Разработчики: | Swarm64 |
Дата премьеры системы: | 2020/02/11 |
Отрасли: | Образование и наука, Торговля, Фармацевтика, медицина, здравоохранение, Финансовые услуги, инвестиции и аудит |
Технологии: | Системы управления производительностью сетевых приложений |
Содержание |
2020
Представление Hybrid Transaction Acceleration Processing
11 февраля 2020 года стало известно, что компания Swarm64 представила в России свое решение Hybrid Transaction Acceleration Processing с поддержкой программируемого акселератора Intel Arria 10 FPGA для ускорения СУБД с открытым кодом PostgreSQL. Компания продемонстрировала 80-кратное увеличение производительности системы с акселератором в бенчмарках ТРС-Н и привела пример ускорения высокочастотных биржевых операций, полученное с помощью данного решения.
Решение Hybrid Transaction Acceleration Processing (HTAP) основано на применении ускорителя Intel® Arria® 10 FPGA, который берет на себя структуризацию массивов данных и комплексные вычисления, такие как анализ временных рядов и поисковые запросы с использованием метасимволов. При этом освобождаются вычислительные мощности серверных процессоров, и CPU получает доступ к уже сформированным результатам. Такая оптимизация повышает производительность действующей инфраструктуры и позволяет расширять вычислительную емкость ЦОДов без увеличения количества серверов.
В бенчмарке TPC-H, имитирующем высоконагруженные сценарии работы СУБД, например высокочастотную торговлю на бирже, компании удалось в 80 раз ускорить исполнение «тяжелых» запросов (Q6) в PostgreSQL в заданный временный промежуток без прекращения транзакций и в 25-35 раз – скорость записи. Результаты были получены на сервере HPE ProLiant DL380 на базе процессоров Intel Xeon Gold 8268 c использованием постоянной памяти Intel Optane DC и NVMe SSD. Сочетание в использовании ПЛИС, ускоряющей чтение и анализ данных, и постоянной памяти Intel Optane в режиме AppDirect позволило вести высокочастотную запись в базу данных параллельно с транзакционными и аналитическими операциями.
В решении Swarm64 Data Accelerator позволил поддерживать скорость записи торговых операций на уровне 12 млн. транзакций в минуту и, одновременно, выполнение 5000 аналитических операций в секунду на основе данных, доступных для анализа. Трейдинговые данные записывались в формате таблиц Postgres в постоянную память Intel Optane DC в режиме App Direct. Параллельно непрерывно осуществлялось чтение, изменение и перезапись информации в аналитические таблицы Swarm64, оптимизированные для аппаратного ускорения на Intel Arria 10 FPGA.
![]() | Потенциал решения большой. Ускоритель на FPGA может применяться в банковской сфере, индустриальном интернете вещей (производительность достаточна для real-time аналитики), ритейле, медицине для анализа массивов лабораторных и статистических данных, а также в науке, например, в астрофизике, изучающий скопления галактик и работающей с массивами данных в сотни терабайт, считает Михаил Цветков, технический директор Intel в России
| ![]() |
Конфигурация системы
Данные актуальны на февраль 2020 года
- HPE ProLiant DL380:
- 2*Intel Xeon Gold 8268 (2.9GHz/24-core/205W)
- 12*32GB RDIM-2666
- 12*128GB Intel Optane DCPMM DIMMs (100% in App Direct mode)
- 1*Intel Arria 10 PAC
- 2*200GB SATA SSD (for OS)
- 2*3.2TB NVMe SSD ∙ OS – RHEL 7.7
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)