Ära võtma: Host Eric Kavanagh arutab andmebaasi suundumusi dr Robin Bloori, Dez Blanchfieldi ja Scott Walziga selles Hot Technologiesi osas.
Te pole praegu sisse logitud. Video nägemiseks logige sisse või registreeruge.
Eric Kavanagh: Daamid ja härrad, tere tulemast ja tervitame tagasi ettevõtte IT-maailma kuumimale saatele 2016. aasta kuumad tehnoloogiad. Jah, tõesti! Minu nimi on Eric Kavanagh, ma olen täna teie näituse pealkirjaga “Nähtavuskunst: mitme platvormi halduse lubamine” võõrustaja, jah. Paar kiiret märkust, siin on slaid teie kohta, tõsi küll, juba viie aasta tagusest ajast ja minu kohta piisavalt, tabas mind @Eric_Kavanagh. Aasta on kuum, see on meie kuumtehnoloogiate tavaline slaid. Selle saatega tegime seda, et tahtsime programmi, mis aitaks meil määratleda teatud tüüpi tehnoloogiat, nii et kogu idee on see, et me saame kaks analüütikut, kes tulevad kohale ja annavad oma arvamuse konkreetse ruumi või teatud tüüpi funktsiooni kohta mida ettevõte vajab, ja siis tuleb müüja ja demonstreerib, mida nad on ehitanud, ja selgitab, kuidas see vastab analüütikute kuuletule.
Ja selle põhjuseks, nagu võite arvata, on see, et ettevõtlustarkvara turunduse maailmas on termineid, mis muutuvad ribadeks, ja juhtub alati see, et müüjad haaravad viimasele värskele terminile, näiteks suurandmete või analüütika jaoks näide või isegi SOA või erinevad terminid, näiteks platvorm, ja mõnikord on need sõnad konkreetse tehnoloogia jaoks väga täpsed ja mõnikord mitte. See etendus oli loodud selleks, et aidata meil teile, publikule, öelda, milliseid konkreetseid tehnoloogiaid kasutatakse, kuidas need toimivad ja millal peaksite neid rakendama.
Sellega kavatsen tutvustada meie esinejaid. Meil on oma dr Robin Bloor, kes helistab tema Austinist Texase osariiki Dez Blanchfieldilt, helistades planeedi teiselt poolt ja meie külaline Scott Walz, kes helistab Kentuckyst. Ja teie ausalt, ma olen tegelikult väljaspool Pittsburghi, nii et meil on täna geograafiliselt asutatud organisatsioon mitmest erinevast kohast. Sellega lükkan ma Robini esimese slaidi, küsige julgelt küsimusi, inimesed, ärge kartke. Saate seda teha oma veebiülekandekonsooli küsimuste ja vastuste komponendi abil. Ja koos sellega annan selle dr Bloorile üle. Põrand on teie oma.
Robin Bloor: Olgu, tänan teid tutvustamise eest, Eric. Las ma lihtsalt jõuan esimese slaidi juurde. See on andmebaasile mõtlevate meerkatide kogum. Terve see esitlus, mida ma siin teen, on tegelikult ainult üldine mõtete andmebaas, mis mul hiljuti oli, punkt oli see, et tegelikult umbes 2000. aasta paistis, et andmebaasimäng oli selles mõttes lõppenud et valdav enamus andmebaaside rakendusi toimus relatsiooniandmebaasis. Ja siis see lihtsalt muutus, teate, kõik need asjad, mida meerkatid mõtlevad, veergude kauplused, võtmeväärtuste kauplused, dokumentide andmebaasid, mälusisene andmebaas, graafikute andmebaas ja veel palju asju tekkis ootamatult. Ja see oli peaaegu nagu uut tüüpi geoloogiline ajastu, kus äkki ilmusid erinevat tüüpi loomade fossiilid.
Wobegoni järve uudised - see on ühtse mudeli andmebaasi jaoks tõesti möödas. Pole kahtlust, et RDBMS domineerib endiselt, kuid nüüd on loodud muud tüüpi andmebaasid. Tõesti, see on üsna suur ülevaade sellest, mida ma siin ütlen.
Andmebaasi mõõtmed, mõned neist muutusid viimasel ajal tegelikult veelgi olulisemaks, aga need, millele ma selle slaidi tegemisel võisin mõelda, kas see laienes mõne serveri ressursside tõhusa kasutamise mõttes? Kas see laieneb nii, et see võib ületada suuri klastrid? Kas see kasutab ära olemasolevat riistvara, mida mälu sees olevad andmebaasid selles suunas suunavad? Kas see on jaotatav? On mitmeid andmebaase, mille levitamisel on suur varieeruvus. Milliseid omadusi sellel on? Andmebaasi ACID põhiomadus. Kuid nüüd, selle asemel, et olla tegelik järjepidevus, on paljudel andmebaasidel lõplik järjepidevus, inimesed kasutavad neid ja neil pole nendega probleeme, nii et nad on tõestanud, et ACID ei olnud tingimata vajalik, vaid hea, et see on palju olukordi.
Metaandmete korralduse osas on kogu mäng muutunud. Meil on tavalise RDBMS-skeemi asemel erinevad metaandmete organisatsioonid. Optimeerija jaoks on kohutavalt palju optimeerija tegevust sõltuvalt andmestruktuuridest, mida proovite optimeerida. Hallatavuse osas on selles palju varieeruvust, mida käsitlen hiljem, kuid põhimõtteliselt on kogu DBMSi mõte juhitav ja jällegi määrab selle haldamise ulatus mingil määral selle kasulikkuse ulatuse.
Riistvarategurite osas on see just see punkt, mis öeldakse - ma mõtlen, et siin on ainult üks mõte - siin tehakse seda, et kõik, mida me täna andmebaasi arhitektuuri osas vaatame, muutub. Need võivad olla samad andmebaasid, kuid nad peavad ühel või teisel viisil arvestama sellega, mis riistvaratasandil tegelikult toimub. Paljude, paljude aastate jooksul oli meil selline protsessori, mälu ja ketramise suhteliselt lihtne olukord - noh, see on läinud, tõesti.
Siinkohal on esiteks see, et meil on protsessorid, kuid need on palju paralleelsemad võimalused kui enne, paljude paljude erinevate protsessorituumadega. Meil on ka GPU, meil on ka FPGA-sid, erinevat tüüpi räni, kuid Intel on järgmisel väljaandel abiellunud ühe CPP-ga FPGA-ga ja - AND - on samas kiibis abiellunud GPU ja CPU-dega. Teil on erinevate omadustega žetoone. GPU eeliseks on see, et see sobib tõesti suurepäraseks paralleelsuseks ja eriti arvuliseks arvutamiseks. FPGA-d, mille abil saate ühel või teisel viisil koodi kiibile panna ja see töötab palju kiiremini kui siis, kui lihtsalt toidate seda kiibile.
Neid asju saab ristata. Oleme saanud 3D XPointi Intelilt ja PCMi IBMilt - need on uut tüüpi mälud, mis on RAM-ist aeglasemad, RAM-ist odavamad, kuid mitte lenduvad. Ja need tekitavad paljudes tarkvaratootjates, millest ma olen rääkinud, pisut põnevust. Meil on olemas SSD-d, kuid nüüd on need väga-väga suured ja nad pakuvad paralleelset juurdepääsu. Paralleelse juurdepääsuga väga suurele SSD-le saate läheneda RAM-i lugemiskiirusele sarnasele lugemiskiirusele. Meil on see võimalus kolme tüüpi salvestusmälu, 3D XPointi kraami ja SSD-de jaoks, mis kõik käivad eriti kiiresti. Ja kuna andmebaasi olemus on kiirus, proovib kogu andmebaasitehnoloogia neid võimalikult kiiresti kasutada. Ja see hõlmab ja on seotud paralleelse arhitektuuriga, kuid vähendab paralleelset arhitektuuri. Riistvarataseme jõudlus kiireneb kogu aeg, seda on tehtud aastaid, tehakse seda jätkuvalt ja üldkulud langevad.
Pisarate rada. Tegemist on lihtsalt andmebaaside erinevate katsetega, esimesi andmebaase enne andmebaase nimetati üldjuhul võrguandmebaasideks, siis tulid relatsiooniandmebaasid, siis tulid objektide andmebaasid, need ei saanud suurt veojõudu, siis tulid veeruhoidlate andmebaasid, mis kas relatsioonilisi andmebaase tehti väga erinevalt. Ja siis olid meil dokumendiandmebaasid ja SQL-andmebaasid, mis olid objektide andmebaasid, teisiti tehtud, või kui soovite, sama objekti andmebaaside veerg ja nad püüdsid kinni. Ja hiljuti olid meil graafiliste andmebaaside veojõud ja RDF-andmebaasid. Ja mida te vaatate, on olemas vähemalt kolm erinevat andmestruktuuride komplekti. Relatsiooniandmebaas täidab tabeleid ja ridu väga hästi. Dokumentide andmebaas ja objektide andmebaasid - need on väga ebamugavad, eriti hierarhilised andmestruktuurid. Ja graafiku andmebaasid ja RDF andmebaasid täidavad võrgu andmestruktuure väga hästi. Ja neid erinevaid, ma pean neid kolmeks reaks, need read jätkuvad lõputult. See ei peatu, sest mootorid, mis teevad neid asju hästi, ei tööta eriti hästi teiste andmete struktuuriga.
Ja siis on meil Hadoopi riknev tegur. Hadoopi andmebaas pole, kuid on ka andmebaase, mille salvestusstruktuuri jaoks kasutatakse HDFS-i. Ja paljud asjad, mida Hadoop teeb, on sellised halduse asjad, mida tuleb andmebaasi jaoks teha. Samuti väärib märkimist, et Spark pole ka andmebaas, kuid tal on see olemas ja see on ebaküps, kuid sellel on SQL-i optimeerija ja seetõttu on see nagu andmebaasi tuum, teadmata tingimata, kuhu andmeid salvestate. , kuid kui kleepida see HDFS-ile, täidetakse tegelikult suur osa andmebaasi nõudest, lihtsalt selle aluseks oleva failisüsteemi võimaluste abil. Eriti sädemest on saanud andmebaasi ökosüsteemi osa ja seda liidetakse sageli võimsamate andmebaasidega ning selle põhjuseks on tegelikult analüüs. Analüüs - säde on, hästi, see läheb analüüsimisel väga-väga kiiresti. Analytics on peamine rakendus, millesse enamik inimesi praegu investeerib, nii et need kaks käivad käsikäes. Andmete liitmine, mitte koondumiseeskirjad, peaks see olema ilmselge sellest, et teil on olemas vähemalt kolm erinevat vajadust, struktureeritud andmebaasid ja seega andmete liitmine, kui soovite andmeid nende vahel jagada. See on sageli vajalik, kuid teil on ka andmebaase, mis laienevad, ja andmebaase, millel pole, tõesti võimsatel mootoritel, nagu Teradata või Vertica, on väga konkreetne koht, kuid väiksematel mootoritel, mis saavad teha kohutavalt palju tööd, nii et föderatsioon on seal tõenäoliselt veel pikka aega isegi relatsiooniandmebaaside vahel.
Viimane asi, mida öelda, IoT, pole lõppenud, kuni paks daam hakkab andmeid häirima. IoT võib luua ühel või teisel viisil andmebaasimaailmas erinevat dünaamikat ja see muudab asja veelgi keerukamaks. Loodetavasti toimub mingil viisil lähenemine, kuid ma ei näe, et see kõik kokku läheks nagu relatsiooniandmebaasidega. Mitte igal ajal niipea.
Ja ma arvan, et see on kõik, mis mul on öelda, nii et annan selle Austraaliale üle.
Dez Blanchfield: Aitäh, Robin. Tänu kõigile meiega liitumise eest, tänu sellele, et leidsite mind täna hommikul või täna pärastlõunal teie aega. See on tõesti kuum teema, kuna oleme viimasel kümnendil kogenud üsna palju plahvatust seoses sellega, kui palju andmeid meil on vaja käsitleda, ja alati, et andmed asuvad mingis süsteemis, mis enamikul juhtudel on mingil kujul andmebaas. Ma arvasin, et viin meid kiiresti läbi väga kõrgetasemelise jalutuskäigu, kuidas me siia jõudsime, loodava probleemiga ja asjadega, mida peame praegu lahendama, ja siis räägime siis lahendus, mida saab sellele rakendada. Lubage mul lihtsalt haarata oma esimene slaid siia.Olen seisukohal, et oleme praegu selles kohas, kus DB admin 2.0 ehk andmebaasi admin 2.0 on selline, kus me praegu oleme, kuna kunagi oli andmebaasi administraator üsna sirgjooneline roll ja väljakutse ja sa saaksid kedagi üsna kiiresti koolitada. Tänapäeva maailmas see enam nii pole ja ma näitan teile, miks see nii on.
Kunagi oleks andmebaaside administraatoril võimalik luua ühendus DB tagapõhjaga ja teha kiire andmebaaside kuvamine ning süsteemis oleks nimekiri andmebaasidest, mida nad pidid teadma ja nad saaksid väga kiiresti läbi need andmebaasid ja valige need ning neil on natuke pistmist ja sondi ning tõlke abil kirjeldage tabelit, et teada saada, mis on tabelis ja igas veerus ja reas, ja see oli suhteliselt lihtne väljakutse ning kui lugeda keskmist kaks või kolmsada lehekülge raamatut andmebaasi administreerimisest iga platvormi kohta, saite peaaegu ise midagi õpetada, ilma et peaksite tegema raketiteaduse kraadi.
Kuid see pole enam nii ja selle põhjuseks on minu meelest see, et andmebaasimaailmas on lihtsalt liiga palju võimalusi selleks, et üks inimene saaks olla spetsialisti spetsialist ja saaks käsitsi hallata ja hallata . Ja selle põhjus on see, et serverite ja andmebaasisüsteemide ning andmebaasiserverite ja rakenduste komplektide maailmas on viimase nelja kuni viie aastakümne jooksul jõudnud väga pikk tee. Kunagi ammu oli meil suur raud, et pidime tegelema tegelikult väikeste andmetega ja naeruväärselt väikesega, kui nüüd tagasi vaadata. Ma nägin teisel päeval tõeliselt kena fotot sellest hämmastavast daamist, kes oli NASA juhtiv programmeerija ja arendaja ajal, kui me inimesi Kuule panime, ja tema kood oli välja töötatud saja kolmekümne kahega. veerg rida er ja ventilaatoriga volditud ning tegelikult oli see tema kirjutatud koodi hulgast kõrgem kui ta oli.
Ja kui ma selle peale mõtlesin, siis olin nagu tegelikult, see on tõenäoliselt umbes kaks või kolmsada megadat andmeid, kuhu ta pidi selle kõige rohkem, kui mitte vähem, siis tippima. Ja nii oli tema koodi hoidmiseks vajalike andmete üldkogus, kuigi see paberil välja töötades oli füüsiliselt temast kõrgem, tegelikult väga-väga väike kogus. Isegi need tohutud toa suurusega arvutid ja see on selles slaidis IBM System / 360, oli selle andmete maht tegelikult tänapäevaga võrreldes väike. Tegelikult on meie nutitelefonides 60 ja 128 ning 256 gigatiive ja varsti on meie telefonides terabaiti, kui välklambi hind langeb.
Ja nii tollal ja sellel ajastul oli andmebaaside haldamine üsna sirgjooneline. Siin on ülevaade 3270 terminalisessioonist ja DBA jaoks, kui saate sisse logida ja vaadata andmebaasiga seotud failide arvu ning seal olnud indekseid ning ridu ja veerge. Ja siin ekraanipildis näete, et selle kontriks on üks tabel ja mitu tabeliruumi, see oleks olnud kogu suurarvuti, mis haldab ühte andmebaasi tabelit. Kui täna on andmebaasisüsteemides miljardite kirjete kirjeid. Ja muutus toimus tänu tehnoloogia muutusele, mis võimaldas meil luua andmebaasiplatvorme ja andmehaldussüsteeme.
Kui mõtleme omamoodi originaalsete suurarvutite ja paljude arvutite jaoks, mis käitavad andmebaase ja lõpuks relatsioonandmebaase, siis nii viiskümmend pluss aastat tagasi, kui ka tolle suure raudse maailma ja väikeste andmekogumitega, mis meil olid, selleks ajaks, kui me jõudsime umbes kaheksakümnendatesse , me olime omamoodi, käisime suurarvutitest minist mikro-ni ja meil olid arvutid, mis käitasid selliseid asju nagu dBase II ja dBase III ning DOS ja CP / M ning meil oli väga varane relatsiooniandmebaas- saadaval olevad stiilitehnoloogiad ja need olid skaalal üsna harjumuspärased võrreldes sellega, millega olime harjunud suurarvutis. Üheksakümnendatesse jõudmise ajaks olid meil olemas näiteks Oracle ja DB2. Ja üheksakümnendate lõpus oli meil inimesi nagu salajasi arvuteid, mis võiksid võrgumudeli järgi liimida, väga-väga suuri masinaid, kapi-suuruseid masinaid ning võtaksid neid kokku ja ehitaksid need arvutiklastrid. Kuid isegi siis oli see tänapäevaga võrreldes väike.
Kuid siin üles tõusnud slaidil on see Hadoopi klaster ja toimib tõhusalt nagu üks masin ning sisuliselt on see lihtsalt väga-väga suur arvuti ja mahutab seda tüüpi veebimahuandmeid, millega oleme praegu harjunud. . Ja nii on andmebaaside haldamise väljakutse, andmebaaside haldamine seda tüüpi platvormidel minu arvates tõepoolest raketiteadus. Peate olema äärmiselt nutikas tegelane, et aru saada tehnoloogiast, milles see töötab, platvormi, millel see töötab, seal olevatest andmetest, nende andmete kasutamise tüüpidest. Ja jah, me nägime seda plahvatust 2000. aastate algusest, kus meil oli Microsoft SQL muutunud asjaks, Lotus Notes oli üsna hästi välja kujunenud ja seal väljas ning koha peal hiilinud Lotus Notes andmebaaside arv oli üsna hirmutav. Ja meil olid tavalised Oracle'i ja DB2 turgu valitsevad operaatorid ja nad hakkasid tõesti kätte saama. Mõned kaubamärgid nagu hakkasid juba hääbuma. Kuid tegelesime tõepoolest selle ajani ainult traditsioonilise andmebaaside administreerimisega, umbes 2006. aasta ajastul, kus, kui ma lähen tagasi selle klastri kuvandile, oli see, mida me kutsusime Beowulfi klastriteks, asjaks, kus me saaksime võtke riiulilt välja arvutid ja liimige need kokku ning tehke suuremad superarvutid.
Kuid alates sellest hetkest ületasime tipptaseme, kus inimesed said hallata vanakooli andmebaase ja - nagu ma ütlen, minu arvates -, muutus skaala väga-väga suureks, väga kiiresti. Peaaegu nii, nagu oleks meil käes olnud see tehnoloogia suure paugu sündmus, mis ajendas andmeside- ja andmehaldustehnoloogiat ning eriti neid ümbritsevaid andmebaase. Ja kuna me tegelikkuses ehitasime kõrgjõudlusega arvutusstiilis klastrite andmeid erinevates vormides. Ja selle punkti täpsustamiseks on siin meie käsutuses olevate andmebaasitehnoloogiate ülevaade 2016. aasta seisust. Alates parempoolsest alumisest nurgast ja avatud lähtekoodini, kuni infrastruktuuri vasakpoolsest ülanurgast. Ja paremas ülanurgas meile kättesaadavate rakenduslahenduste paremas ülanurgas ja vasakpoolses alanurgas - segu infrastruktuurist ja jõudlusmootoritest, mis teevad analüüse jne. Ja keskel on loomulikult sellised seadmed nagu meie nutitelefonid, mis töötavad tegelikult väga väikestes andmebaaside versioonides, näiteks hallata meie kontakte ja nii edasi, või meie kõnelogi ja muud, mis meil on.
Ja nii et minu meelest toimus selline plahvatus, nagu kambriumi plahvatus, just selliseks asjaks, kus selle väga lühikese aja jooksul, umbes 2006 kuni 2016, mis on tegelikult kümmekond aastat, toimus tehnoloogia areng, nagu see oli. Oleme nüüd näinud, kuidas graafiaandmebaasid muutuvad suureks, mälusisesed andmebaasid muutuvad suureks, SQL-andmebaasid on tulemas. Kolimine erinevatele arvutimudelitele, Hadoop, sai alguse, meil oli MapReduce mudel, nüüd on meil Spark ja voogesituse analüütika ning voogesitusarvutid, vastupidavad hajutatud andmed, raamistikud, mida inimesed peavad nende jaoks välja töötama, et pääseda vajalikele skaaladele, ja kui mõtleme sellele teekonnale, siis läbida omamoodi, millised on suhteliste andmebaaside haldussüsteemid tavaliste kahtlusaluste, Oracle, PostgreS, Sybase, IBM DB2, MySQL ja Microsoft SQL Server platvormiga. Oleme näinud, et mõned uued lapsed tulevad nüüd blokki, Clustrix, Xeround, NuoDB, MemSQL. Neid on veel kümneid ja kümneid, nagu te sellel slaidil enne nägite. Kui kujutate ette väljakutset, kui peate neid platvorme tundma ja teadma, kuidas neid käivitada ja saada klaasklaas, mis tähendab, et peate olema DBA ja neid asju tegema, pole väljakutse kaugeltki tühine. Ja siis tulid ootamatult NoSQL mootorid, mis on täiesti uus tõeline lõbus väljakutse.
Ja nii et viimane slaid, mis mul siin on, on omamoodi ülim üks-kaks-kolm lüüasaamist ja see tähendab, et oleme nüüd osa neist tehnoloogiatest kasutusele võtnud ja loonud neile teenindusvõimaluse, panime need pilvemudelid ja nüüd on need saadaval utiliidina, teenusena, andmebaasi saate põhimõtteliselt teenusena ja tavalised kaubamärgid, mida me seal näeme Amazoni veebiteenuste ja Google'i Cloud Compute platvormi ning Microsoft Azure kaudu, on need, mis inimestele jõuavad küll, aga pilveplatvorme on praegu kümneid ja kümneid. Ja näiteks Austraalias on midagi sellist nagu sada kaksteist ettevõtet, mis on heauskselt suures mahus avalik pilv ja pakuvad andmebaasiteenuseid erinevates vormides.
Mõelda väljakutsele, millega keskmine DBA peab voodist tõusma, tööle minema ja hakkama saama, on üsna mõistlik väljakutse. Ja seetõttu olen ma praegu väga seisukohal, et nagu paljud asjad elus, oleme ka horisontaalselt ja vertikaalselt üles tõstnud, see tähendab infrastruktuuri skaala väga horisontaalses, peaaegu lineaarses kasvumudelis ja korstna keerukuse vertikaalses mõttes, andmebaasiplatvormide arv, rakendusraamistike ja mudelite arv, millega peame hakkama hakkama, on jõudnud kaugele üle selle, millega inimesed peaksid ühe klaasikuva korral hakkama saama ja mida nüüd andmebaaside administraatoritele vaja on terve hulga uusi tööriistu, et saaksime kõigi nende platvormidega vestelda, neid hallata, hallata ja toetada ning usun, et see on kogu meie tänahommikuse või täna pärastlõunase vestluse teema ja seda silmas pidades, Ma annan üle meie külalisele, kes räägib palju oma tootest ja kuidas see väljakutse lahendab.
Eric Kavanagh: Hea küll, Scott, ma lähen kätte -
Scott Walz: Tänan teid väga, hea küll, tänan teid. Tänu Dez, aitäh Robinile ja aitäh kõigile, kes minuga ühinesite ja mind täna valite. Tahan tänada Robinit ja Dezit, kes viisid mind mälurajale, olles üheksakümnendate algusest kosmoses olnud ja te toonud tagasi palju häid mälestusi. Mälu, mida ma ei näinud ühelgi neist slaididest ega piltidest, olid perfokaardid. Ja see oli esimene asi, mida mulle tutvustati, kui ma oma esimesel töökohal ülikooli astudes asusin, käskis mu töökaaslane minu kõrval olevas kuubis, et ma ei peaks tema perfokaarte puutuma. Niisiis, jah, absoluutselt ja see on olnud tõepoolest väljakutse ja väljakutse, mille kallal oleme oma kliente aidanud lahendada ja alates üheksakümnendate keskpaigast ning see on toode, millest tahan täna rääkida. Vaatame mitme platvormi haldust ja see on ainult alamkomplekt. Valisin graafiku, aga kui Dez pani üles -
Eric Kavanagh: Sa pead oma ekraani jagama.
Scott Walz: Oh, kindlasti, tänan teid.
Eric Kavanagh: Ära muretse. Ja inimesed, ärge kartke, küsige küsimusi. Meil on täna kõnes kolm nutikat püksi, seega on need rasked küsimused. Võite kasutada oma veebiülekandekonsooli küsimuste ja vastuste komponenti või piiksutada BriefR-i räsimärgiga. Olgu, Scott, vii see ära.
Scott Walz: Seal me läheme, aitäh. Ma haarasin selle slaidi ja selle pildi. Dezi pilt tõmbas mind tõeliselt eemale, see tähendab, et see on tegelikult maailm, milles me praegu elame, ja maailm, milles DBA-d esinevad. Ja nagu nad mainisid, pole see enam teie, sina, tegelikult vaeva, et suuta seda teha lihtsalt jõhkra jõuga. Teil on tõesti vaja tööriistu ja see on see, et me tuleme mängu ja näeme kogu seda lülitit, hoo muutumist seal, kus see oli juba varakult, ja kui te mainisite, et meil oli väga palju vaeva, siis läksime tööle mitme andmebaasi platvormiga , nii et see oli meie esimene katsumus tööriistade kallale ja siis olime tagasi organisatsioonide asukohtadesse ning pärast aastat 2000 ja siis, kui see natukenegi kitsenes. Organisatsioonidega tahtsime kindlalt edasi minna, kuid siis tuli see tagasi ja see puhkes tõesti, kui tutvustasite kõiki neid uusi platvorme. Ja nüüd, selle asemel, et koondada need kindlale platvormile või tehnoloogiale, ei leia ükski neist organisatsioonidest välja, mis on parim. Milline on parim rakenduste andmebaas ja milline on parim platvorm, mida kasutada? Ja seda öeldes tahan ma teid natuke selgitada selle kohta, mida me DBArtisaniga teeme. Ja DBArtisan on olnud meie juhtiv juhttoode, kuna see ütleb platvormideüleste keskkondade kohta juba üle 20 aasta ning siin me elame ja see on koht, kus meile meeldib oma klientidega rõhutada ja töötada ning anda neile tööriistad nende produktiivseks muutmiseks ja esines.
Lähme edasi ja lähen kohe sisse. Näitan toodet rohkem slaidide kaudu ja arvan, et ilmselt teete seda ka teie. Neile teist, kes pole DBArtisani varem näinud, vaatame kompi ja arvan, et Dez kasutas väljendit „ühekordne klaaspaneel“ ja see on asi, mille üle me oleme uhked, et ta esitas DBA-le üheainsa ülevaate. kõik nende platvormid. Õige, pole vaja ühtegi muud rakendust avada, me loome ühenduse ja saadame teid sinna ning hakkame platvormiga koostööd tegema. Vaadates vasakul asuvat andmebaasi uurijat, saame selle luua oma äranägemise järgi, saame seda korraldada vastavalt soovile. Ja näete, et mul on segu, mul on mõni Oracle'i server, mul on MySQL, siin on ka PostgreS, mul on ka üks - see on märgistatud tootmisserverid, mis sisaldavad mõnda MySQL-i serveri keskkonda. Jällegi näeme kohe seal, et oleme hästi vormistatud. Kui ma vaatan uue andmebaasi registreerimist, näete ühte platvormi, mida toetame, on paar, kelle ma tahan üles tuua. Võite märgata, kui see on teie SQL, selle tugi, Teradata, Apache, PostgreS, siin on meie toetatavad geneerilised tooted.
Kui meil on mõne platvormi jaoks JDBC-draiver või LDBC-draiver, saame ühenduse luua, luua ühenduse ja lubada teil platvormiga töötada otse DBArtisani seest. Jällegi, lastes teil keskenduda käsil olevale tööle, mitte sellele, kuidas te seda tegema hakkate. Kõndige see kõik läbi. Kuid ma tahan näidata mõnda asja toote kohta. Sel juhul avagem ja me tegeleme näiteks Oracle'iga. See on lihtsalt minu väike siinne sihtleht, kuid ma tahan minna ja vaadata mõnda oma skeemi, millega ma töötan. Kavatseme sisse tõmmata ühe suurema skeemi, nii et jälle toome tabelite loendi. Õige, sel juhul kavatsen ma tabeli avada, nii et me lihtsalt valime need välja ja need tuuakse meie objektiredaktorisse.
Nüüd on Oracle midagi sellist, millega olen aastaid koostööd teinud. See, mida ma teile näitan, on teile tõenäoliselt lihtne ütlus. Kuid kui platvormiks on Oracle või kui platvormiks on PostgreS või just teile antud platvorm on Teradata ja peate kiirusega hakkama saama, on ülesandeks lisada veerg. Või äkki on käepärane ülesanne veeru kustutamine. Kuid te ei soovi süntaksi pärast muretseda, eks? Tahame minna, kirjutame lihtsalt vajaliku, paneme paika ja jätame DBArtisani genereerima. Siin peame vajutama “Alter”. See genereerib meile skripti. Jällegi väga lihtne näide, kuid mõte on selles, et selle veeru genereerimiseks ja tabelisse paigutamiseks peame selle heaks ära tegema.
Mida me ka teha saame, on veergude liigutamine tabelis. Kui olete kunagi proovinud seda teha traditsioonilisega, on see natuke keerulisem kui lihtsalt üks koodirea, nagu see on. Kuid jällegi töötab DBArtisan kulisside taga, genereerib teile koodi ja jälle SQL-i. Suletakse siit ära. Enne kui teen seda, märkan uuesti kõik vahelehed, kasutajaliides on väga intuitiivne. Kui tulen maadeavastaja juurde, kui hüppan PostgreSi, eks? Kui ma lähen sinna oma skeemirežiimi, siis vaadake tabelit, väga sarnane välimus ja tunne, eks? Teeme selle lahti, jälle näeme siin teavet. Omadused, esivanemad, sambad. Oleme spetsiifilised platvormi jaoks ja anname teile selle kasutajaliidese, et saaksite seda kuvada ja objektidega töötada. Saate teada, mida peate tegema, ja see võimaldab teil seda teha tõhusalt ja õigeaegselt, nii et te ei pea muretsema selle pärast, mis on klausel, mis peab sinna minema, et andke see võimalus. Me hoolitseme selle eest teie eest.
Samuti hakkan nüüd vaatama SQL Serveri juurde ja räägin natuke teistest funktsioonidest, nii et me kõik peame andmebaasi jälgima. Nii et taaskord käivitage see, vaatame kõiki toimuvaid seansse ja käimasolevaid seansse. Kuidas me näeme, milliseid avaldusi täidetakse ja kas meil on selle üle kontroll? Kas peame seansi lõpetama? Kas peame nägema lukke, mis võivad andmebaasis olla? Kas blokeerivad lukud? Jällegi on meil kogu see teave siin käeulatuses, et saaksime kiiresti reageerida, vajadusel parandusmeetmeid võtta ja selle ümber pöörata. Tuleme tagasi maadeavastaja juurde. See on koht, kus see on juhtmõte, see on koht, kuhu ma alati tagasi pöördun, see on koht, kus mulle isiklikult meeldib siin asju alustada ja tööd teha. Kuna olen ühendatud utiliitide vaatamiseks SQL Serveri andmebaasiga. Kuna oleme platvormidevaheline, saame hakata uurima väljavõtteid ja rändeid. Me võime liikuda platvormide vahel, kui peame objektid ühelt platvormilt teisele rändama, saame seda teha, kui need objektid eksisteerivad erinevatel platvormidel. Skeemide ekstraheerimine, avaldamine aruannetes, andmete laadimine ja tühjendamine ning andmebaaside varundamine.
Jällegi, kõik see UI-st. Ja tulles siia tööriistade juurde, näete täielikku tööriistakomplekti, millest alates saame töötada, eks? Jaotise „Failides otsimine” abil saate teha täieliku andmebaasiotsingu, kus otsime süsteemitabelitest seda stringi, mida otsite. „Skript ja faili täitmine”, kui teil on standardlause, mida saab käivitada mitme platvormi ja mitme andmeallika suhtes, saame selle seadistada otse DBArtisanis osutades eesmärkidele, mida me tahame selle täitmiseks. Vajutage nuppu „Mine” ja see käivitatakse ning tuuakse tulemused tagasi kõigi nende sihtandmeallikate suhtes. Jällegi, lastes teil töötada sellest ühest klaasist.
Ja „Analüütikute seeria” jällegi on need põhjalikumad. Need on suunatud rohkem relatsiooniandmebaasidele, kui hakkame tutvuma uuemate platvormidega, kui näete, et laiendame seda funktsiooni ka neile areenidele. Ja üldiselt on lihtsalt palju kasutajaliidese täiustusi. Spetsiaalselt DBA jaoks mõeldud funktsioonid. Üksustel, nagu meil, on võimalus skriptiteeki teha.Need SQL-skriptid, mida te sageli rakendate mitme platvormi vastu, salvestage see siia, lohistage, niipea kui meil on uus ISQL-aken üles seatud, võime selle lihtsalt lohistada ja skript on nüüd valmis minema. Jällegi, kui see on teie käeulatuses, et saaksite seda teha ja hakkama saada. Võite märgata, et tarnime skriptidega, mis on juba mõne platvormi jaoks määratletud, et saaksime igal ajal edasi liikuda ja luua nii palju kui vaja.
Tore asi, mis mulle meeldib ja mida paljud meie kliendid teevad, kui olete kunagi huvitatud, ja saan selle küsimuse kohta palju: „Kuidas ma seda teen? See on päris lahe. Kuidas DBArtisan seda teeb? ”Siin on väike funktsioon -“ Logfile ”- saate logida kõik meie täidetavad SQL-avaldused, nii et kui soovite teada, kuidas me selle uurimusliku asustame või kuidas PostgreSQL-i tabeli redaktorit asustame või Teradata tabel, logige SQL sisse ja me salvestame kõik, mida DBArtisan täidab andmebaasi vastu. Võite tagasi tulla ja vaadata seda SQL-i ning omada kõike, mida vajame. Võib-olla soovite selle lisada oma skriptide osana. Absoluutselt. Täiesti korras.
Meile meeldib olla väga läbipaistev selle suhtes, mida me teeme ja mida me andmebaasi suhtes täidame, seega lubame teil salvestada ja salvestada kõike, mida me andmebaasis rakendame. Meil on ka konfiguratsioonivalikud. Võite märgata, et see on seadistatud kui „Objektiomaniku korraldamine”. Saan seda seadistada ka „objekti tüübi järgi”. Kui sattusin uuesti oma PostgreSQL-i keskkonda, läksin skeemi, kui vaatasin SQL-i, mitte just sellesse skeemi kuuluvaid GIM-tabeleid, näen kõiki tabeleid, sõltumata skeemi nimedest. Jällegi erinevad viisid asjade korraldamiseks, mis kohandavad seda tõesti teie enda töövoo jaoks ja kuidas soovite seda näha.
Ja viimane asi, millest tahan rääkida, on oskus „Järjehoidjaid” seadistada. Kui ma puurin sisse, kui töötan ühel minu platvormil ja tahan keskenduda ainult oma tabelirežiimile, siis saan järjehoidja lisada. Ma tean, et see on väga lihtne funktsioon, kuid seda on tore saada, eriti kui töötate nii paljude andmeallikate ja sama paljude platvormidega, kui tänapäeval on DBA. Süsteemi sisenemiseks käivitage DBArtisan ja laske järjehoidjate halduril viia teid otse puu kohale, kus peate olema ja töötama. Ja siis saaksin siit luua uue laua ja jälle platvormidel, mida toetame, ja mida te juba varem nägite, ning käime teid läbi viisardi, et lasta teil sõita, areneda ja tabelit luua. Ja me genereerime kogu vajaliku süntaksi, et seda kulisside taga teha, ja esitleme seda teile lõpuks eelvaatepaanil. Võite valideerida ja näha täpselt, mida me genereerime. Võite vajutada nuppu „Käivita“, seejärel nuppu „Lõpeta“ ja lasta sellel täita. Või salvestage see või lükake see teise ISQL-i aknasse, nii et tehke sellest uuesti - võib-olla peab see kuuluma suuremasse ja suuremasse skripti, mille soovite salvestada ja juurutada pakkide akna tundide ajal.
See on ülevaade DBArtisanist. Kui me räägime sellest jälle, siis see on toode, mida on nähtud palju platvorme, nende platvormide tuge ja suurepärast kasutajakogemust, suurepärast tagasisidet ka meie klientidelt. Ja kui olete üks paneelidest huvitatud, kuid kui teil on vaja leida midagi IDERA või DBArtisaniga seotud, võtke julgesti ühendust ja võite mind kindlasti leida minu aadressilt.
Eric Kavanagh: Hea küll, ma loodan, et see on küsimus Robinile ja siis Dezile ning siis jälgin kohalolijate küsimustele ja vastuseid. Robin, vii see ära.
Robin Bloor: Olgu, ma mõtlen, et esimene küsimus, olen tegelikult DBArtisaniga juba üsna pikka aega tuttav olnud, nii et olen selle võimalustest teadlik. See, mida ma teile huvitaksin, on selle omamoodi tulevased teed siit. Ma mõtlen, ma näen, teate, viimati, kui ma seda vaatasin, pidi see olema juba ammu. Ma näen, et toetate vähemalt kolme andmebaasi, kuid ma ei teadnud, et te seda varem toetasite. Milline on DBArtisani edasiliikumise tee? Kas on tõenäoline, et lisate lihtsalt üha rohkem andmebaase või on see funktsioonilaiendi asi? Kuhu kavatsete sellega minna?
Scott Walz: See on suurepärane küsimus ja mulle meeldiks kõik eelnev. Kindlasti jätkame väljaarendamist, sest traditsioonilised RDBMS-platvormid ei istu paigal, eks? Nad jätkavad väljaarendamist. Me jätkame seda rada. Ja siis näete, kuidas hakkame otsima ja minema selles suunas, et toetada uusi platvorme. Kuna me tunnistame, et ehkki mõned neist platvormidest, traditsiooniline RDBMS, jätkavad oma kasvu, on teatud olukordades, et uued platvormid on klientidele sobivad platvormid. Jälgime tõesti sellel turul, sellel segmendil tähelepanelikult ja proovime teha õigeid otsuseid, millistele platvormidele minna. Tundub, et need muutuvad iga päev praktiliselt.
Robin Bloor: Noh, nagu mina ja Dez ütlesime, see on väga elav turg, võib-olla üks võimalus seda vaadata. Veel üks asi, mis mind huvitaks - ilmselt ei saa te sellele küsimusele täpsemat vastust, kuid olen omal ajal kohanud saite, kus on Oracle'i tuhandeid juhtumeid ja Oracle ei olnud ainus kasutatav andmebaas, mis oli juurutamisel, teate. Ja kui ma nendega tegelikult rääkisin, kuidas majandate nii paljusid juhtumeid, kui nad ütlesid: "Noh, teate, on vaid umbes viis või kuus suurt eksemplari ja meil on umbes kolm DBA-d, mille me sellesse kohta jaotame." Olen huvitatud DBArtisani kasutamisest, kuna sellega saate teha kohutavalt palju, kui palju andmebaase see üle asub, ütleme tavaliselt, või mis on suurimad näited, mitu stringi saab korraga hallata?
Scott Walz: Noh, ma olen olukordi näinud - ja jälle, see on natuke keeruline, selles küsimuses, kuna DBArtisan lubab mul ühele eksemplarile määratleda mitu ühendust või mitu andmeallikat. Võib-olla tahan teha sisselogimise ja seejärel madalama õigustega sisselogimise, kuid olen klientidega rääkinud, et kõige kokku varisemisega läheb see mitmele ekraanile. Kui ma neilt seda küsisin, on küsimus, mille olete mulle esitanud, järgmine küsimus: “Kuidas te nii palju hakkama saate?” Ja ta vastab: “Ma ei tee seda.” „Ma saan hakkama sellega, mida suudan, kuid mul on vaja juurde pääseda kõigele.“ Ma ei ole veel näinud kõike, mis peatuks, teate. Inimeste haldamise ülempiir on tegelikult selle inimese, üksikisiku, ülempiir käepide. Kuid teate, nagu ma mainisin, need inimesed, kellega ma väljakutseid teenindan, nad tunnistavad avalikult, et neil on kõik need sidemed, kuid pole kuidagi võimalust, et nad saaksid sellega hakkama. Nad loodavad oma meeskonnale. Nagu ma olen kindel, et olete seda kogenud, jah.
Robin Bloor: Noh, ma olen tegelikult olnud ka DBA, kuigi ma ei teinud seda väga kaua. Ja üks asi, mida te teate, mäletan, peale kõige muu relatsiooniandmebaasides, on see, et saate SQL-iga teha tohutult palju asju. Sageli rohkem, kui arvate, et võiksite. Mis seletab ühel või teisel viisil mõnda DBArtisani funktsionaalsust, kuna see tõlgib lihtsalt otse SQL-i. Kuid teate, ma olen kindel, et teete ka muid asju. See on kõik SQL-i skriptid või on ka muid erirutiine, mis on kirjutatud esoteeriliste olukordade jaoks?
Scott Walz: Jah, suur osa sellest, suurem osa sellest on SQL, see on just selle olemus. Kuid me kirjutame rutiine, mida saab tarnija tööriistade abil käsurealt käivitada (müüja esiplaanid). Paneme esiotsa, teate näiteks platvormidel olevate andmete laadimise utiliitide jaoks, eks? Need pole SQL-skriptid, eks, need on käsurea tööd. See loob need ja suudab anda need DBA-le, mida nad saavad seejärel täita. Jah, me teeme natuke mõlemaid, kuid enamuse sellest moodustavad SQL-skriptid.
Robin Bloor: Vaadeldes, sest ilmselt peate ühel või teisel viisil heita pilgu toimuvatele arengutele, mida ma pean üsna uueks. Ma mõtlen, et üks huvitavaid asju, mis mul toimumas on, on see, et Spark startib ilmselgelt nagu rakett, kuid Sparki SQL on juba õudselt ebaküps, et hakata natuke küpsem välja nägema, pisut SQL võimalustega. Kas vaatate selliseid asju ja mõtlete, kas hakkate juhtima neid, kellel on DBArtisan?
Scott Walz: Kindlasti ja mina ka. See on alati olemas. Ma tean, et meie tootejuhtimismeeskond otsib alati, kuhu minna, ja absoluutselt kõik, mis on meie jaoks laual, on seotud sellega, mida tulevikus vaatame.
Robin Bloor: Okei, Dez, kas sa tahad sisse kuhjata?
Dez Blanchfield: Jah, tegelikult on seal hunnik suurepäraseid asju, mille avasite mulle seal ukse, Robin. Tänan teid väga. Soovin just uurida mõnda asja, mis mulle niimoodi tooteid vaadates välja hüppab ja ma olen väga põnevil. Kui ma kodutöid kaks korda kontrollisin, sest nagu dr Robin Bloor juba mainis, jälgis ta, nagu ka mina, seda juba mõnda aega ja mäletan, et vaatasin teist päeva teie tehnilisi nõudeid ja mõtlesin, et tegelikult jookseb see asi väga kaldub sellesse, mida see tegelikult teeb. Ja ma arvan, et mälust - parandage mind, kui ma eksin - arvan, et see oli just nii väike, kui sülearvuti jõudlus DBArtisani mugavalt käivitaks ja ometi oli see võimeline käivitama mõnda päris olulist andmebaasi tagaotsa. Ja mul oli päris huvitav näha, kas teil on nüüd ka Firebird ja Greenplum. Mulle meeldis riistvara nõue või spetsifikatsioon, mis võiks üsna sõna otseses mõttes töötada nagu ühe gigahertsise protsessori RAM-i mälu. See oli päris muljetavaldav.
Kuid kasutusjuhud on asi, millesse tahan natuke süveneda. Kas näete, et toote kasutuselevõtt on vajadus olemasolevate keskkondade tõttu, mis on just kontrolli alt väljunud, või näete, et inimesed on nüüd pisut ennetavamad ja ütlevad, et teate, ehitame midagi väga suur, see on keeruline. Ja ma mõtlen siin näiteks ühinemistele ja ülevõtmistele, kus organisatsioon võib osta hulga ettevõtteid - väikeseid, keskmisi, suuri, iganes - ja pärida need keskkonnad ja luua uus andmebaasi loomise võime. Millised on selle kasutamise tüüpilised juhtumid organisatsiooni tüübi ja sellele rakenduse tüübi osas? Kas valdavalt on inimesed, kellel on olemas olemasolev keskkond ja kes peavad nad lihtsalt koristama ja nende üle kontrolli saama, või on inimesed natuke ennetavamad ja mõtlevad keerukusele, mida nad kavatsevad ehitada ja teid varakult pardale tuua?
Scott Walz: Me näeme rohkem varasemat tegevust just teie mainitud põhjusel - konsolideerumisel. Kuna meil on platvormi tugi, pole see täielik tulevikukindlustus, eks see paneb teid ja teie DBA-sid tõeliselt heasse olukorda, kui nad vaatavad potentsiaalset omandamise eesmärki, eks, siis nad on natuke vähem , tead, mõte, milliseid platvorme võiksime pärida, eks? Ehkki see on oluline, eks, on mure seal pisut väiksem kui see, mida see meie DBA-dele tähendab, eks? DBA-del on toode nüüd, kui nad teavad, et saavad ühenduse luua ja kui nad on tuttavad toote kasutamisega, siis on nad tuttavad just selle platvormi külge ühendamisega, mille nad on just omandanud. Nii et see on kindlasti valdkond, mida me jälle näeme - kaua teate, kliendid, kellel on kõigi nende platvormide mash-up, eks? Kuidas ma käed selle ümber teen, eks? Ja nad on seda proovinud, sest mõttekäik on see, et igal platvormil on tööriist, eks? Me saame kasutada oma tööriista, eks? Kuid lõpuks tuleb tagasi see, et teate, mida, jah, võite, aga mitte ainult, et ma pean õppima kõiki platvorme, nüüd õpin kõiki vahendeid, mis on kaasas iga platvormi ja nii et olete just täiendanud DBA tööd. Nii et me näeme ka seda olukorda, kus nad tulevad meie juurde tagasi ja ütlevad: "Teate, me peame käed ümber käima. Hankigem DBA jaoks üks tööriist, sest mul on DBA jaoks palju olulisem teha kui uue tööriista kasutajaliidese õppimine. Või erinevad tööriistad. ”
Dez Blanchfield: Jah, kindlasti mitte. Ja te teate, kui näete, arvan ma eile, et vaid korra kontrollida, et ma ei eksi, siis mälu järgi mäletades, et ma ei eksinud, mäletan, et toetasite näiteks Sybase'i, nii et see asi oli juba mõnda aega olemas. On veel üks küsimus, mis mul teie jaoks tegelikult oli - jah, on tore, kui teie nimekirjas on Greenplum ja Firebird, kuid teie Sybase, selline vanus, saab kiiresti, mis näitab, et see on juba mõnda aega olemas olnud ja teinud head tööd.
Klastrid. Seega on DBA üks suurimaid peavalu see, et nad osutavad sisuliselt sellele, milline näeb välja IP-aadress ja hunnik API-sid või on see JDBC või LDBC või mis iganes, millega me võib-olla räägime, kuid selle taga on klaster. Mida saab või kas DBArtisan teab selle kohta, mis on ukse taga number üks, nagu see oleks, nagu näiteks siis, kui ma ühendan andmebaasi tagaotsa, kas ma näen kõiki seal asuvaid keskkondi ja eriti seda, et seal on kaks osa küsimus, võib-olla. Näiteks klastri puhul, kui mõtlete, teate, toetate IBM DB2 ja Microsoft SQL Database Serverit ning MySQL ja PostgreSQL ja Oracle ning mõnda neist traditsioonilistest RDBMS-idest ja teate, et me juhime alati Master-Slave või Master-Master keskkond koondamiseks ja kõrge kättesaadavus ning ka jõudlus. Kas DBArtisan teab, et ukse taga on midagi, mis pole ainult üks andmebaas iseenesest, vaid klaster, ja kui jah, siis mida ta sellest teab? Ja nii kiiresti sisse voolata, et saaksite vastata samale küsimusele. Niisiis, kuidas on mõne stsenaariumi klastrite taga, kuidas inimesed toime tulevad DBArtisani kasutuses olevate tootmiskeskkondade ja taastamiskeskkondade seguga?
Scott Walz: Suurepärased küsimused. Ma annan teile teada, et see sõltub konkreetsetest platvormidest, sest nii palju kui me proovime, on meil mõnede nende põhjalike, sügavamal asuvate funktsioonide toetamine erinev. Näiteks Oracle'i ja nende RAC-i keskkonna, Real Application Clusteri jaoks saate ühenduse luua selle klastri primaarse sõlmega, kuid läbides siiski minu kuvatud andmebaasimonitori, lubame teil näha SQL-i töötavat ja me ' sa ütlen sulle tegelikult, millises klastri sõlmes see töötab, eks? Selleks, et saaksite täpselt näha, kas teate aeglase jooksuga päringut, hoiame sellel silma peal, millisel sõlmel see töötab? Kuna klastri kogu põhjus on paratamatult lõppkasutaja jaoks, ei huvita teda, kus see täide viidi, kuid DBA jaoks peame seda tüüpi teavet jälgima. Me võime näiteks Oracle'is minna selle detailsusastmeni. Teistel platvormidel, mis meil on, on ühenduvus, tõenäoliselt mitte nii palju üksikasju kui meil Oracle'i puhul.
Tootmis- ja arenduskeskkonna osas on see hea küsimus. Me toetame samal tasemel. Tegelik peamine viis, mida me abistame, on ühenduvuskiht olemas, eks? Saame ühenduse luua ja kõiki funktsioone kasutada. Mul on kliente, kes kasutavad mõnda DBArtisani funktsiooni oma andmeallikate kategoriseerimiseks, eks? Ja jällegi võib see täpselt puududa teie esitatud täpsest küsimusest, kuid me lubame neil töötamise ajal graafiliselt tähistada. Kuna see on üks DBArtisani asju, kas saan kiiresti andmeallikate vahel vahetada. Ja järgmine asi, mida teate, olen valmis kärbitud avalduse esitamiseks ja ma näen, kas olen seotud - kas ma kasutasin seda lihtsalt tootmise või arendamise vastu? Seetõttu pakume DBArtisanis mõnda funktsiooni, mis aitab ka seal tegutsevatel DBA-del seda hallata ja hoida teid vajadusel mõne DBA-tegevusega seotud probleemide eest.
Dez Blanchfield: Seda silmas pidades on teie toetatavate pikkade platvormide loendis kindel ja ma olen kindel, et see plahvatab arusaadavatel põhjustel väga kiiresti. Ma mõtlen, et toetate näiteks öelda DB2 z / OS-is, näiteks suurarvutis, ja siis toetate ilmselgelt seda, mida me varem kutsusime keskklassiks, kuid nüüd lihtsalt UNIX-i süsteemideks ja omamoodi moodsamateks platvormideks, teie tead, Linux ja siis lõpuks kantakse see näiteks Bluemixile ja Cloud Foundryle, nii et saate lõpuks DB2, mis töötab Bluemixi Cloud Foundry, IBM ja pilv pehmes. Kas inimesed käitavad praegu mitte ainult haldamist ja jälgimist, vaid ka seda, mida te juba enne mainisite, võimaluse rännata ja andmeid liigutada. Kas näete, kuidas inimesed DBArtisaniga voodisse hüppavad ja ütlevad: „Teate, meil on vanade suurarvutite peal hunnik asju, millest peame lihtsalt minema minema, ja selle tegemine oli tõelise vaevaga. Kui oskan osutada, klõpsata ja lohistada siit siia, siis saan tegelikult oma andmeid ja skeemi teisaldada ja üle viia. ”Kas see on asi, mida inimesed teevad?
Scott Walz: Nad tõesti liiguvad, eks? Nad viivad andmed ära, eks? Nüüd kasutavad nad selleks DBArtisani. Kas see teeb nende heaks kõike? Ei. Alustame, lohistage, mitte täpselt sinna, kuid võimaldame neil skripte genereerida, sest ideaaljuhul soovite seda kasutada - te ei soovi, et see töö oleks töötab teie klient, sülearvuti sel põhjusel, mida te mainisite. Saame joosta väga madalal jalal, eks? Aitame neil skripte genereerida, siis selle ümber pöörata ja üles ehitada ning siis saavad nad selle skripti üle anda ja lasta serveril käivitada, eks? Ja selleks tehke jõud, hobujõud serveri taga, et seda teha. Aitame neil osa nende töödest luua, et osa sellest tööst ka ära teha.
Dez Blanchfield: Õige. Paar viimast teie jaoks ja siis võime ringi pöörduda. Asi, mis mind tõesti tabas, on lihtsalt teie addendum'i läbimine, mis on fantastiline, ja tegelikult soovin, et meil oleks veel üks tund aega, et üksikasjalikumalt uurida. Õigupoolest on DBA-de jaoks tõesti suur väljakutse põhiline vastavus, infrastruktuuri üldine juhtimine, auditid, praeguse olukorra aruandlus, tulevaste ettevalmistuste vaatamine selliste asjade jaoks, nagu teate, lihtsalt keskkonna üldine kasv. See paneb mind lööma, et isegi kui teie toote tuum, mis just teeb elu lihtsaks, on see üks klaaspaneel, üks vaade maailmale ja ma saan sisuliselt klõpsata ja osutada ja lohistada ning ma armastan seda fakti et saaksin kedagi praegu väga kiiresti koolitada, ei pea nad juhendit lugema, nagu see oleks.Mulle tundub, et see tööriist annab mulle ka võimaluse teha terve rida asju juhtimise, vastavuse ja auditeerimisega seotud küsimustes. Ma mõtlen, et kas ma tõesti olen ärganud, olen kindel, et ka nemad on.
Aga kas te näete, et folgid vaatavad seda nüüd ja lähevad, ja see on nagu see eureka, a-ha hetk, minnes: „Kuule, teate, see teeb DBA elu nüüd väga lihtsaks või operatiivsest küljest lihtsamaks või arengu seisukohast. Kuid jumal küll, me võiksime tegelikult lihtsalt teatada kõigist oma andmebaasidest nüüd ja kõigist andmekogumitest ning sisututest andmetest ja metaandmetest. Nagu sellele, kellel on juurdepääs, kui neile on juurdepääs, miks neil on juurdepääs ja mis tüüpi juurdepääs neil on. ”Ja siis ootamatult lahendage mõned vastavuse tagamisega seotud probleemid. Eriti siis, kui meil on juhtunud andmerikkumiste ümber tõesti suuri asju. Meil on tehtud hämmastavaid asju, näiteks ülemaailmsed finantskriisid, kõik need väljakutsed on tulemas, kuid kuidas me siis kavatseme nõuetele vastavust mõõta, jälgida ja käsitleda? Kas see on inimeste jaoks veel nii suur asi või on see ikkagi omamoodi algusaegadest niipalju, kui DBArtisani sellele rakendatakse?
Scott Walz: Mul on kliente, kes ei oska DBArtisani kohta piisavalt öelda. Nüüd on need, kes on sellest aru saanud. Lambipirn on põlenud. Nad ütlevad: “Oota üks hetk. Saan vastata ja vastata ning genereerida mõnda väga mainitud raportit, eks, kõik ühe tööriista sees. Olen aru saanud. ”Nüüd on veel teisi, kes selle poole veel ei jõua ja see võib olla erinevatel põhjustel, eks? Neid ei pruugi veel olla või võib-olla tegeleb sellega keegi teine, kuid meie kliendid, kes oleme leidnud, et kasutavad seda, see on hetk, eks? See, et mitte ainult ma suudan kogu selle asja tabeli koostada. Ja absoluutselt, koos kõigi vastavusnõuetega, on see tohutu. See on töö iseenesest.
Dez Blanchfield: Noh, tõepoolest. Ja teate, mõtlen kohe, kui ma mõtlen, kui keegi tuleb kaasa ja ütleb, et tahavad luua konfiguratsioonihalduse andmebaasi CMD, kui nad peavad kohtuma kõigega Sarbanesist - Otseloomulikult ITIL-isse COBIT, tead, SWIFT-i vastavusse viimine ja pangandus, isegi Rahvusvahelise Standardiorganisatsiooni ISO 27001, 27002 omadele - see on kõik need tõesti suured raamid. Üks väljakutseid on lihtsalt leidmine, kus andmed asuvad, kes seda haldab, mis vormingus see on ja ma mõtlen, et see on minu jaoks, nagu ka minu jaoks, kui ma lihtsalt vaatasin seda praegu, kui eureka hetk lihtsalt kuskil läks, see oli nagu, riputage sekundiks võiksin selle visata isegi kellegi juurde, kes pole tingimata DBA, kuid võiksin ta kiiresti koolitada ja öelda: "Seal on olemas vastavuse tagamise tööriist." Minu arvates on suurepärane, et see teeb oma töö administratiivses andmebaasis. juhtimismaailm.
Aga ma istun siin, mõeldes, jumal, teate, tõsiasja, et tänapäeval saate hallata mitut platvormi kui ühte ja siis võite sukelduda otse, nagu ütlesite, oma tehtud tehingute logimisse. Teate, kujutage ette, kuidas seda tööriista andmerikkumise juhtumisse viia ja olete lasknud oma turvameeskonnal ringi liikuda, et proovida leida, mis on kus ja miks ja kes on mida näinud. Ja ringi liikudes peavad nad logima ja jälgima kõiki tehtud toiminguid, kuna need võivad muutuda osaks probleemist, kui nad teisiti ei saa. Jah, ma arvan, et see on siin uskumatu võime, mida te võite kohe tegema hakata. Eriti kui vaatame teile teadaolevate andmeauditite väljakutseid, on meil selline massiline funktsioonihüpe, nagu see oli, andmekogumite ja andmetega.
Ja üks neist asjadest, millest oleme rääkinud mõnes teises saates, mis me oleme teinud, on see, et teate, kuidas teil läheb ja leiate oma andmeid ning sageli räägime sellest, et kui asute ükskõik millises organisatsioonis, kipute püsti oma kapis ja pane käsi õhku ja lainele ja mine: “Kas keegi teab, kus see andmebaas asub? Kuidas sellele andmeallikale pääseda? Kus see fail on? "„ Minge ja küsige vastuvõttu. " Teie tööriist saab selle võime kohe leida ja asju avastada ning nendest isegi aru anda.
Naasen lühidalt ühe küsimuse juurde ja siis pakkan end kokku ja annan Ericule tagasi. Mulle tundub, et mastaap muutub teie jaoks väljakutseks juba järgmise 12 kuu jooksul. Kas saate anda meile mõningase ülevaate, just kolmekümne tuhande jala vaatepunktist, skaalal või skaalavahemikus, mis DBArtisani tööle on tulnud. Ma kujutan ette, et kui ma selle oma sülearvutile panen ja ma üles klõpsan ning osun keskkonnale, siis suudan selle avastada ja saan sellega asju ajama hakata. Ma kujutan ette, et see pärineb nagu üksikust väikesest, mõne rea ja tabeliga avatud lähtekoodiga andmebaasimootorist. Millise ulatusega see läheks? Te rääkisite DB2-st suurarvutites, see on suur. Ja klastrid. Millise ulatusega saame siin hakkama? Ja Robin on seda juba varem puudutanud, kuid ma pean sellesse veidi põhjalikumalt tutvuma, kui suureks me DBArtisaniga pääseme.
Scott Walz: Muidugi. Kindlasti tuleb teie väljakutseid, sest see on kliendi tarkvara. Ja nii et jällegi, kui ma töötan suurarvutil, kui ma töötan meie testisüsteemi vastu meie olemasoleval suurarvutil, siis saan selle suunata miljonite ridade vastu ja teha ristühenduse miljonite ridade vastu. Kõik tööd tehakse serveris, eks, sest me anname selle käsu üle ja see on ainult DBArtisani küsimus tulemuste komplektide käitlemises, eks? Ja see on väljakutse ja just see, mida me teeme. Suurem osa rasketest tõstmistest tehakse serveris. Me käsitleme ainult kõiki tulemusi. Ja nii, satute jälle muidugi olukordadesse, kui soovite korraga läbi viia kümme päringut, mis kõik tagastavad miljoneid ridu, jah, absoluutselt, võite end leida seal mingist etendusest, eks? Kuid mitte mingil juhul ei lase mul kliendid DBArtisani vastu, nende teadlike andmebaaside, vastu suuri päringuid teha. Nagu ma juba ütlesin, varieerub läbisõit sõltuvalt paljudest teguritest, aga jällegi, nagu ma ütlesin, tegelen miljonite ridade tagasitulekuga ja kui see täidab ruudustiku, siis teate, et " ma olen valmis minema. Kuid mõnikord pean ilmselt ootama tulemuste tagasi jõudmist.
Dez Blanchfield: Mul on teile enne mähkimist küsimus, sest olen võtnud liiga palju teie aega ja tänan teid selle eest. Rääkige meile lihtsalt natuke lähemalt, teate eile, lugedes eile viimaseid andmeid, et veenduda, et olen nii hästi läbi saanud, kui arvasin. Protsesside jälgimine ning omamoodi teavitamine ja teavitused, teate, läbilaskevõime kavandamine toob DBA-dega kaasa kõik massiivsed probleemid, mida te teate terve päev. Kas keegi täidab selle tabeli, kas ta täidab andmebaasi, kas nad täidavad mul tekkinud kettaruumi, kuidas seda hallata? Andke meile kiire ülevaade protsesside jälgimise ja eriti häirete jälgimise kohta ning siis ideaaljuhul ka läbilaskevõime kavandamisel. Ma arvan, et see on valdkond, mille vastu võiks olla palju huvi.
Scott Walz: Protsesside jälgimine näitas tõenäoliselt seda funktsiooni, mida enamus meie kliendibaasist kasutab ja mis on andmebaasi monitor, et seda näidata ja teha. Ja neid on meil ka analüütikute paketis. Performance Analystil on mõned hoiatused, mille saate seadistada, kui teatud künnised on ületatud. See võib teid hoiatada. Võib-olla X logide arv, logifaili vead, teate, see väljastab teile märguande. Tabeliruum on teatud protsendi ulatuses täis, võite saada uue teate. Ja selle ilu seisneb selles, et kas olete sama tööriistaga, eks, see on DBArtisani osa, nii et paremklõpsake lihtsalt veal, hoiatusel ja haldate koos DBArtisaniga ning see viib teid otse tabeli ruumi redaktorisse . Ja saate probleemi lahendada just seal.
Mis puutub mahutavusse, siis absoluutselt see on kuum nupp ja meie praegune võimekuse analüütik on teisaldatud SQL Serverile, Oracle, DB2 LUW ja Sybase ASE. Ja see teeb täpselt seda, mida te kirjeldasite. Võite alustada, kui oleme saanud mõned kogud, eks, ja kui saame valimi suuruse ja võib-olla selle rea suuruse, võib-olla selle objektide arvu, tööriista sees on palju võimalusi ja siis võite hakata trendima, eks? Ja kuidas see kuue kuu pärast välja näeb? Kuidas see välja näeb kaheteistkümne kuu pärast? Ma võin trendida, lihtsalt trendida kuupäevale või oskan trendida väärtusele, eks? Ja teie näide, mul on selle põhjal X kettaruumi, millal ma selle limiidi saavutan? Kas ma saan selle piiri ületada, mis mul on, ja nende tehtud kogude kasvu? Vähemalt tean, et võin hakata seda planeerima. Kas see saab olema kuus kuud, kas see saab olema kaks aastat? Kuid jällegi võime võimete analüütikut selle suunas suundumiseks kasutada.
Dez Blanchfield: See on suurepärane. Fantastiline demo. Ma tõesti nautisin seda. Ma lähen Ericule tagasi, sest tean, et meie hämmastava publiku hulgast on esile kerkinud paar küsimust. Tänan teid väga, on olnud väga tore seda toodet hästi tundma õppida ja loodan, et saan seda väga tähelepanelikult jälgida.
Eric Kavanagh: Hea küll. Meil on paar head küsimust. Ja me läheme aja jooksul natuke edasi, nii et proovime kiiresti ümber teha, sest ma tean, Scott, et sul on suletud raske peatus. Siin on suur küsimus. Kuidas oleks vanade andmepoodidega, nagu VSAM, Model 205, IMS ja IDMF, ja selliste asjadega? Kas näete seda tänapäeval väga sageli ja kui hästi see töötab?
Scott Walz: Ma ei taha teile öelda, et olete ummikus. Mõnes neist keskkondadest, kui neil on ODBC või JDBC ja kui ma tean, et mõned neist on seal väljas, saame sellega ühenduse luua ja saate sel viisil sellega töötada. Kuid enamasti on roheline ekraan endiselt liikumiseks.
Dez Blanchfield: Ma armastan rohelist ekraani.
Eric Kavanagh: Noh, te teate, nagu Dez selle ühe slaidiga märkis, kus tal olid kõik need erinevad rakendused ja tööriistad, mis täna saadaval on, see on väga hirmutav reaalsus kõigile, kes soovivad vastutustundlikult andmebaasi administraatori funktsiooni täita. Ja ma arvan, et aja jooksul saate kutid ehitada mõnele neist tööriistadest ühendused, kui kliendid seda nõuavad ja nii edasi, eks? Nii et lubate selle ühe klaasi.
Scott Walz: Ja see oli suur võti, mis viis DBArtisani varustamiseks nende JDBC ja ODBC ühendustega hakkama saamiseks. Me laiendasime seda nüüd tõesti välja. Nüüd, kui meil see ühendus olemas on, eks, kuni meil on see draiver, saame sellega ühenduse luua ja selle vastu töötada.
Eric Kavanagh: See on hea värk. Noh, inimesed, arhiivime need kõik hilisemaks vaatamiseks. Postitasin slaidide lingi, loodetavasti näete seda ka SlideShare'i kaudu. Suur tänu kõigi teie pingutuste eest, härrased. Imeline veebiülekanne täna jälle. Palju häid slaidid. Palju head sisu. Ma armastasin seda demo. See on tõesti omamoodi huvitav, et teie, kutid, olete sihikule võtnud väga armsa koha turul, sest tänapäeval on selline andmebaasitüüpide plahvatus. Ja meil on vaja juhtidena lihtsalt mõnda kohta, kus seda kõike teha. Hästi tehtud, poisid. Ootame teid homme veel ühe kuuma tehnoloogia järele. Loodetavasti olete juba homme tunni aja maha teinud. Sama aeg. Sama jaam. Me võtame teiega järgmine kord ühendust, inimesed. Ole tubli. Headaega.