimpanan yang
signifikan. - IIoT yang menghasilkan data deret waktu dalam jumlah besar.
Kecerdasan buatan ( AI ) dan pembelajaran mesin ( ML ) yang
menunjukkan keinginan rakus akan data dan sumber daya komputasi. Konsep organisasi berbasis data yang membutuhkan banyak
integrasi data antar sumber data yang beragam.
Tidak ada jumlah peningkatan, penyetelan, dan pengoptimalan
lingkungan komputasi yang dapat mengimbangi pertumbuhan konsumsi sumber daya
komputasi ini. Memindahkan aplikasi ke cloud dapat membantu secara signifikan
tetapi hanya sampai titik tertentu.
Database grafik dan FPGA telah muncul sebagai teknologi
informasi efektif yang dapat diterapkan oleh CIO untuk menanggapi tren yang
menuntut ini.
Database grafik
VictorLee, Kepala Strategi Produk dan Hubungan Pengembang
di Tiger Graph, vendor paket perangkat lunak basis data grafik terkemuka,
dipresentasikan pada konferensi Graph + AI World baru-baru ini. Dia berkata, Database grafik, seperti Tiger Graph, menawarkan keuntungan yang
signifikan untuk aplikasi yang harus dengan cepat memproses data dalam jumlah
besar yang menunjukkan keterhubungan yang cukup besar di antara banyak entitas
dalam skema database.
Fitur database grafik berikut berkontribusi pada aplikasi
yang berhasil yang harus mengelola volume data yang besar dan tetap memberikan
kinerja yang sangat baik pada skala yang tidak dapat dikelola oleh database
relasional.
Kecepatan kueri cepat
Database grafik memberikan waktu respons kueri yang luar
biasa cepat karena kueri hanya memproses hubungan yang relevan dan bukan total
volume data dalam database.
Database grafik secara rutin mengurangi waktu penyelesaian
kueri sebesar satu hingga dua kali lipat dibandingkan dengan aplikasi yang sama
yang berjalan pada database relasional. Saat jumlah instance entitas meningkat,
perbedaan kinerja semakin bertambah.
Kecepatan ini penting untuk keberhasilan pengoperasian
aplikasi berorientasi analitik data yang tercantum di bawah ini. Aplikasi
contoh yang baik adalah deteksi penipuan keuangan yang sering kali memerlukan
kueri jutaan akun dan miliaran transaksi.
Peringatan penting tentang kecepatan kueri adalah hanya
database grafik asli yang dapat mencapai waktu respons kueri yang cepat. Ada
beberapa paket perangkat lunak basis data grafik yang hanya merupakan
pembungkus yang berjalan di atas basis data tabel. Solusi ini hanya dapat
berjalan secepat database tabel yang mendasarinya.
Hubungan entitas disimpan sebagai data
Database grafik secara eksplisit menyimpan hubungan antar
entitas sebagai data di samping data atribut. Kalimat sederhana ini merangkum
perbedaan besar antara database relasional dan database grafik. Sebaliknya,
database relasional menentukan hubungan dengan melakukan gabungan yang lebih
mahal dan memakan waktu.
- Penyimpanan hubungan ini dalam database grafik:
- Membuat skema database lebih mudah dipahami oleh pengembang
perangkat lunak dan analis bisnis. - Menghasilkan kueri super cepat, bahkan untuk kueri kompleks
atau volume data yang besar.
Contoh penerapan yang baik adalah rantai pasokan yang
membutuhkan representasi hubungan kompleks yang ada di antara ribuan komponen
dan pemasok suku cadang yang terkait dengan manufaktur pesawat terbang atau
mobil.
Hubungan entitas mudah dipahami
Kapan pun DBMS dapat merepresentasikan hubungan dunia nyata
secara akurat dan menghindari klug atau solusi seperti tabel referensi silang
atau kunci komposit, akan lebih mudah bagi pengembang perangkat lunak untuk
memahami organisasi data dalam database. Kemudahan pemahaman itu mengarah pada:
- Solusi yang lebih akurat dan andal dengan sedikit upaya
pengembangan. - Mengurangi upaya dan waktu yang berlalu untuk menerapkan
penyempurnaan di masa mendatang.
Aplikasi contoh yang baik adalah analisis masalah
infrastruktur komputasi di mana lingkungan komputasi yang kompleks dengan
banyak komponen harus direpresentasikan dalam skema database dengan cara yang
mudah dipahami.
Struktur data responsif terhadap perubahan
Kapan pun DBMS dapat merepresentasikan struktur data dunia
nyata secara akurat, lebih banyak manfaat yang sama yang tercantum dalam
hubungan Entitas di atas dapat direalisasikan.
Dalam database grafik, struktur data lebih fleksibel dan
beberapa tipe data lebih mudah digabungkan. Meskipun data masih diatur dalam
tabel, definisi tabel ini dan definisi hubungannya dapat diubah secara dinamis.
Kapabilitas database grafik ini sangat penting ketika data
aplikasi mencakup banyak tipe data. Contoh aplikasi yang bagus adalah komentar
atau kiriman Facebook yang dapat terdiri dari kombinasi teks, gambar, video,
tautan, dan koordinat geografis.
Field Programmable Gate Arrays (FPGA)
Kumar Deepak, Insinyur Terhormat di Xilinx, vendor terkemuka
perangkat keras FPGA dan perangkat lunak terkait, disajikan pada konferensi
Graph + AI World baru-baru ini. Dia berkata, “Pelanggan database grafik
kami mengalami peningkatan kinerja yang signifikan ketika mereka menambahkan
FPGA Xilinx ke infrastruktur komputasi mereka.
Fitur FPGA berikut memberikan kinerja yang sangat baik untuk
aplikasi database grafik yang beroperasi dengan volume data pada skala yang
bahkan cluster server multi-CPU tidak dapat mengelola.
Penskalaan kapasitas
Ada batasan tentang apa yang dapat dicapai dengan
menambahkan lebih banyak CPU ke server karena setiap CPU tambahan menghasilkan
peningkatan kinerja yang lebih kecil karena batasan yang dijelaskan oleh hukum
Amdahl dan bandwidth memori-ke-CPU yang terbatas.
FPGA mengatasi batasan skalabilitas CPU ini dengan
menggabungkan komputasi paralel dan dengan menawarkan bandwidth memori-ke-CPU
yang jauh lebih tinggi dengan latensi rendah.
Kemampuan FPGA ini secara signifikan meningkatkan:
- Volume data yang dapat diproses oleh aplikasi database
grafik sambil tetap memberikan kinerja yang sangat baik. - Jumlah tugas bersamaan yang dapat diproses oleh database
grafik. - Kecepatan eksekusi cepat
Arsitektur pemrosesan instruksi sekuensial dari CPU server
tujuan umum yang dirancang untuk menangani beban kerja yang sangat bervariasi
membatasi kecepatan eksekusinya. Meningkatkan kecepatan clock membantu tetapi
pendekatan itu juga dibatasi oleh kendala lain.
FPGA mengatasi batasan kecepatan CPU ini dengan menawarkan
arsitektur pemrosesan paralel besar-besaran yang menjalankan sejumlah fungsi
dengan sangat cepat. Selanjutnya, elemen pemrosesan paralel FPGA biasanya
disalurkan untuk memproses lebih banyak data per siklus jam FPGA daripada CPU.
Pemrosesan dan pemipaan paralel dapat diterapkan pada salah satu situasi
berikut:
- Instruksi – lakukan beberapa instruksi secara bersamaan.
- Tugas – melakukan tugas berbeda pada satu kumpulan data pada
waktu yang sama. - Data – lakukan instruksi yang sama untuk blok data yang
berbeda pada waktu yang sama. - Kemampuan FPGA ini secara signifikan mengurangi waktu
penyelesaian kueri sebesar satu hingga dua kali lipat dibandingkan dengan
aplikasi yang sama yang berjalan tanpa FPGA. - Dirancang untuk algoritme
CPU server dirancang untuk instruksi yang terkait dengan
pemrosesan transaksi. Itu adalah pilihan yang tepat untuk banyak aplikasi
tetapi bukan yang tercantum di bawah.
Sebaliknya, FPGA dapat dirancang untuk algoritme grafik
dengan mengonfigurasinya hanya dengan instruksi yang terkait dengan algoritme
grafik. Untuk mendukung penggunaan FPGA yang efektif, vendor paket perangkat
lunak database grafik menyertakan atau lisensi perangkat lunak rutin yang
melakukan banyak algoritma grafik yang sering digunakan.
Kemampuan FPGA ini secara signifikan meningkatkan
kompleksitas algoritme yang dapat diproses oleh aplikasi database grafik sambil
tetap memberikan kinerja yang sangat baik.
Untuk penjelasan singkat tentang algoritma grafik, klik di
sini. Untuk daftar algoritma termasuk algoritma grafik, klik di sini. Untuk
daftar algoritma grafik yang diperluas, klik di sini.
Aplikasi yang cocok
Aplikasi di mana basis data grafik dan FPGA memberikan
kinerja yang signifikan, pengembangan perangkat lunak, dan peningkatan
pengelolaan atas basis data relasional meliputi:
- Deteksi penipuan, pencucian uang.
- Optimalisasi rantai pasokan.
- Analisis interaksi pelanggan 360.
- Rekomendasi produk.
- Pemantauan jaringan sosial.
- Manajemen risiko.
- Identitas dan manajemen akses.
- Menghitung pemantauan infrastruktur.
Kemampuan database grafik apa yang Anda cari untuk menambah
nilai pada data organisasi Anda? Beri tahu kami atau bisa datang langsung di kantor kami alamat dan nomor tlp/wa sebagai berikut.
PT. Infra Solution International
Istana Mentari BC/35C Sidoarjo Jawa Timur
Tlp/Wa: 0858-5643-1511
Email: infrasolutioninternational@gmail.com
Visit Us: https://www.infragoahead.com/
