Was ist Zustimmung?

Der Begriff Zustimmung wird in der Informatik verwendet, um die Fähigkeit zu beschreiben, mehrere parallele Softwareaufgaben mit Hilfe von Multiprozessorsystemen auszuführen, die die Verarbeitungszeiten im Vergleich zu einem Single-Thread-Ansatz reduzieren.

Warum ist Zustimmung wichtig?

OhneFähigkeiten können Anwendungen nicht horizontal oder vertikal skaliert werden. Anwendungen würden langsam sein. Server könnten nicht mehr als 20 Benutzer bedienen, selbst wenn sie effizient geschrieben wären. Selbst Edge-Systeme mit geringem Platzbedarf sind auf die Nutzung von Multiprozessor-Hardware ausgelegt, da Single-Core-Systeme zur Seltenheit geworden sind.

Wie die Zustimmung angewendet wird

Nachstehend finden Sie Beispiele dafür, wie sich die Zustimmung zur Unterstützung moderner Anwendungen entwickelt hat.

Großrechner-Multiprocessing

Die erste Generation von Computern, für die das berühmte IBM System/360 beispielhaft ist, waren Einprozessorsysteme. Softwareprogramme wurden in Warteschlangen für die Stapelverarbeitung organisiert. Ein Programm konnte ein Satz Lochkarten sein, und die Ausgabe war ein Ausdruck auf Papier. In den 1980er Jahren wurde Zustimmung durch die ersten Doppelprozessorsysteme, IBM 3081 und 4-Wege 3084, eingeführt. Neue Auftragseingabeprogramme ermöglichten es diesen Systemen, mehrere Softwareströme zu verarbeiten. Da jede CPU 1 Million Dollar kostete, wurden diese Systeme nur von Fortune-500-Unternehmen eingesetzt. Das erste Nutzer , wie IBM CICS, war an einen einzigen Prozessor gebunden, was die Anzahl der Benutzer und die Transaktionsraten stark einschränkte.

Tandem-Non-Stop-Computer

Bank- und Börsensysteme verwendeten Tandem- und Stratus-Systeme, um Transaktionen vor Systemausfällen zu schützen. Diese Systeme boten Zustimmung durch redundante Hardware, die jede Transaktion parallel ausführte. Fällt ein System aus, wird der verbleibende funktionsfähige Server zur primären Ausführungsmaschine.

 Vertikale Scalability

Heute verfügen CPUs in der Regel über 4 oder 8 Kerne auf einem einzigen Chip. In den 1990er Jahren wurden die symmetrischen Multiprozessorsysteme von Sequent, HP und IBM populär, weil sie Anwendungen in einem einzigen Server vertikal skalieren konnten. Durch einfaches Aufrüsten der Hardware konnten mehr Benutzer unterstützt werden.

Horizontale Scalability

Anwendungen können so geschrieben werden, dass sie über mehrere physische Server im selben Rechenzentrum oder Rack skalierbar sind, die über eine Hochgeschwindigkeitsverbindung miteinander verbunden sind. Diese eng gekoppelten Systeme werden als Cluster bezeichnet. Zu den frühen Clustern gehörten der IBM Parallel Sysplex, VAX-Cluster und Sun-Cluster. Nun waren Anwendungen nicht mehr auf die Skalierung auf einem einzelnen Server beschränkt, sondern konnten auch über die Server im Cluster skaliert werden.

Zustimmung Einsatz massiv-paralleler Prozessorsysteme

Frühe Cluster waren auf etwa acht Knoten beschränkt. Der IBM SP2 MPP konnte 64-Wege-Cluster in einem einzigen Gehäuse unterstützen. Heute können Supercomputer Tausende von Knoten umfassen. Anwendungen wie Wettersimulationen nutzen beispielsweise Zustimmung , um ein Echtzeitmodell des globalen Wetters zu erstellen.

Hadoop-Cluster

Das Open-Source-Projekt Hadoop hat MPP durch den Einsatz kostengünstiger Intel-basierter Server und kostenloser Software zur Massenware gemacht. Aktion

Kunden wie Expandium nutzen einen Cluster mit 12 Knoten, Cluster täglich mehr als eine Milliarde Anrufdatensätze kosteneffizient zu analysieren, indem sie sowohl die vertikale als auch Scalability horizontale Scalability der Scalability Analytics Engine nutzen.

Unterstützung für mehr Benutzer

Zustimmung wird häufig verwendet, um zu beschreiben, wie viele Benutzer mit einer Anwendung, z. B. einem Datenbanksystem, verbunden sind. Wenn neue Verbindungsanfragen eintreffen, werden sie dem nächsten Prozessor über einen zirkulären Round-Robin- oder Zufallsverteilungsalgorithmus zugewiesen. Die Workload sorgt für eine gleichmäßige Auslastung aller verfügbaren CPU .

Zustimmung in der Cloud

Öffentliche Cloud verleihen der Zustimmung eine neue Dimension dank ihrer enormen Elastizität. Cloud können auf Millionen gleichzeitiger Nutzer skaliert werden. Serverloses Computing bietet das Potenzial für unbegrenzte Zustimmung.

Actian und Zustimmung

Die Actian Data Platform nutzt eine hochparallele abfragen , die von der integrierten Datenbank-Engine mit Vektorverarbeitung bereitgestellt wird. Die Actian Analytics Engine kann umfangreiche und komplexe abfragen parallelisieren abfragen um alle CPU in einem einzelnen System und über einen Cluster hinweg zu nutzen Cluster die Ergebnismenge schneller als jede andere Datenbank Cluster . Dies ist unter anderem möglich dank der Fähigkeit, die Intel SIMD zu nutzen, die es ermöglicht, dass ein single instruction , der in einem CPU single instruction , Daten parallel verarbeitet, die in den Registern aller anderen CPUs im System zwischengespeichert sind.

Actian Data Platform läuft vor Ort und in der Cloud. Die integrierte Datenintegrationstechnologie stellt eine Verbindung zu Hunderten von Datenquellen her. Externe Datenkonnektoren unterstützen den SQL-Zugriff auf Spark-Formate.