A Techopedia munkatársai, 2016. augusztus 24
Elvihető: Eric Kavanagh a házigazda megbeszélte az adatbázis trendeit Dr. Robin Bloor, Dez Blanchfield és Scott Walz segítségével a Hot Technologies ebben a részében.
Jelenleg nincs bejelentkezve. Kérjük, jelentkezzen be vagy jelentkezzen be a videó megtekintéséhez.
Eric Kavanagh: Hölgyeim és uraim, üdvözlet és üdvözlet a vállalati IT világának legforróbb show-n, a Hot Technologies 2016-ban. Igen, valóban! Eric Kavanagh vagyok, ma a házigazdám vagyok a „Láthatóság művészete: a multiplatformos menedzsment engedélyezése” című műsor ma. Néhány gyors megjegyzés, van egy dia a magáéról, valószínűleg öt évvel ezelőtti és elegendő rólam, és felhívott rám a Twitter @Eric_Kavanagh oldalára. Az év forró, ez a szokásos diaünk a Hot Technologies számára. Amit ezzel a műsorral végeztünk, az volt, hogy olyan programot akartunk, amely segít meghatározni egy adott technológia fajtáját, tehát az ötlet az, hogy két elemzőt kapjunk, akik bejönnek, és megadják, hogy mit vállalnak egy adott helyre vagy egyfajta funkcióra. amire a vállalkozásnak szüksége van, majd bejön az eladó, és bemutatja, amit építettek, és elmagyarázza, hogyan igazodik ahhoz, amit az elemzőktől hall.
És ennek oka, mint gondolnád, azért van, mert a vállalati szoftvermarketing világában vannak olyan fogalmak, amelyekbe belekapaszkodnak, és ami mindig megtörténik, az, hogy a gyártók megragadják a legfrissebb forró cikket, például nagy adatok vagy elemzések példa, vagy akár SOA, vagy más kifejezések, például platform, és ezek a szavak néha nagyon pontosak egy adott technológiához, és néha nem. Ezt a rendezvényt úgy tervezték, hogy valóban segítsen nekünk megfogalmazni az Ön, a közönség számára, hogy milyen típusú technológiák működnek, hogyan működnek és mikor kell alkalmazniuk őket.
Ezzel bemutatom a hangszóróinkat. Megvan a maga Dr. Robin Bloor, aki a texasi székhelyű Austinból, Dez Blanchfieldből, a bolygó másik oldaláról hív, és vendégünk, Scott Walz, Kentucky-ból. Tisztelettel: Pittsburgh-en kívül vagyok, tehát ma teljesen különböző földrajzi elhelyezkedésű szervezetünk van több helyről. Ezzel lenyomom Robin első diáját, mellesleg bátran kérdéseket tehetek fel, emberek, ne légy félénk. Ezt megteheti a webcast-konzol Q & A összetevőjével. És ezzel átadom Dr. Bloornak. A padló a tiéd.
Robin Bloor: Oké, köszönöm a bevezetést, Eric. Hadd érjek az első diára. Ez az adatbázisra gondolkodó szurkolók gyűjteménye. A prezentáció egésze, amelyet itt csinálok, valójában csak egy általános gondolatkészlet az adatbázisról, amely a közelmúltban volt, a lényeg az, hogy valójában 2000 körül, úgy tűnt, hogy az adatbázis-játék értelemben véget ért. hogy az adatbázis-implementációk túlnyomó része relációs adatbázisban történt. És akkor megváltozott, tudod, ezek a dolgok, amelyekre a szurkolók gondolkodnak, oszloptárak, kulcsérték-tárolók, dokumentum-adatbázisok, memórián belüli adatbázis, grafikon-adatbázis és még sok más dolog, amelyek hirtelen felbukkantak. És szinte olyan volt, mint egy újfajta geológiai korszak, ahol hirtelen megjelentek különféle állatok kövületei.
A Wobegon-tó hírei valóban vége az egyetlen modell adatbázisnak. Nem kétséges, hogy az RDBMS továbbra is uralkodik, de más típusú adatbázisok már létre vannak hozva. Valójában ez nagyjából az az áttekintés, amit itt mondok.
Az adatbázis dimenziói, ezek némelyike a közelmúltban valóban fontosabbá vált, de azokra, amelyekre gondoltam, amikor ezt a diát készítettem, az egy adott szerver erőforrásainak hatékony felhasználása szempontjából méreteződött-e? Átméretezi-e, hogy áthaladjon a nagy csoportokon? Kihasználja-e azt a rendelkezésre álló hardvert, amely a memóriában lévő adatbázisok felé halad? Elosztható? Számos olyan adatbázis létezik, amelyek befolyásolják a terjeszthetőség variabilitását. Milyen tulajdonságokkal rendelkezik? Az adatbázis alapvető ACID tulajdonsága. De most, ahelyett, hogy tényleges konzisztenciát mutatna, számos adatbázis végső konzisztenciát mutat, az emberek ezeket használják, és nincs probléma velük, így bebizonyították, hogy az ACID nem feltétlenül szükséges, csak egy jó dolog, hogy egy sok helyzet.
A metaadat-szervezés szempontjából az egész játék megváltozott. Különböző metaadat-szervezetek vannak, nem pedig egy tipikus RDBMS séma. Az optimalizáló szempontjából rettenetesen sok optimalizáló tevékenység zajlik az optimalizálni kívánt adatszerkezetektől függően. A menedzselhetőség szempontjából ebben a tekintetben nagyon sokféle változatosság található, amelyet később meglátogatok, de alapvetően a DBMS teljes pontja kezelhető, és ismét annak bizonyos mértékű menedzselhetősége határozza meg hasznosságának mértékét.
A hardver tényezőit illetően ez a lényeg, amely ezt mondja - úgy értem, hogy csak egy pontot fogalmaznak meg itt -, az a helyzet, amit itt állítunk, hogy bármi is, amit ma az adatbázis-architektúra szempontjából nézünk, meg fog változni. Lehet, hogy ugyanazok az adatbázisok, de nekik vagy ilyen módon figyelembe kell venniük a hardver szinten valójában zajló eseményeket. Sok-sok évig volt ez a viszonylag egyszerű helyzet a CPU-n, a memórián és a forgó lemezen - hát ez valóban eltűnt.
A lényeg itt, mindenekelőtt a CPU-k vannak, de sokkal párhuzamosabb képességgel bírnak, mint korábban sok-sok különféle feldolgozómaggal. Van GPU-kat, FPGA-kat, különféle szilíciumot is, de az Intel a következő kiadásban egy FPGA-t feleségül vett egy CPU-val, és - AND - ugyanabban a chipben összeházasította a GPU-t és a CPU-kat. Van különböző tulajdonságokkal rendelkező zsetonjai. A GPU előnye, hogy igazán nagyszerű a nehéz párhuzamossághoz és különösen a numerikus számításhoz. Az FPGA-k, amelyek így vagy úgy teszik, elhelyezik a kódot a chipre, és sokkal gyorsabban működik, mintha csak a chipre adagolnád.
Ezen dolgok keresztfajtája történik. Megvan a 3D XPoint az Inteltől és az IBM PCM, amelyek új típusú memóriák, amelyek lassabbak, mint a RAM, olcsóbbak, mint a RAM, de nem illékonyak. És ezek kissé izgalmat keltenek számos szoftver gyártó körében, akikkel beszéltem. Van SSD-k, de most nagyon-nagyon nagyok és párhuzamos hozzáférést biztosítanak. Egy nagyon nagy SSD-vel párhuzamos hozzáféréssel megközelítheti az olvasási sebességeket, mint a RAM olvasási sebességei. Háromféle tároló RAM-ot, a 3D XPoint cuccot és az SSD-t kínálunk, amelyek mindegyike rendkívül gyorsan megy. Mivel a sebesség az adatbázis lényege, az összes adatbázis-technológia megpróbálja ezeket a lehető leggyorsabban kiaknázni. És ez magában foglalja és magában foglalja a párhuzamos építészetet, de kibővíti a párhuzamos építészetet. A hardver szintű teljesítménye folyamatosan felgyorsul, évek óta megteszi, folytatja, és az általános költségek csökkennek.
Könnyek nyomai. Ez csak az adatbázisok különféle kísérletei: az első, a relációt megelőző adatbázisokat általában hálózati adatbázisoknak nevezték, majd jöttek relációs adatbázisok, majd jöttek objektum-adatbázisok, nem kaptak nagy vontatást, majd jöttek az oszloptároló adatbázisok, amelyek a relációs adatbázisokat nagyon eltérően végezték el. Aztán megkaptuk a dokumentum-adatbázisokat és az SQL-adatbázisokat, amelyek objektum-adatbázisokként készültek, másként, vagy ha úgy tetszik, ugyanaz az oszlop az objektum-adatbázisok, és elkaptak. És az utóbbi időben rendelkezünk olyan vonzóképességű grafikon adatbázissal és RDF adatbázisokkal. És amit megnéz, van legalább három különféle adatszerkezet-készlet, amelyeket alkalmaznak. A relációs adatbázis táblázatokat és sorokat ad nagyon jól. A dokumentum-adatbázis és az objektum-adatbázisok - nagyon kellemetlen adatszerkezetet, különösen a hierarchikus adatstruktúrát mutatnak. A gráf- és az RDF-adatbázisok rendkívül jól képesek hálózati adatszerkezeteket kialakítani. És ezek a különféle, három vonalra gondolva, ezek a sorok határozatlan ideig folytatódnak. Nem áll le, mert az ezeket a dolgokat jól végrehajtó motorok nem működnek különösen jól a többi adatstruktúrán.
És akkor megvan a Hadoop elrontó tényezője. A Hadoop nem adatbázis, de vannak olyan adatbázisok, amelyek tárolási struktúrájukhoz HDFS-t használnak. És sok dolog, amit a Hadoop csinál, az a fajta menedzsment, amit az adatbázishoz meg kell tenni. Érdemes megemlíteni azt is, hogy a Spark nem is adatbázis, de van, és még nem érett, de rendelkezik SQL optimalizálóval, és ezért olyan, mint egy adatbázis kernelje anélkül, hogy szükségszerűen tudná, hol tárolja az adatokat, de ha ráteszi a HDFS-re, akkor az adatbázis-követelménynek valójában sok az a tény, amely az alapjául szolgáló fájlrendszer képességein keresztül teljesül. Különösen a Spark az adatbázis-ökoszisztéma részévé vált, és gyakran föderálják erősebb adatbázisokkal, és ennek oka valójában az analitika. Analytics - A Spark, nagyon jól, nagyon gyorsan megy az elemzésnél. Az Analytics az elsődleges alkalmazás, amelybe a legtöbb ember jelenleg befektet, tehát a két lépés kéz a kézben jár. Adatkonszolidáció, nem pedig az összefonódási szabályok, az egyértelművé kell válnia azzal a ténnyel, hogy van legalább három különböző igénye, strukturált típusú adatbázisok, és ezért az adatok összevonása, ha meg szeretné osztani az adatokat közöttük. Gyakran szükség van rá, de vannak olyan adatbázisok is, amelyek méretezhetők, és olyan adatbázisok is, amelyek nem rendelkeznek olyan igazán erős motorokkal, mint a Teradata vagy a Vertica, nagyon különleges helyet foglalnak el, de a kisebb motorok, amelyek rendkívül sok munkát tudnak elvégezni, tehát az egyesülés valószínűleg hosszú és hosszú ideig ott is van a relációs adatbázisok között.
Az utolsó dolog, amit el kell mondanom, az IoT, még nem ért véget, amíg a kövér hölgy elkezdi az adatokat disgorgálni. Az Io valamilyen módon létrehozhat különféle dinamikákat az adatbázis-világban, és ez még tovább bonyolítja a dolgokat. Remélhetőleg lesz - valamilyen módon vagyok - valamilyen konvergenciával, ami folytatódik, de nem látom, hogy mindez összekapcsolódjon, mint a relációs adatbázisokkal. Nem hamarosan, amúgy is.
És azt hiszem, ennyi mindent el kell mondanom, ezért átadom Ausztráliának.
Dez Blanchfield: Köszönöm, Robin. Köszönet mindenkinek, hogy csatlakozott hozzánk, köszönöm, hogy ma reggel vagy délután ideje volt. Ez egy igazán forró téma, mivel az elmúlt évtizedben egy kissé robbanást tapasztaltunk az általunk kezelt adatmennyiségben, és mindig az, hogy az adatok valamilyen rendszerben találhatók, amely a legtöbb esetben valamilyen formájú adatbázis. Arra gondoltam, hogy hamarosan átjutunk egy nagyon magas szintű sétán keresztül, hogyan jutottunk el ide, a kialakuló problémához, és azoknak a dolgoknak a típusaihoz, amelyekkel most foglalkoznunk kell, és akkor beszélünk a ehhez alkalmazható megoldás. Hadd fogjam meg itt az első diát. Úgy gondolom, hogy azon a ponton vagyunk, ahol a DB admin 2.0, vagy az adatbázis admin 2.0, olyan, ahogyan most vagyunk, egyszer az adatbázis-adminisztrátor meglehetősen egyszerű szerepet és kihívást jelentett. és elég gyorsan kiképezhetsz valakit. A mai világban már nem ez a helyzet, és megmutatom neked, miért van ez így.
Egyszerre egy adatbázis-adminisztrátor csatlakozhat a DB hátoldalához, és gyorsan megmutathatja az adatbázisokat, és a rendszerben lesz egy listája az adatbázisokról, amelyeknek tisztában kell lenniük és nagyon gyorsan megismerkedhetnek egymással. ezeket az adatbázisokat, és válassza ki őket, és van egy kis dúró és szonda körül, és használja a fordítást, a táblázat leírását, hogy megtudja, mi található a táblázatban, az egyes oszlopokból és sorokból, és ez egy viszonylag egyszerű kihívás volt, és ha az átlagot olvasta két vagy háromszáz oldalas könyv az adatbázis-adminisztrációról az egyes platformokon, szinte tanítani tudta magát anélkül, hogy rakétatudományi diplomát kellett volna elvégeznie.
De már nem ez a helyzet, és ennek oka az én véleményem szerint az, hogy az adatbázis-világban túl sok lehetőség van arra, hogy egy ember szakértője legyen, és manuálisan képes legyen kezelni és adminisztrálni . És ennek oka az, hogy az elmúlt négy-öt évtizedben, amikor a szerverek és az adatbázis-rendszerek, valamint az adatbázis-kiszolgálók és az alkalmazáskészletek világát illettük, nagyon hosszú utat tettünk meg. Egyszer régen nagy vasnak kellett foglalkoznunk azzal, ami valójában kicsi adat volt, és nevetve kicsi, amikor most visszatekintünk. Másnap egy igazán szép fotót láttam a Twitteren arról a csodálatos hölgyről, aki a NASA vezető programozója és fejlesztője volt abban az időben, amikor embereket helyeztek a Holdra, és kódját százharmincban kinyomtatta. két oszlopos soros nyomtató és ventilátorral hajtogatott, és valójában magasabb állt, mint ő volt, a beírt kód mennyiségével.
És amikor gondolkodtam, olyan voltam, hogy valójában valószínűleg körülbelül kétszázhárom adatnyi adat van, ahol legfeljebb, ha nem kevesebbet kellett beírnia. És így a kódjának megtartásához szükséges összes adat, annak ellenére, hogy fizikailag magasabb volt, mint amikor papírra nyomtatta, valójában nagyon-nagyon kis mennyiségű volt. Még ezek a hatalmas szobaméretű számítógépek is, és ez az IBM System / 360 ebben a diaban, a ténylegesen birtokolt adatmennyiség a mai világhoz képest csekély. Valójában okostelefonjaink 60 és 128, illetve 256 gigit tartalmaznak, és hamarosan terabyte-ot fogunk találni telefonjainkban, még mielőtt a vaku ára csökken.
És akkor és abban a korszakban az adatbázis adminisztrációja meglehetősen egyszerű volt. Itt van egy pillanatkép egy 3270 terminál-munkamenetről, és egy DBA számára, amikor be tud jelentkezni, és megnézheti az adatbázishoz kapcsolódó fájlok számát, valamint az ott található indexeket, valamint a sorok és oszlopok egyértelműségét. És itt láthatja a képernyőképet, hogy ennek a kontextusa egy tábla és számos táblaterület, amely az egész adatbázistáblát kezelő főgépkeret lett volna. Mára manapság milliárd sornyi rekordot tartunk az adatbázis-rendszerekben. És a változás a technológiai változások eredményeként jött létre, amelyek lehetővé tették számunkra adatbázis-platformok és adatkezelő rendszerek felépítését.
Ha gondolunk egyfajta eredeti mainframe-re és sok számítógépet futtató adatbázisra és végül relációs adatbázisokra, úgy ötven plusz évvel ezelőtt, és arra a nagy vasfajta világra és a kis adatkészletekre, amelyekre a nyolcvanas évek körül megérkeztünk., valamiféle helyzetben voltunk, átváltottuk a nagygépeket a mini-ról a mikro-ra, és PC-jünkkel futottak a dolgok, például a dBase II és a dBase III, valamint a DOS és a CP / M, és nagyon korai relációs adatbázisunk volt - a rendelkezésre álló stílustechnológiák, és nagyon jól méretezhetők ahhoz képest, amellyel megszokták a nagygépet. Mire a kilencvenes évekre eljutottunk, rendelkeztek az Oracle és a DB2 kedvelőivel. És a kilencvenes évek végén olyan emberek voltak, mint a titkos számítógépek, amelyek hálózati modellként ragaszthatók, nagyon-nagyon nagy gépek, kabinetméretű gépek, amelyek összevethetik ezeket, és felépíthetik ezeket a számítógépcsoportokat. De még akkor is kicsi volt ahhoz képest, amit ma látunk.
De a diaban, amire feljöttem, ez a Hadoop klaszter, és hatékonyan működik, mint egy gép, és lényegében ez csak egy nagyon-nagyon nagy számítógép, és képes tárolni az olyan webes méretű adatokat, amelyekhez már szoktuk . Tehát az adatbázis-adminisztráció, az adatbázis-kezelés ezen típusú platformon való kihívása, véleményem szerint, valóban rakéta tudományá vált. Rendkívül okos karakternek kell lennie, hogy megértse a technológiát, amelyen fut, a platformon, amelyen működik, az ott lévő adatokat, az ilyen adatok felhasználási típusait. És igen, láttuk ezt a robbanást a 2000-es évek elejétől, amikor a Microsoft SQL lett a dolog, a Lotus Notes meglehetősen jól megalapozott és ott működött, és a Lotus Notes adatbázisainak száma, amelyek a hely körül rohant, nagyon félelmetes volt. És rendelkeztek az Oracle és a DB2 szokásos inkumbens szereplőivel, és valóban kezdtek megragadni. Néhány márkanév, mint például, elkezdett halványulni. De még mindig tényleg csak a hagyományos adatbázis-adminisztrációt végeztük egészen addig a pontig, körülbelül egy ilyen 2006-os korszak körül, ahol, ha visszamegyek a klaszter képéhez, akkor az úgynevezett Beowulf-klaszterek dolgá váltak, ahol vegye le a polcról a számítógépeket, ragasztja össze őket, és készítsen nagy szuper számítógépeket.
De körülbelül ettől a ponttól kezdve átjutottunk egy olyan fordulási ponton, ahol az emberek képesek voltak végezni a régi iskolai adatbázis adminisztrációját, és - amint azt mondom, véleményem szerint - a skála nagyon-nagyon nagyra vált, nagyon-nagyon gyorsan. Szinte úgy tűnik, mintha ez a nagy bang esemény megtörtént volna a technológiában, amely az adattechnika és az adatkezelési technológia, és különösen a körülötte lévő adatbázisok bevezetését ösztönözte. Mivel valójában nagy teljesítményű számítási stílusú klasztereket építettünk az adatok különböző formában történő tárolására. És ahhoz, hogy pontot lássunk, itt egy pillanatkép a tájról, amely 2016-ban elérhető a rendelkezésre álló adatbázis-technológiákhoz. A jobb alsó saroktól és a nyílt forrásig terjedően egészen az infrastruktúra bal felső sarkáig. És a jobb felső sarokban a számunkra elérhető alkalmazásmegoldásokban és a bal alsó sarokban az elemzést végző infrastruktúra és teljesítménymotorok keveréke stb. És a közepén vannak olyan eszközök, mint az okostelefonok, természetesen, amelyek valójában az adatbázisok nagyon kicsi verzióin futnak, például a kapcsolatok kezelésére és így tovább, vagy a hívásnaplóinkra és más dolgunkra.
És úgy gondoltam, hogy volt ez a robbanás, olyan, mint egy kambriumi robbanás ilyen jellegű dolgokká, ahol a technológiai fejlődésnek az a nagyon rövid időszaka, körülbelül 2006-tól 2016-ig történt, most, amely gyakorlatilag egy évtized, mintha. Láttuk, hogy a grafikon-adatbázisok nagy ügyekké válnak, a memóriában lévő adatbázisok nagy dolgokká válnak, az SQL-adatbázisok jönnek. A változás a különböző számítási modellekhez, a Hadoop megtörtént, megvan a MapReduce modell, most van Spark és streaming analitika és streaming számítógépek, rugalmas elosztott adatok, keretek, amelyeket az embereknek fejleszteniük kell, hogy elérjék a szükséges skálakat, és amikor erre az útra gondolunk, át kell mennünk egyfajta, mi a relációs adatbázis-kezelő rendszerek a szokásos gyanúsítottakkal, az Oracle, PostgreS, Sybase, IBM DB2, MySQL és a Microsoft SQL Server platformon. Láttuk, hogy néhány új gyerek jön a blokkba, a Clustrix, a Xeround, a NuoDB, a MemSQL, és még több tucat és tucatnyi létezik, mint amilyeneket már látott ezen a dián. Ha el tudná képzelni azt a kihívást, hogy meg kell ismernie ezeket a platformokat, és know-how-t kell futtatnia, és megszereznie az üveglap egyetlen nézetét, ha DBA-ra van szüksége, és ezeket meg kell tennie, a kihívás messze nem triviális. Aztán hirtelen jött a NoSQL motor, amely egy teljesen újfajta szórakoztató kihívás.
Tehát a végső dia, amely itt van, egyfajta végső egy-kettő-három kieséses ütés, vagyis az, hogy ezeket a technológiákat most átvetjük, és kiszolgálói képességet hoztunk létre nekik, felhőmodellek, és ezek most már segédprogramként, szolgáltatásként érhetők el. Alapvetően szolgáltatásként szolgáltathat adatbázist, és a szokásos márkák, amelyeket ott látunk az Amazon webszolgáltatásokon, valamint a Google Cloud Compute Platformon és a Microsoft Azure-on, azok érkeznek az emberekhez szem előtt tartva, de valójában már több tucat és több tucat felhőplatform létezik. És például Ausztráliában van valami száz tizenkét olyan társaság, amely jóhiszemű nagyszabású nyilvános felhő, amely különböző formában kínál adatbázis-szolgáltatást.
Gondolni azokra a kihívásokra, amelyekkel az átlagos DBA-nak fel kell kelnie az ágyból, mennie dolgozni és megbirkózni, eléggé elképesztő kihívás. És tehát most nagyon nagy a véleményem, hogy hasonlóan sok más élethez, ezeket vízszintesen és függőlegesen is méretezzük, azaz az infrastruktúra egy nagyon vízszintes, közel lineáris növekedési modellben méretezhető, és a vertikális értelemben, az adatbázis-platformok száma, az alkalmazási keretek és modellek száma, amellyel foglalkoznunk kell, jóval meghaladták azt, amire az embereknek képesnek kell lenniük az üveglap egyetlen nézetében való megbirkózáshoz, és mi az, amit most az adatbázis-adminisztrátoroknak szükségük van egy sor új eszközt, amelyekkel beszélhetünk ezekkel a platformokkal, kezelhetjük őket, kezelhetjük őket és támogathatjuk őket, és azt hiszem, hogy ez a ma reggel vagy ma délutáni beszélgetéseink teljes témája, és ezt szem előtt tartva, Átadom a vendégeinknek, akik sokat beszélnek termékeikről és arról, hogyan fogja megoldani a kihívást.
Eric Kavanagh: Jól van, Scott, kezem van …
Scott Walz: Nagyon köszönöm, rendben, köszönöm. Köszönet Deznek, köszönet Robinnak, és köszönet mindenkinek, hogy csatlakozott és ma felhívta a hívást. Szeretnék köszönetet mondani Robinnak és Deznek azért, hogy elmentek egy sétáló memória sávba, mivel a kilencvenes évek eleje óta az űrben voltál, és sok jó emléket hozott vissza. Az a memória, amelyet nem láttam a diakon és a képeken, a lyukasztókártyák voltak. És ez volt az első dolog, amelyet bevezettek, amikor először az egyetemen kívül indítottam, a munkatársam a mellettem lévő kockaban azt mondta, ne érintse meg a lyukasztó kártyákat. Tehát igen, feltétlenül, és valóban kihívás, és egy olyan kihívás, amelyen a kilencvenes évek közepe óta azon dolgozunk, hogy ügyfeleink megcélozzuk, és ez egy olyan termék, amelyről ma szeretnék beszélni. Vessen egy pillantást a multi-platform menedzsmentre, és ez csak egy részhalmaz. Választottam egy grafikont, de amikor Dez feltette:
Eric Kavanagh: Meg kell osztania a képernyőjét.
Scott Walz: Ó, persze, igen, köszönöm.
Eric Kavanagh: Semmi gond. És az emberek, ne légy félénk, kérdéseket tegyen fel, ma már három okos nadrág van a hívásunkban, szóval küldje el a nehéz kérdéseket. Használhatja a webcast-konzol Q & A összetevőjét, vagy csipoghat a BriefR hashtagjával. Oké, Scott, vedd el.
Scott Walz: Itt vagyunk, köszönöm. Megragadtam ezt a diát és ezt a képet. A Dez-ből származó kép valóban elrontott engem, mert az valójában az a világ, amelyben ma élünk, és a világ, amelyben a DBA-k fellépnek. És amint említették, már nem, te tényleg nem küzd, hogy képes legyen ezt csak nyers erővel kell megtenni. Nagyon szükség van az eszközökre, és ez van, játsszunk és látjuk azt az egész kapcsolót, a lendület változását, ahol már korán volt, és nagyon rosszul voltak, ahogy említetted, majd több adatbázis-platformon dolgoztunk., tehát ez volt az első behatolásunk az eszközökbe, majd visszatértek oda, ahol a szervezetek működnek, és a 2000. év után, és amikor valamivel összehúzódtak. A szervezetekkel akartak szilárd maradni, de aztán visszatért, és tényleg felrobbant, amikor bemutatta az összes új platformot. És most ahelyett, hogy egy speciális platformon vagy egy speciális technológián becsapnánk, egyik szervezet sem találja meg, mi a legjobb. Mi a legjobb alkalmazás-adatbázis, mi a legjobb platform? És ezzel együtt azt szeretném kicsit átnézni, hogy mit csinálunk a DBArtisan-nal. És a DBArtisan volt a kiemelt termékünk, irányító, mivel azt állítja, hogy több platformon átívelő környezetek működnek több mint 20 éve, és itt élünk, és itt szeretnénk hangsúlyozni és együtt dolgozni ügyfeleinkkel, és eszközöket adni nekik, hogy termékenyé tegyék őket. és végre.
Menjünk tovább, és megyek beugrni. Inkább megmutatom a terméket, miközben átmegyek a diákon, és azt hiszem, valószínűleg te is. Azoknak köztük, akik még nem látták a DBArtisant, a kompozícióra nézünk, és azt hiszem, Dez az „egy üvegtábla” kifejezést használta, és ez az, amire büszkék vagyunk, és a DBA-nak egyetlen betekintést nyertünk a az összes platformon. Igaz, nincs szükség más alkalmazás megnyitására, csatlakozni fogunk, és odaviszünk, és elkezdjük dolgozni a platformon. Balra nézve az adatbázis-felfedezőt létrehozhatjuk úgy, ahogyan megfelelőnek tartjuk, bárhová tesszük. És látni fogja, hogy van egy keverék, van néhány Oracle szerver, van MySQL, itt van PostgreS, én is van - címkézett gyártó szerverek, amelyek közül néhány tartalmaz MySQL szerver környezetet. Itt ismét láthatjuk, hogy jól illeszkedünk. Ha egy új adatbázis regisztrálását vizsgálom, meglátja az egyik támogatott platformot, van egy pár, amelyet fel akarok hozni. Észre fogja venni, ha ez az SQL, ehhez támogatást nyújt, a Teradata, Apache, PostgreS, itt állnak az általunk támogatott általános értékek.
Ha van valamelyik platformon JDBC illesztőprogram vagy LDBC illesztőprogram, akkor csatlakozni tudunk, kapcsolatot létesíthetünk, és lehetővé tehetjük, hogy közvetlenül a DBArtisanon belül dolgozzon a platformon. Ismét hagyja, hogy a kezelt munkára összpontosítson, nem pedig arra, hogyan fogja elvégezni. Sétáljon át mindezen. De szeretnék néhány dolgot bemutatni a termékről. Ebben az esetben nyissunk meg és foglalkozunk például az Oracle-rel. Ez csak a kis céloldalom itt, de szeretnék átnézni néhány sémámat, amelyekkel dolgozom. Behúzzuk az egyik nagyobb sémát, tehát ismét visszahozjuk a táblázatok listáját. Igaz, ebben az esetben nyitom asztalt, tehát csak ki fogjuk őket választani, és felvesszük őket az objektumszerkesztőbe.
Az Oracle olyasvalami, amivel évek óta dolgozom, amit valószínűleg könnyű kijelentésnek nevezek. De ha az Oracle platform, vagy ha a PostgreS a platform, vagy a Teradata az a plató, amelyet éppen kaptak, és gyorsasággal kell felkészülnie, akkor a feladat egy oszlop hozzáadása. Vagy talán a feladat egy oszlop törlése. De nem akarja, hogy aggódjon a szintaxis miatt, igaz? El akarunk menni, csak írjuk be a szükséges adatait, állítsuk be és hagyjuk a DBArtisan-t generálni. Itt nyomjuk meg az „Alter” gombot. Ez generálja nekünk a forgatókönyvet. Ismét egy nagyon egyszerű példa, de lényeg az, hogy a munkánkat elvégzi nekünk annak érdekében, hogy előállítsuk és az oszlopot elhelyezzük a táblázatba.
Amit mi is tehetünk, az oszlopok mozgatása a táblázatban. Ha valaha is megpróbálta ezt megtenni a hagyományoskal, ez egy kicsit bonyolultabb, mint egy egyszerű kódsor, mint ez. De a DBArtisan ismét a színfalak mögött fog dolgozni, előállítja az Ön számára a kódot, és ismét előállítja az SQL-t. Bezárunk innen. Mielőtt megtenném, ismét észrevenni az összes lapot a tetején, a felhasználói felület nagyon intuitív. Ha beutazom a felfedezőbe, ha ugorok a PostgreS-re, igaz? Ha odamegyek a sémás módba, nézzek az asztalra, nagyon hasonló megjelenésű, nem igaz? Ezt megnyitjuk, megint itt látjuk az információkat. Tulajdonságok, ősök, oszlopok. Sajátosak vagyunk a platformon, ezt megadjuk Önnek, a felhasználói felületnek, hogy megjeleníthessük ezt, és dolgozzunk az objektumokkal. Meg fogja tudni, hogy mit kell tennie, és ez lehetővé teszi, hogy hatékonyan és időben meg tudja csinálni, így nem kell aggódnia, hogy pontosan mi a záradék, amelynek oda kell lépnie ahhoz, hogy biztosítsa ezt a lehetőséget. Mi gondoskodunk rólad.
Ezen felül, amikor megnézzük, most felmegyek az SQL Server-re, és kicsit beszélek a többi szolgáltatásról, tehát mindannyian figyelnünk kell az adatbázist. Tehát újra indítsuk el, nézzük meg az összes előforduló munkamenetet, a futó munkamenetét. Hogyan láthatjuk, milyen kijelentéseket hajtanak végre, és hogyan tudjuk ellenőrizni ezt? Le kell állítanunk egy ülést? Látnunk kell minden olyan zárat, amely lehet az adatbázisban? Van blokkoló zárak? Megint minden kéznél van az összes információ, amely kéznél van, hogy gyorsan reagálhassunk, szükség esetén korrekciós intézkedéseket tehessünk, és megfordíthatjuk. Visszatérünk a felfedezőnkhöz. Ez az, ahol ez a mozgatórugó, ezen a helyen mindig visszatérek, itt személyesen szeretnék itt kezdeni és dolgozni. Mivel csatlakoztam egy SQL Server adatbázishoz, hogy megnézzem a segédprogramokat. Mivel platformokon kívül vagyunk, elkezdhetjük a kitermelések, a migrációk vizsgálatát. Ha át akarunk mozgatni az objektumokat az egyik platformon a másikra, akkor át tudjuk lépni a platformok között, meg tudjuk csinálni, feltéve hogy ezek az objektumok léteznek a különböző platformokon. Bontsa ki a sémákat, tegye közzé jelentésekben, töltsön be és töltsön be adatokat, és készítsen biztonsági másolatot az adatbázisokról.
Mindez megint a felhasználói felületről. És ha idejön az eszközökhöz, láthatja egy teljes eszközkészletet, amelyből működhetünk, igaz? A „Fájlokban keresés” között teljes adatbázis-keresést végezhetünk, ahol a rendszertáblákon belül keresünk, hogy megtaláljuk azt a karakterláncot, amelyet keresünk. „Szkript és fájl végrehajtás”, ha rendelkezel egy szabványos nyilatkozattal, amely több platformon, több adatforrással szemben is végrehajtható, beállíthatjuk ezt közvetlenül a DBArtisan oldalán, rámutatva a célokra, amelyekkel szemben azt szeretnénk végrehajtani. Nyomja meg a „Go” gombot, és elindul, és visszahozza az eredményeket az összes cél-adatforráshoz. Ismét lehetővé teszi, hogy az egyetlen üvegtáblától dolgozzon.
És az „Elemző sorozat” ismét mélyebbek. Ezek inkább a relációs adatbázisokra irányulnak, mivel egyre több új platformon kezdünk el megjelenni, és látni fogjuk, hogy kibővítjük ezt a funkcionalitást azokra az arénákra is. És általában csak a felhasználói felület sok fejlesztése. Kifejezetten a DBA-hoz tervezett szolgáltatások. Ilyen elemek például képesek vagyunk szkriptkönyvtárat készíteni. Azokat az SQL szkripteket, amelyeket gyakran futtat több platformon keresztül, itt mentheti, húzza, mihelyt új ISQL ablakot beállítunk, csak behúzhatjuk a szkriptet, és készen állunk a forgatókönyv készre. Ismét, hogy kéznél van, hogy képes legyen csinálni és kezelni. Észre fogja venni, hogy néhány platformon már definiált szkriptekkel szállítunk, így bármikor mehetünk előre, és létrehozhatunk annyi számot, amire szükségünk van.
Nagyon kedves dolog, amit szeretek és sok ügyfelünk megteszi, ha valaha is érdekli, és nagyon felteszem ezt a kérdést: „Hogyan csináljam ezt? Az nagyon menő. Hogyan csinálja ezt a DBArtisan? ”Itt van egy kis funkció, a„ Naplófájl ”, ahol bejelentkezhet az összes végrehajtott SQL utasításunkba, tehát ha szeretné tudni, hogy miként töltjük fel ezt a felfedezőt, vagy hogyan töltjük fel a PostgreSQL tábla szerkesztőjét? vagy Teradata táblát, naplózza az SQL-t, és mindent rögzítünk, amit a DBArtisan végrehajt az adatbázis ellen, és visszatérhet, és megnézheti azt az SQL-t, és rendelkezik mindazzal, amire szükségünk van. Talán azt szeretné beépíteni az egyik szkriptébe. Teljesen. Teljesen rendben.
Szeretjük, hogy nagyon átláthatóak legyenek azzal, amit csinálunk, és amit az adatbázis ellen hajtunk végre, ezért megengedjük, hogy bármit elmenthessen és rögzítsen, amit az adatbázisra alkalmazunk. Konfigurációs lehetőségeink is vannak. Észre fogja venni, hogy az „Objektumtulajdonos általi szervezés” beállítást választotta. Az „Objektumtípus” szerint is beállíthatom. Ha ismét bekerültem a PostgreSQL környezetbe, belementem a sémaba, ha az SQL-eket néztem meg, nem pedig az SQL-eket. csak a sémához tartozó GIM tábláimat, megtekintem az összes táblát, függetlenül a séma nevétől. Ismét különféle módon rendezhetünk dolgokat, amelyek valóban testreszabhatók a saját munkafolyamatához, és hogyan szeretné látni.
És az utolsó dolog, amiről szeretnék beszélni, a „Könyvjelzők” beállításának képessége. Ha fúrom be, ha az egyik platformon dolgozom, és csak a táblázatok módjára akarok összpontosítani, hozzá tudok adni egy könyvjelzőt. Tudom, hogy egy nagyon egyszerű szolgáltatás, de nagyon kedves, különösen akkor, ha annyi adatforrással és annyi platformon dolgozik, mint a mai DBA. A rendszerbe való belépéshez indítsa el a DBArtisan szoftvert, és hagyja, hogy a könyvjelzőkezelő közvetlenül a fának azon a pontján vigye magát, ahol kell lennie, és képesnek kell lennie arra, hogy dolgozzon. És akkor innen elkészíthetek egy új táblát, és ismét azokon a platformokon, amelyeket támogatunk, amelyeket korábban láttál, és végigmegyünk a „Varázslón”, hogy engedélyezhessük a vezetést, a fejlesztést és az asztal létrehozását. És elkészítjük az összes szintaxist, amely ahhoz szükséges, hogy ezt a színfalak mögött elvégezzük, majd a végén egy előnézeti ablaktáblán mutatjuk be. Megkaphatja az érvényesítést, pontosan megnézheti, mit generálunk. Megnyomhatja a „Végrehajtás” gombot, majd a „Befejezés” gombot, hagyja, hogy végrehajtsa. Vagy mentheti, vagy le is helyezheti egy másik ISQL ablakra, tehát tegye újra, talán egy nagyobb, nagyobb szkript részét kell képeznie, amelyet el szeretne menteni és telepíteni a kötegelt ablak óráin.
Ez a DBArtisan áttekintése. Amikor erről beszélünk, ismét egy olyan termékről van szó, amely sok platformon látott támogatást, támogatást ezekhez a platformokhoz és nagyszerű felhasználói élményt, nagy visszajelzéseket az ügyfelektől is. És ha érdekli, mint az egyik panelisták, de ha valamit meg kell találnia az IDERA-hoz vagy a DBArtisan-hez kapcsolódóan, nyugodtan keresse fel és biztosan megtalálja engem az e-mail címemre.
Eric Kavanagh: Rendben, azt hiszem, nyitva tartom Robinnak kérdéseire, majd Dezre, majd megfigyeljük a résztvevők kérdéseit és kérdéseit. Robin, vedd el.
Robin Bloor: Oké, hát értem az első kérdést, valójában már jó ideje ismerem a DBArtisant, tehát tisztában vagyok annak lehetőségeivel. Amit engem érdekelne, az az a, milyen jövőbeli útvonalak indulnak innen. Úgy értem, tudod, utoljára, amikor megnéztem, ez már régen volt. Látom, hogy legalább három adatbázist támogat, és nem tudtam, hogy korábban is támogatottál. Mi az előrehaladási út a DBArtisan számára? Valószínű, hogy csak egyre több adatbázist fog hozzáadni, vagy egy szolgáltatáskiterjesztés? Hová akarsz menni vele?
Scott Walz: Ez egy nagy kérdés, és szeretném a fentiek mindent. Természetesen folytatjuk a kiépítést, mert a hagyományos RDBMS platformok még nem ülnek, ugye? Folytatják a kiépítésüket. Folytatjuk az utat. És akkor látni fogja, hogy elkezdjük keresni, és továbblépünk az új nettó platformok támogatásának irányába. Mivel felismertük, hogy annak ellenére, hogy ezen platformok egy része tovább növekszik, a hagyományos RDBMS, vannak olyan helyzetek, hogy az új platformok a megfelelő platformok az ügyfelek számára. Valóban figyelemmel kísérjük ezt a piacot, azt a szegmenst, és megpróbáljuk meghozni a megfelelő döntéseket, hogy melyik platformon járjon. Úgy tűnik, hogy gyakorlatilag minden nap változik.
Robin Bloor: Nos, mint én és Dez is mondtam, ez egy nagyon élénk piac, valószínűleg az egyik módja annak. Egy másik dolog, ami érdekel - nyilvánvalóan nem fogja tudni pontosan megválaszolni ezt a kérdést, de az én időmben olyan webhelyekkel találkoztam, ahol ezer Oracle példány van, és az Oracle nem volt az egyetlen használt adatbázis, amelyet már telepítettek, tudod. És amikor tényleg beszélt velük arról, hogy miként kezelheti a földön azt a sok példányt, amelyben azt mondták: "Nos, tudod, csak öt vagy hat nagy példány létezik, és van körülbelül három DBA, amit eloszlatunk." Nagyon érdekel a DBArtisan használata, mivel nagyon sok mindent megtehetsz vele, hány adatbázisban ül át, mondjuk, tipikusan, vagy akár mi is a legnagyobb példa arra, hogy hány karakterláncot tud egyszerre kezelni?
Scott Walz: Nos, láttam a helyzeteket - és ismét kissé bonyolult, ez a kérdés, mert a DBArtisan lehetővé teszi, hogy több kapcsolat vagy több adatforrás legyen definiálva egyetlen példányhoz. Lehet, hogy meg akarok csinálni egy syslogin programot, majd egy alacsonyabb jogosultságú bejelentkezést, de az ügyfelekkel foglalkoztam azzal, hogy mindent összeomlva több képernyő jelenik meg. Most, amikor megkérdeztem tőlük, az a kérdés, amelyet feltettél nekem, az: „Hogyan tudod kezelni ezt a sokat?” És aztán azt mondja: „Nem.” Ugye? „Kezelem, amit tudok, de mindenhez hozzáférnem kell.” Még nem látom semmit, ami megáll, tudod, az emberek kezelésének felső határa valójában az a felső határ, amit az a személy, az egyén képes megtenni fogantyú. De tudod, amint már említettem, azokat az embereket, akikkel kihívom őket, nyíltan beismerik, hogy mindezen kapcsolatokkal rendelkeznek, de nincs módjuk megbirkózni velük. Bíznak a csapatukban. Mint biztos vagyok benne, hogy tapasztaltad, igen.
Robin Bloor: Nos, én valójában DBA voltam, bár ezt nem tettem nagyon régóta. És az egyetlen dolog, amire tudod, emlékszem, a relációs adatbázisokon túl és azon túl is, hogy hatalmas mennyiségű dolgot tudsz csinálni az SQL segítségével. Gyakran több, mint gondolnád. Amely így vagy úgy magyarázza a DBArtisan rendelkezésére álló néhány funkciót, mert csak közvetlenül fordítja az SQL-re. De tudod, biztos vagyok benne, hogy más dolgokat is csinálsz. Ez mind az SQL szkript, vagy van-e más speciális rutin az ezoterikus helyzetekre?
Scott Walz: Igen, nagyon sok, az SQL nagy része, ez éppen ennek a természete. De olyan rutinokat írunk, amelyek a parancssorból az eladó eszközeivel futtathatók, a gyártó frontjai pedig. Előlapokat fogunk elhelyezni, tudod, például, hogy milyen platformok töltik be az adatokat, igaz? Ezek nem SQL szkriptek, igaz, ezek parancssori jobok. Ezeket generálja, és képes lesz azokat megadni a DBA-nak, amelyeket azután végrehajthatnak. Látja, igen, csinálunk egy kicsit mindkettőn, de a legtöbbjük SQL szkriptek.
Robin Bloor: Nézve, mert nyilvánvalóan úgy vagy úgy kell megnéznie azokat a fejleményeket, amelyek zajlanak, amelyeket meglehetősen újnak tartok. Úgy értem, hogy az egyik dolog, ami érdekesnek tartom, hogy zajlik, az a, hogy a Spark nyilvánvalóan úgy vesz fel, mint egy rakéta, de a Spark SQL-jétől szörnyen éretlennek tűnik, hogy kissé érettnek tűnjön, kissé több SQL képességgel. Megnéz ilyen dolgokat, és azon gondolkodik, vajon elkezdi-e ezeket a DBArtisant kezelni?
Scott Walz: Természetesen és én is. Mindig ott van. Tudom, hogy termékmenedzsment-csapatunk mindig arra törekszik, hogy hova menjen, és feltétlenül, mindent megtalálunk számunkra, tekintetbe véve azt, amit a jövőben nézünk ki.
Robin Bloor: Oké, Dez, akarja rakni?
Dez Blanchfield: Igen, valójában van egy csomó nagyszerű dolog, amit kinyitottál nekem az ajtó, Robin. Nagyon szépen köszönjük. Szeretnék felfedezni néhány dolgot, amelyek rám ugornak, amikor ilyen termékeket nézek meg, és nagyon izgatottak vagyok. Amikor kétszer megnéztem a házi feladatomat, mert ahogyan Dr. Robin Bloor fentebb említette, ő, mint én is, ezt egy ideje nyomon követi, és emlékszem, hogy másnap átnézte a specifikációs igényeit, és arra gondolt, hogy valójában ez a dolog nagyon meghajolja, hogy mit csinál. És a memóriából gondolom - javíts ki, ha tévedek -, azt hiszem, olyan kevés volt, mintha egy laptop teljesítménye kényelmesen futtatná a DBArtisan-t, és mégis képes volt megmutatni néhány elég jelentős adatbázis-hátteret. És nagyon érdekes volt látni, hogy neked is van Firebird és Greenplum. Nagyon lenyűgözött a hardver követelménye vagy specifikációja, amely szó szerint futhatna, mint egy RAM RAM egy gigaherces CPU-n. Nagyon lenyűgöző volt.
De a használati esetekben szeretnék egy kicsit átgondolni. Látja, hogy a termék elterjedése szükségszerűnek tekinthető-ea meglévő környezet miatt, amely éppen az ellenőrzésből kikerült, vagy látja, hogy az emberek most egy kicsit proaktívabbak és azt mondják: tudod, építenek valami nagyon nagy, összetett. És gondolok például az egyesülésekre és felvásárlásokra itt, ahol egy szervezet egy csomó céget vásárolhat - kicsi, közepes, nagy, bármi is -, és végül örökli ezeket a környezeteket, és új DB képességet kell felépítenie. Melyek a tipikus felhasználási esetek ehhez a szervezet típusához és a hozzá kapcsolódó alkalmazás típusához? Leginkább olyan emberek vannak, akik meglévő környezetet kapnak, és csak meg kell takarítani őket, és át kell őket vetni az irányítást, vagy az emberek kissé proaktívabbak, és gondolkodnak azon a bonyolultságon, amelyet építeni készülnek, és korai módon felkínálnak a fedélzetre?
Scott Walz: Többet látunk arra, hogy korábban kezdjünk el az ön által említett ok miatt, a konszolidációhoz. A rendelkezésre álló platformtámogatás szélességével ez nem teljes jövőbeni bizonyítás, igaz, hanem az a tény, hogy Ön és a DBA-k nagyon jó helyzetbe kerülnek, amikor egy potenciális akvizíciós célt megnéznek, igaz, egy kicsit kevesebb tudod, az a gondolat, hogy milyen platformokat örökölhetnénk, igaz? Bár ez fontos, igaz, az aggodalom egy kicsit kevésbé, mint mit jelent majd a DBA-k számára, igaz? A DBA-knak van egy termékük, amelyről tudják, hogy tudnak csatlakozni, és ha ismerik a termék használatát, akkor ismerkednek majd azzal a platformon való csatlakozással, amelyet nemrégiben szereztek. Tehát ez minden bizonnyal egy olyan terület, amelyet ismét látunk, már régóta az ügyfelek számára, akik fel vannak szerelve ezeknek a platformoknak, igaz? Hogyan fogom megkerülni a kezem, ugye? És kipróbálták, mert az a gondolkodási folyamat, hogy mindegyik platformon van-e eszköz, igaz? Használhatjuk a saját eszközünket, igaz? De végül visszatér, hogy tudod mit, igen, de te is tudod, de nem csak azt kell megtanulnom az egyes platformokat, most megtanulom az egyik eszközt, amely a platformok mindegyikéhez kapcsolódik, és tehát éppen összetette a DBA munkáját. Tehát azt a helyzetet is látjuk, amikor visszatérnek hozzánk és azt mondják: „Tudod, meg kell kezünket ezen a körül. Szerezzünk egy eszközt a DBA-hoz, mert sokkal fontosabb dolgom van a DBA-nak, mint megtanulni egy új eszköz felhasználói felületét. Vagy más eszközök. ”
Dez Blanchfield: Igen, nem határozottan. És tudod, amikor látod, azt hiszem, az emlékezetből, amikor tegnap csak arra kényszerültem, hogy megismételjem, nem tévedtem, emlékszem, hogy például támogattad a Sybase-t, tehát ez a dolog egy ideje fennállt. Van még egy kérdés, amelyet valójában csak neked tettem - igen, nagyszerű, ha a Greenplum és a Firebird szerepel a listán, de a Sybase, ilyen gyorsan életkorú, ez azt mutatja, hogy egy ideje már működött és jó munkát végzett.
Klaszter. Tehát a DBA egyik legnagyobb fejfájása az, hogy lényegében arra mutatnak, hogy mit néz ki egy IP-cím és egy csomó API, vagy JDBC vagy LDBC, vagy bármi, amivel beszélhetünk, de mögötte van egy klaszter. Mit tud, vagy tud-e a DBArtisan arról, hogy mi az első ajtó mögött, mivel voltak, mint amikor az adatbázis hátoldalához csatlakozom, megnézem az összes hátsó környezetet, különösképpen, tehát két rész van a kérdés, talán. A klaszter például, ha gondolkodik, tudod, támogatja az IBM DB2-t és a Microsoft SQL Database Server-et, a MySQL-t, a PostgreSQL-t és az Oracle-t, valamint néhány ilyen hagyományos RDBMS-t, és tudod, hogy mindig fut egy master-slave vagy master-master a redundancia és a magas rendelkezésre állás, valamint a teljesítmény környezete. A DBArtisan tudja, hogy az első ajtó mögött van valami, amely nem csupán egy adatbázis önmagában, hanem egy klaszter is, és ha igen, mit tud erről? És gyorsan beleáramolhat, így ugyanahra a kérdésre válaszolhat, sajnálom. Tehát a meglévő forgatókönyvek néhány csoportja mögött hogyan fognak az emberek megbirkózni a termelési és a katasztrófa utáni helyreállítási környezetek keverékével, amennyire a DBArtisan használja?
Scott Walz: Nagyszerű kérdések. Meg fogom adni, hogy ez attól függ, hogy az adott platformon működik-e, mivel amennyire csak próbálunk, különféle támogatási lehetőségeket fogunk biztosítani néhány ilyen mélyreható, mélyebb funkciókhoz. Például az Oracle és azok RAC környezete, a Real Application Cluster esetén csatlakozhat az adott fürt elsődleges csomópontjához, de mégis átmegyünk az általam bemutatott adatbázis-figyelőn, hagyjuk, hogy az SQL fut, és mi ' valójában megmondja neked, hogy a fürt melyik csomópontján fut, igaz? Annak érdekében, hogy pontosan megnézze, vajon tudod-e a lassan futó lekérdezést, szem előtt tartsuk-e, milyen csomóponton fut? Mivel a klaszter elkerülhetetlenül az egész oka a végfelhasználónak van, őt nem érdekli, hogy hol hajtják végre, hanem a DBA szempontjából nyomon kell követnünk az ilyen típusú információkat. Lehetünk lejutni erre a részletességre például az Oracle-ben. A többi platformon, amelyeken kapcsolat van, valószínűleg nem annyira részletesek, mint mi az Oracle esetében.
A termelés és a fejlesztési környezet szempontjából ez jó kérdés. Ugyanazt a támogatást nyújtjuk. Az igazi elsődleges módszer, amellyel segíteni fogunk, a kapcsolódási réteg ott lesz, igaz? Csatlakozni tudunk és megtesszük az összes szolgáltatást. Van olyan ügyfeleim, akik a DBArtisan egyes szolgáltatásait felhasználják az adatforrások kategorizálására, igaz? És ismét, ez valószínűleg kissé elmarad a pontos kérdésnél, de lehetővé fogjuk tenni számukra, hogy grafikusan jelöljék meg, amint dolgozik. Mivel ez a DBArtisan egyik dolga, gyorsan tudok váltani az adatforrások között. És a következő dolog, amiről tudod, hogy felkészülök egy csonka nyilatkozat futtatására, és azt akarom látni, hogy kapcsolatban vagyok-e? Csak a termeléssel vagy a fejlesztéssel ellentétem? Ezért biztosítunk néhány funkciót a DBArtisan keretein belül, hogy segítsük a kint lévő DBA-kat annak kezelésében és tartsuk őket a bajtól, ha szükséges, a DBA egyes tevékenységeivel kapcsolatban.
Dez Blanchfield: Tekintettel erre a jelenleg támogatott platformok hosszú listájára, biztos vagyok benne, hogy nyilvánvaló okokból hamarosan felrobban. Úgy értem, támogatja az olyan kedveket, mint például a DB2 a z / OS-n, például a mainframe-en, majd nyilvánvalóan támogatja az olyanokat, amilyeneket középszintűnek hívtunk, de most csak a UNIX rendszereket és egyfajta modernabb platformokat, te tudod, a Linux, majd végül eljuttatják a Bluemix és a Cloud Foundry kedvelőihez, tehát a DB2 a Bluemix Cloud Foundry-ban fut, az IBM-vel és a felhővel pedig a lágy. Jelenleg az emberek nemcsak a menedzsmentet és a felügyeletet működtetik, hanem azt is említette, hogy korábban már képes migrálni és adatáthelyezni. Látod, hogy az emberek az ágyban ugrálnak a DBArtisannel, és azt mondják: „Tudod mit, van egy csomó cucc a régi mainframe-ken, amelyeket csak ki kell szállnunk, és erre valódi nehézség volt. Ha mutatni tudok, rákattinthatok és húzhatok innen onnan, ténylegesen áthelyezhetem és áttelepíthetem az adataimat és a sémámat. ”Ez az, amit az emberek csinálnak?
Scott Walz: Valóban mozognak, igaz? Elmozdítják az adatokat, igaz? Most a DBArtisan eszközt használják erre. Mindent megtesz értük? Nem. Megkezdjük, tudod, a húzást, nem pontosan ott, de lehetővé teszik számukra, hogy néhány szkriptet előállítsanak, mert ideális esetben használni szeretné - nem akarja, hogy ez a munka fut az ügyfélen, a laptopján, az Ön által említett ok miatt. Nagyon alacsony lábnyomon futhatunk, igaz? Segítünk nekik a szkriptek előállításában, majd ezt megfordítva és felépítve, majd továbbadhatjuk a szkriptet, és futtathatjuk a szerveren, igaz? És szerezzen rá energiát, a lóerőt a szerver mögött erre. Segítünk nekik, hogy munkájuk egy részét előállítsák, és elvégezzék annak részét.
Dez Blanchfield: Igaz. Néhány utolsó az Ön számára, és akkor körbefordulhatunk. A dolog, ami igazán megdöbbent, hogy csak áttekintem a kiegészítést, ami fantasztikus, és valójában azt szeretném, ha még egy órája lenne a részletek részletezéséhez. Igazából nagy kihívás a DBA-k számára, igaz, az alapvető megfelelés, az infrastruktúra általános irányítása, az ellenőrzések, a jelenlegi állapotról szóló jelentések, a jövőbeli előkészületek áttekintése olyan dolgokra, mint, tudod, csak a környezet általános növekedése. Megdöbbentő, hogy annak ellenére, hogy a termékének lényege, amely egyszerűen megkönnyíti az életet, az egyetlen üvegtábla, a világ egyetlen nézete, és alapvetően kattintással tudok mutatni és húzni, és imádom ezt a tényt hogy most nagyon gyorsan kiképezhetek valakit erre a feladatra, nem kell elolvasniuk a kézikönyvet, ahogy volt. Felhívom a figyelmet arra, hogy az eszköz arra is képessé tesz, hogy egy csomó dolgot megtehessek a kormányzás, a szabályok betartása és az ellenőrzések körül, és azon gondolkozom, vajon valakinek valóban felébredtek-e, biztos vagyok benne.
De látod, hogy a népek most nézzék meg, és menjenek, és ez olyan, mint egy eureka, egy ha-pillanat, így megy: „Hé, tudod mit, ez a DBA életét mostantól igazán könnyűvé, vagy működési szempontból könnyebbé teszi vagy fejlesztési szempontból. De istenem, ténylegesen csak jelentést tudtunk adni az összes adatbázisunkról, az összes adatkészletről, az összes tartalmatlan adatról és a körüli metaadatokról. Például, kinek van hozzáférése, mikor van hozzáférése, miért van hozzáférése és milyen típusú hozzáférést kaptak. ”És hirtelen foglalkozni kell a megfelelés néhány kihívásával. Különösen akkor, ha valami igazán nagy dolog történik az adatsértések körül. Van néhány csodálatos dolog, mint például a globális pénzügyi válság, ezekkel a kihívásokkal kell szembenézni, de hogyan lehet a földön mérni és ellenőrizni, és hogyan kezeljük a megfelelést? Ez az a fajta nagy dolog az emberek számára, vagy még mindig van, valamilyen korai időben, amíg a DBArtisan-t rá alkalmazzák?
Scott Walz: Van olyan ügyfeleim, akik nem tudnak elég mondani a DBArtisanról. Most rájöttek erre. A villanykörte kialudt. Azt mondják: „Várj egy percet. Képesek vagyok válaszolni, és az általad említett jelentések közül néhányat készíteni, igaz, mindezt egy eszközön belül. Megvan. ”Vannak mások, akiknek még nem sikerült ezt megszerezniük, és ez különféle okokból is lehetséges, igaz? Lehet, hogy még nem vannak, vagy talán valaki más kezeli, de ügyfeleink, akiket már találtunk, használják, ez egy ha pillanat, ugye? Ez nem csak az, hogy mindent meg tudok készíteni egy asztalhoz. És abszolút, az összes megfelelőségi követelmény mellett óriási. Ez önmagában egy munka.
Dez Blanchfield: Nos, valóban. És tudod, úgy gondolom, hogy a fejem fölött azonnal gondolkodom, tudod, ha jön valaki, aki azt mondja, hogy létrehozni akar egy konfigurációkezelő adatbázist, CMD, ha mindent meg kell felelnie Sarbanes-től -Oxley COBIT to ITIL-hez, tudod, a SWIFT megfelelés és a banki szolgáltatások, akár a Nemzetközi Szabványügyi Szervezet (ISO 27001, 27002) kedveire is. Ez mind a valóban nagy keret. Az egyik kihívás az, hogy megtaláljuk, hol vannak az adatok, ki kezeli, milyen formátumban van, és azt gondolom, hogy számomra van, mint nekem, csak néztem, amikor az eureka pillanat csak eltűnt, olyan volt, mint másodpercenként be tudtam dobni ezt még valakihez, aki nem feltétlenül DBA, de gyorsan felkészíthetem és mondhatom: „Van egy megfelelési eszköz.” Azt hiszem, nagyszerű, hogy a feladatát elvégzi egy adminisztrációs adatbázisban. menedzsment világ.
De itt ülök, gondolkodva, Istenem, tudod, a tény, hogy manapság egyszerre több platformat is kezelhet, és máris belemerülhet, amint mondtad, az általad elvégzett tranzakciókba. Tudja, képzelje el, hogy ezt az eszközt adatbevitellel kapcsolatos eseményekbe foglalja, és a biztonsági csapata megpróbálhatja megtalálni, hogy hol és miért, és ki látta mit. És miközben mozognak, minden lépést be kell jelentkezniük és nyomon kell követniük, mert ha nem tudják, akkor a probléma részévé válhatnak. Igen, azt hiszem, itt hihetetlen képesség, hogy tudod, azonnal elkezdhetik ezt. Különösen akkor, amikor az ismeretes adatellenőrzések kihívásaira nézzük, ez olyan hatalmas, mint egy szolgáltatás kúszás, mint az adatkészletekkel és adatokkal.
És az egyik dolog, amiről beszéltünk egy másik pár megmutatott show során, az, hogy tudod, hogyan keresse meg az adatait, és gyakran arról beszélünk, hogy amikor valamelyik szervezetben indulsz, állj fel a szekrényedbe, és tedd a kezed a levegőbe, és hullámozz, és menj: „Tud valaki, hol van ez az adatbázis? Hogyan jutok el ehhez az adatforráshoz? Hol van ez a fájl? - Menj és kérdezd meg a recepciót. Az Ön eszköze azonnal biztosítja ezt a képességet a dolgok megtalálására és felfedezésére, sőt arról, hogy jelentéseket készít róla.
Visszatérve röviden az egyik kérdéshez, aztán összefoglalom és visszaadom Ericnek. Felhívom a figyelmet arra, hogy a skála a következő, valamilyen, 12 hónap alatt kihívássá válik számodra. Tudna-e adni nekünk néhány betekintést, azt gondolom, csak egy harmincezer láb szempontjából abban a skálaban vagy skálán, amelyben a DBArtisan dolgozott. El tudom képzelni, hogy amikor ezt felteszem a laptopomra, és felrobbanok, és egy környezetre mutatom, felfedezhetem, és elkezdem dolgozni rajta. Azt hiszem, ez olyan, mint egy apró, tudod, nyílt forráskódú, apróbb adatbázis-motor, néhány sorral és táblával. Milyen méretű lenne? A nagygépekről beszéltél a DB2-ről, ez nagy. És klaszterek. Milyen skálán dolgozunk itt? És Robin valamilyen módon megérintette ezt korábban, de csak annyit kell részletesebben megvizsgálnom, hogy mekkora lehet a DBArtisan.
Scott Walz: Persze. Bizonyára lesznek a kihívások, mert ez egy ügyfél szoftver. És tehát ismét, ha egy mainframe-en dolgozom, amikor a meglévő mainframe tesztrendszerével szemben dolgozunk, akkor millió sorra mutathatom, és keresztszerződést tudok végezni milliós sorok ellen. Minden munkát szerveren kell elvégezni, igaz, mert átadjuk ezt a parancsot, és ez csak az, hogy a DBArtisan az eredménykészleteket kezeli, igaz? Tehát ez a kihívás, és ez a szépség, igaz, az, amit csinálunk. A nehéz emelők nagy részét a szerveren végzik. Csak az összes eredményt kezeljük. És így ismét olyan helyzetekbe kerül, amikor tíz lekérdezést akar egyszerre futtatni, amelyek mindegyike több millió sorot ad vissza, igen, abszolút, előfordulhat, hogy ott van valami előadás, igaz? De az ügyfelek soha nem tartózkodnak attól, hogy nagy kérdéseket tegyenek fel a DBArtisan ellen, tudod, az adatbázisuk ellen. Ismét, amint mondtam, a kilométer sok tényezőtől függ, igaz, de ismét, amint mondtam, millió millió sorral foglalkozom, amelyek visszatérnek, és mindaddig, amíg kitölti a rácsot, tudod, én ' kész vagyok menni. De néha nyilvánvalóan meg kell várnom, hogy az eredmények visszatérjenek.
Dez Blanchfield: Van egy kérdésem, mielőtt bepakolnám, mert túl sok időt töltöttem el és köszönöm ezt. Csak mondja el nekünk egy kicsit többet a környékről, tudod, tegnap elolvasta a legfrissebb specifikációkat, csak hogy megbizonyosodjon arról, hogy én is átváltottam, és azt hittem is. A folyamatfigyelés, valamint a riasztások és értesítések fajtája, tudod, a kapacitástervezés minden nap felveti a DBA-kkal kapcsolatos minden hatalmas kérdést, egész nap. Valaki kitölti ezt a táblát, ki fogja tölteni az adatbázist, ki fogja tölteni a meglévő lemezterületet, hogyan kell kezelni? Adjon nekünk gyors lebontást a folyamatfigyelésről és különösen a riasztások figyeléséről, majd ideális esetben a kapacitástervezésről. Azt hiszem, ez egy olyan terület, amelyben szerintem nagyon érdeklődik.
Scott Walz: A folyamatfigyelés valószínűleg azt mutatta, hogy az a szolgáltatás, amelyet ügyfeleink többsége használ, és ez egy adatbázis-figyelő, amely képes ezt megmutatni és megtenni. És van néhányunk az elemző csomagban. A Performance Analystnek van néhány riasztása, amelyeket beállíthat, ha bizonyos küszöbértékeket teljesít. Figyelmeztethet. Lehet, hogy X naplók száma, hibák a naplófájlban, tudod, riasztást kap az Ön számára. A táblaterület elérése egy bizonyos százalékig megtelt, akkor kap egy másik riasztást. És a szépsége az, hogy ugyanazon az eszközön van, igaz, ez a DBArtisan része, tehát jobb egérgombbal kattint a hibára, a riasztásra, és a DBArtisan segítségével kezeli, és elviszi az asztalterület-szerkesztőbe . És itt is megoldhatja a problémát.
A kapacitást illetően feltétlenül ez egy forró gomb, és a jelenleg rendelkezésre álló kapacitás-elemzőt az SQL Server, az Oracle, a DB2 LUW és a Sybase ASE portálba továbbítja. És pontosan ezt teszi, amit leírt. Elindíthatja, ha egyszer megkapunk néhány gyűjteményt, ugye, és ha egyszer megkapjuk a minta méretét, és talán a sor méretét, talán az objektumainak számát, az eszközön belül sokféle lehetőséget, és akkor elkezdhetjük a trend kialakítását, ugye? És hogyan fog kinézni hat hónap alatt? Milyen lesz tizenkét hónap alatt? Tudok tendenciát tenni, csak trendi dátummal, vagy trendre tudok fordítani egy értékre, igaz? És egy példa, amiben volt: X mennyiségű lemezterületem van erre alapozva, mikor fogom elérni ezt a határértéket? A növekedésem és a gyűjteményem alapján, amelyet elkészítettem, mikor fogom elérni ezt a határértéket? Legalább tudom, hogy elkezdem tervezni ezt. Hat hónap lesz, két év lesz? De ismét felhasználhatjuk a kapacitás elemzőt arra, hogy ennek irányába mutatjon.
Dez Blanchfield: Ez fantasztikus. Fantasztikus bemutató. Nagyon élveztem. Visszaadom Ericnek, mert tudom, hogy van néhány kérdés, amelyek felbukkantak a mai csodálatos közönségünkből. Nagyon köszönöm, nagyon jó volt megismerni a terméket, és nagyon várom, hogy nagyon szorosan megfigyeljem.
Eric Kavanagh: Oké, jó. Van néhány jó kérdésünk. És megyünk egy kicsit az idő múlásával, így megpróbálunk gyorsan bepakolni, mert tudom, Scott, hogy van egy zárt kemény állomásod. Itt egy nagy kérdés. Mi a helyzet a régi adattárakkal, például a VSAM, a 205 modell, az IMS és az IDMF, és az ilyen dolgokkal? Látja ezt manapság nagyon gyakran, és mennyire jól működik?
Scott Walz: Nem akarom mondani, hogy elakad. Ezeknek a környezeteknek egy része, ha van ODBC vagy JDBC, és tudom, hogy néhányuk ott van, tudunk csatlakozni ehhez, és így tudunk vele dolgozni. De nagyrészt a zöld képernyő az, ahova továbbra is menni kell.
Dez Blanchfield: Szeretem a zöld képernyőt.
Eric Kavanagh: Nos, tudod, ahogyan Dez rámutatott arra az egyetlen diára, ahol az összes olyan alkalmazás és eszköz megtalálható, amelyek ma elérhetőek, ez nagyon ijesztő valóság mindenkinek, aki felelősségteljesen akarja végezni az adatbázis-adminisztrátor funkcióját. És azt hiszem, hogy idővel srácok építhetnek összekötőket ezekhez az eszközökhöz, amikor és amikor az ügyfelek igénylik, és így tovább, igaz? Annak érdekében, hogy engedélyezze az egy üvegtáblát.
Scott Walz: És ez volt a nagy kulcsa annak, hogy a DBArtisan felkészült legyen arra, hogy képes legyen kezelni ezeket a JDBC és ODBC kapcsolatokat. Valójában kibővítettük. Most, amíg van ez a kapcsolat, igaz, mindaddig, amíg van ez az illesztőprogram, tudunk csatlakozni és ellen dolgozni.
Eric Kavanagh: Ez jó dolog. Nos, emberek, ezeket archiváljuk későbbi megtekintés céljából. Feltöltöttem egy linket a diákhoz, remélhetőleg ezt láthatja a SlideShare-en keresztül. Nagyon köszönöm minden erőfeszítését, uraim. Csodálatos internetes közvetítés ma. Sok jó diát. Sok jó tartalom. Imádtam ezt a demo-t. Nagyon érdekes, hogy srácok egy nagyon kedves helyet céloztak meg a piacon, mert manapság ilyen robbanásszerű az adatbázis-típusok. És csak menedzserként van szükségünk valamilyen helyre, ahol ezt kezeljük. Szép volt fiúk. Holnap felvesszük Önt egy újabb forró technológiával. Remélhetőleg holnap egy órát kivágtál. Ugyanakkor. Ugyanaz az állomás. Legközelebb utolérjük, emberek. Vigyázz magadra. Viszlát.
