Inovasi Sistem Informasi &
Teknologi Informasi Modern
Disusun
Oleh:
Indri
Yulianti (13115372)
2KA04
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS GUNADARMA 2015/2016
Analisis Jurnal
Saya ingin menganalisis tentang jurnal yang berjudul: “The
bionic DBMS is coming, but what will it look like?” -Ryan Johnson-
Dari jurnal yang sudah saya baca saya bisa menyimpulkan bahwa
Perangkat lunak selalu memiliki mesin database, DBMS sendiri memiliki beberapa
makna dan arti menurut para ahli, yaitu:
·
Menutut C.J.
Date : DBMS adalah merupakan software yang menghandel seluruh akses pada
database untuk melayani kebutuhan user.
·
Menurut S,
Attre : DBMS adalah software, hardware, firmware dan procedure-procedure yang
memanage database. Firmware adalah software yang telah menjadi modul yang
tertanam pada hardware (ROM).
·
Menurut
Gordon C. Everest : DBMS adalah manajemen yang efektif untuk mengorganisasi
sumber daya data.
Jadi DBMS (Data Base Management System) adalah perangkat lunak yang menangani semua pengaksesan database yang mempunyai fasilitas membuat, mengakses, memanipulasi, dan memelihara basis data, dan prosesor komoditas yang naik Hukum Moore hancur mesin database pada 1980-an dari awal. Namun, kali ini perangkat keras lanskap sangat berbeda, dan bergerak dalam arah yang membuat mesin database semakin menarik. Kecepatan clock stagnan, silikon gelap yang menjulang, ketersediaan reconfigurable hardware, dan pengaruh ekonomi dari awan penyedia semua menyelaraskan untuk membuat database kustom hardware ekonomis atau bahkan diperlukan.
Terbagi 5 macam penjabaran dari perangkat lunak yg menyangkut
sistem database ini, yaitu:
Ø
PENGENALAN
Meskipun
sistem database telah bermain mata dengan hardware kustom selama beberapa
dekade, realitas ekonomi secara historis telah disukai murni solusi perangkat
lunak yang naik pada Hukum Moore. Kinerja keuntungan di masa depan akan datang
dengan memanfaatkan transistor lebih efektif, bukan dengan memanfaatkan lebih
dari mereka pada saat kita lakukan hari ini, dan desain multicore homogen akan
jatuh dari nikmat.
Akhirnya, ledakan baru aplikasi berbasis "besar data" berarti
bahwa, untuk pertama kalinya, penyedia seperti Google, Facebook, Amazon, dan
Microsoft. Contoh yang
paling menonjol dari aplikasi tersebut adalah transaksi online processing
(OLTP).
Dalam
tulisan ini, saya berpendapat
bahwa kebiasaan hardware, dan reconfigurable hardware khususnya, juga
menjanjikan untuk perhitungan yang didominasi oleh kontrol aliran dan
tinggi-latensi operasi, perhitungan yang secara luas digunakan dalam transaksi
pengolahan dan grafik traversals.
Ø
SILIKON GELAP
Sederhananya,
gelap silikon adalah tren untuk meningkatkan fraksi chip's transistor tetap
tidak terpakai pada waktu tertentu. Efek yang timbul dari dua sumber.
Pertama-mengabaikan kekuatan scaling sejenak — homogen multicore desain
permintaan tumbuh secara eksponensial paralelisme dari perangkat lunak.
Meskipun
banyak data penting manajemen tugas memalukan paralel, tidak semua adalah.
Lebih lanjut, bahkan memalukan paralel tugas menderita dari efek condong dan
ketidakseimbangan sebagai data tersebar lebih dan lebih Core.
Masalah
kedua, kurangnya daya scaling dalam transistor generasi berikutnya, berarti
bahwa daya kendala akan memaksa sebagian kecil berkembang hardware offline
bahkan jika perangkat lunak dapat digunakan itu. Sayangnya,
bahkan langkah ekstrem ini memberikan dorongan hanya satu kali: inti tujuan
umum yang hanya dapat dilakukan begitu kecil, dan hukum Amdahl membuatnya sulit
untuk memanfaatkan ratusan atau ribuan sangat bersandar Core. Setelah
pindah ke Core tertanam selesai, Joule op hanya dapat dikurangi dengan bergerak
khusus atau kustom hardware.
Ø
LATENCY DAN
KONTROL ALIRAN
Pemrosesan
query khususnya
dalam bentuk kolumnar
menghasilkan dataflow yang signifikan dan relatif mudah kontrol aliran yang memetakan baik hardware.
OLTP atau yang disebut dengan “transaksi
online processing” diuntungkan
oleh frekuensi clock scaling selama puluhan tahun, dan saat ini manfaat bahkan
lebih kuat dari tingginya paralelisme ditawarkan oleh multicore hardware, tapi
akan menderita kerugian parah kinerja di bawah silikon gelap: frekuensi clock
tetap dan tetap inti penting di seluruh generasi berturut-turut mengancam untuk
secara permanen topi OLTP throughput.
OLTP
cenderung latency-terikat, dengan beberapa sumber latensi keparahan
berbeda-beda, seperti yang digambarkan di bawah ini:
Disk kunci
antrian log kait cache melompat penyangga menunggu miss cabang penundaan "besar" seperti disk Input atau Output sudah
dikenal dan cukup mudah untuk jadwal di sekitar perangkat lunak, tetapi
penundaan kecil di ujung lain skala menimbulkan semacam "kematian dengan seribu potongan kertas" perangkat lunak dan
perangkat keras untuk keperluan umum sakit-dilengkapi untuk menangani.
Daripada
mencoba untuk meningkatkan kinerja baku, kami sampaikan bahwa OLTP akan manfaat
kebanyakan dari perangkat keras yang mengurangi jejak kekuatan dan membantu
menyembunyikan atau menghindari latency sebanyak mungkin. Teknik yang
menghindari latency segudang finegrained akan sangat berguna.
Ø
CONTROL MENGALIR DALAM PERANGKAT KERAS
Hardware
kustom memiliki reputasi untuk miskin penanganan aliran kontrol, sebagian besar
dari usaha yang gagal untuk mengambil aliran kontrol dinamis dari tujuan umum program.
Hardware benar-benar unggul di aliran kontrol, sebagaimana dibuktikan oleh
otomaton negara terbatas di mana-mana, khususnya non-deterministik negara
terbatas automata (NFA), yang mempekerjakan paralelisme hardware untuk efek
yang besar.
Eksplorasi
awal operasi OLTP umum seperti B + pohon probe dan penebangan menyarankan bahwa
banyak dari inefisiensi melekat pada OLTP muncul karena mereka miskin pemetaan
perangkat lunak; Bagian berikut menjelajahi pengamatan ini secara lebih rinci.
Kami mengusulkan untuk menargetkan ini perangkat lunak inefisiensi hotspot oleh
memeriksa operasi yang mendasari dan pemetaan mereka langsung ke perangkat
keras, sehingga menghindari kesetiaan kerugian akibat dimulai dengan penerapan
perangkat lunak.
Ø
PENGOLAHAN TRANSAKSI
"BIONIK"
Pengolahan transaksi ini terbagi menjadi 6, yaitu :
ü
Hambatan
Analisis
DORA membagi database menjadi Logis partisi
yang didukung oleh umum kolam renang buffer dan penebangan infrastruktur, dan
kemudian struktur pola akses benang sehingga satu thread yang paling menyentuh
setiap datum tertentu. Sepenuhnya menghilangkan mengunci dan menempel dari
sebagian besar kode jalan, menggantinya dengan pengaturan yang secara signifikan
lebih sederhana dari antrian dan rendezvous poin dan mengeksploitasi
berhati-hati penempatan data ke halaman.
ü Aksitektur
Ikhtisar
Kami memanfaatkan jalan non-seragam untuk penyimpanan dengan menjaga file
database (dan database cache konten) di sisi FPGA, sementara sisi CPU menyimpan
log file pada SSD cepat dan hasil sementara menengah dalam memori. Kita sekarang membahas secara singkat masing-masing bagian dukungan
hardware dan jenis latensi membantu alamat.
ü
B + Pohon
Probe
Solusi
perangkat keras layak dan menarik untuk beberapa alasan. Pertama, hampir semua
isu-isu kontrol concurrency diselesaikan sebelum permintaan pernah mencapai
pohon, menghilangkan sejauh sumber terbesar kerumitan dalam struktur data. B +
pohon operasi biasanya secara logis dicatat, sehingga perangkat lunak dapat
menangani subsistem penebangan selama hardware unit menjamin atomicity setiap
permintaan yang diterima.
Awal
percobaan menunjukkan bahwa unit perangkat keras yang diusulkan akan sangat
kompak: perangkat lunak untuk menyelidik B + pohon di atas memerlukan hanya
beberapa lusin mesin petunjuk, kebanyakan kembar tiga bentuk
"beban-Bandingkan-cabang." Peta aliran kontrol semacam ini sangat
baik untuk perangkat keras, dan kami sedang dalam proses membangun mesin probe
pohon generik perangkat keras yang dapat menangani integer dan variabel-panjang
string tombol.
ü
Logging
Permintaan
dari soket yang sama dapat dikumpulkan sebelum menyampaikan mereka, dan
hardware-tingkat arbitrase secara signifikan lebih mudah untuk alasan tentang
daripada struktur data bebas kunci khas, sambil menghindari kerumitan dan
overhead yang biasanya diperlukan untuk membangun sebuah serial log menggunakan
kait. Untuk efektivitas maksimum, antarmuka penebangan akan perlu untuk menjadi
tak sinkron, sehingga latency berbagai log operasi dapat tumpang tindih dengan
mudah dengan permintaan lainnya. Sinkronisasi log dapat dilakukan di perangkat
lunak, dengan beberapa bantuan dari mesin Manajemen antrian perangkat keras
untuk menyimpan latency dari jalur kritis.
ü
Antrian
Manajemen
Antrian di
DORA biasanya melihat hanya cahaya pertengkaran terburuk, tetapi mereka masih
memiliki overhead signifikan manajemen (yang merupakan bagian dari Dora dan
komponen front-end. Kita perhatikan bahwa banyak tantangan yang
terkait dengan antrian fundamental keras; Sementara perangkat keras tidak
diragukan lagi akan mengurangi overhead, akan tidak ajaib memecahkan masalah
penjadwalan. Kami berharap bahwa perangkat lunak akan terus memainkan peran
kunci di daerah ini.
ü
Overlay
Database
Hamparan menyajikan cache dibaca dan
penyangga menulis sampai mereka dapat bergabung massal kembali ke data pada
disk (menggantikan buffer pool), dan juga akan patch update ke data historis
yang diminta oleh pertanyaan; SAP HANA [4] adalah contoh yang sangat baik dari
pendekatan ini. Mengakui bahwa beban kerja OLTP indeks-pengguna berat, hamparan
akan terdiri seluruhnya dari berbagai indeks yang dapat diselidiki oleh mesin
perangkat keras. Jika akses disk yang dibutuhkan, operasi hardware aborts
sehingga perangkat lunak dapat memicu data fetch dan kemudian coba lagi.
DBMS bionik adalah?
DBMS adalah perantara user dengan basis data
dan juga bisa disebut sebagaisistem pengorganisasian data pada komputer.
Sedangkan bionik adalah mesin database yang menerapkan hampir semua fungsi
tombol langsung di hardware dan membuang software untuk peran sebagian besar
manajerial. Jadi DBMS bionik adalah sebuah perantara antara user
dengan basis data dan sebagai sistem pengorganisasian data pada komputer
yang menggunakan mesin database yang menerapkan hampir semua fungsi tombol
langsung di hardware dan membuang peran software untuk sebagian besar
manajerial.
KESIMPULAN
Jadi tujuan dari pembuatan DBMS bionic
merupakan suatu perwujudan dari pemikiran kembali dari para ahli untuk membuat
sebuah desain DBMS terbaru yang dapat menghemat penggunaan listrik yang belum
pernah ada sebelumnya sambil terus tetap konsisten dan bisa meningkatkan
kinerja DBMS menjadi lebih baik lagi. Dalam pembuatan DBMS bionik ini
menggunakan sebuah alat bernama dark silicon yang merupakan sebuah alat yang
menjadi tren untuk meningkatkan fraksi transistor chip untuk menyisihkan
yang tidak terpakai sewaktu waktu.
REFERENSI
Johnson, R., et al. skalabilitas
menulis-depan log on multicore dan multisocket hardware. Jurnal VLDB,
20, 2011.
Pandis, I., Johnson, R., Hardavellas, N., dan
Ailamaki, A. Dataoriented pelaksanaan transaksi. PVLDB, 3, 2010 (1).
Pandis, I., Toz¨ PBB, ¨ P., Johnson, R., dan
Ailamaki, A. PLP: Halaman bebas kait bersama-semuanya OLTP. PVLDB,
4(10), 2011.
Tsirogiannis, D., Harizopoulos, S., dan Shah,
M. A. menganalisis efisiensi energi database server. Dalam SIGMOD, 2010.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar