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【獨家專訪】拆解 In-memory Computing 奧義!

現今世界秒秒鐘幾百上落,海量嘅操作、交易、分析數據能否達到實時可見(real-time visible)成為是關鍵,慢一秒都不能,運算速度主宰企業生死存亡。繼續以傳統方法進行運算簡直等同自殺,因此,In-memory Computing 成為最熱門的技術。In-memory Computing 的奧義何在?我們找來 In-memory Computing 領域的表表者 GridGain 的專家問個究竟。

Scale up 不是最好方法,現在要 scale out

「以前做 IT 有術語叫 Blackout(停機),當然絕對不能發生的。但今時今日,連 Brownout(慢機)都不可接受了。」近年數碼世界,企業引用大數據、實時處理資料、快速支付乃至 AI 均對運算速度要求極高,任何 brownout latency 都會嚴重影響業務,。「企業就算進行 scale up,增加更多 hard disk,成為一台大怪獸,亦不是辦法。一來成本高,最大難題是 scale up 到盡都無法追上加速的要求。」傳統方式已經不足以應付,Frank Lam 解釋,scale up 不是最好方法,現在要 scale out

運算速度提升 5,000 甚至 10,000

「傳統的運算方式,是從 hard disk (硬盤)取得資料,交到 RAM,再傳送到 CPU 計算,然後再放回 dard disk,但這樣很花時間。所以要從 RAM (記憶體)入手,即是 In-memory Computing 技術。」In-memory Computing 的概念是 scale out,將多部較平宜的器材如 X-86 機串連,用分佈式計算,成本效益可以提很多。「In-memory Computing 技術就是以 RAM 取代 hard disk,將 data CPU 之間的距離縮短,在 RAM 內完成所有運算工作,此舉可將速度提升 5,000 甚至 10,000 倍。」

【獨家專訪】拆解 In-memory Computing 奧義!
(左)Frank Lam, Sales & Channel Director, Asia Pacific, GridGain(右)Stephen Leung, Solution Architect, Director, Asia Pacific, GridGain
奧妙之處,是運算與儲存分工

Stephen Leung 指出,GridGain 的技術可以支援超過 1,000 台電腦的串連,企業可輕易建構自己的超級電腦,更重要的是,企業無需放棄固有的 hard disk。「GridGain 是固有的 hard disk application 的橋梁,即是在 data application layer 之間的 acceleration layer,一面應付 application 的運算,一面將資料儲存到 data layer。」GridGain 的奧妙之處,是運算與儲存分工,RAM 負責運算,Hard disk 負責儲存記錄,企業可以保存既有 hard disk ,同時享受快速的運算應用。

另一奧義在於兼容

GridGain 的另一特別之處是其 unified API。「GridGain 能兼容市場上兩種訪問方式,而程式員更可以 open source 作業,兼容包括 SQLJAVAC++.NETPHP protocol,無需學習特別的編寫語言。」ANSI-99 SQLkey-value REST APIs 都可以支援,對 IT 朋友來說是一大喜訊,因此 GridGain In-memory Computing 領域表現特別出色。

極速鯨吞海量數據

近年業界對電腦運算速度的要求越來越高,擴大了 In-memory Computing 的市場。GridGain 的客戶遍佈世界,當中不乏跨國銀行、金融集團、旅遊網站等,其共通之處,就是需要實時處理海量資料。「但凡需要處理海量的實時運算,都需要  In-memory Computing。例如金融、銀行、証券公司,另一種是以網上服務為主的行業如航空酒店預訂服務、物流、電子商貿等,還有需要高速運算的科研項目如 AIStreaming Analytics。」GridGain 將會與 Google TensorFlow 合作,於 Machine Learning Deep Learning 領域繼續進發,期待不久的將來帶來更多突破。