Base di dati MPP

Una Base di dati MPP (abbreviazione di massively parallel processing) è una struttura di archiviazione progettata per gestire più operazioni contemporaneamente da diverse unità di elaborazione.

In questo tipo di architettura di data warehouse, ogni unità di elaborazione lavora in modo indipendente con il proprio sistema operativo e memoria dedicata. Questo permette ai database MPP di gestire enormi quantità di dati e fornire analisi molto più veloci basate su grandi insiemi di dati.

Ci sono diversi tipi di architettura di database MPP, ognuno con i propri vantaggi e svantaggi. Il Grid computing, per esempio, usa più computer in reti distribuite e usa le risorse in modo opportunistico in base alla disponibilità. Questo riduce i costi per lo spazio del server, ma limita anche la larghezza di banda e la capacità nei momenti di picco o quando ci sono troppe richieste.

Un altro metodo popolare, il clustering dei computer, riduce questo problema collegando la potenza disponibile in nodi che possono collegarsi tra loro per gestire più compiti. I database MPP stanno diventando sempre più popolari poiché i nodi di calcolo più piccoli possono essere collegati per funzionare verso un singolo obiettivo.

Questo riduce anche i costi, poiché i database MPP possono essere scalati orizzontalmente (semplicemente aggiungendo più nodi di calcolo su un server) invece che verticalmente (aggiungendo più server per l’elaborazione).

Per cosa posso usare i database MPP?

La quantità di dati che le organizzazioni producono oggi significa che le aziende non possono contare su singoli server o devono pagare profumatamente per la capacità dei server fisici per gestire enormi serie di dati. Invece, MPP sta diventando un’alternativa sempre più popolare in una varietà di impostazioni.

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Nella business intelligence, per esempio, i database MPP significano che più persone in un’organizzazione possono eseguire le proprie analisi e query sui dati contemporaneamente senza subire lag o tempi di risposta più lunghi. Specialmente per le organizzazioni più grandi, questo grado di flessibilità garantisce a più stakeholder informazioni su richiesta.

I database MPP sono anche utili per centralizzare i dati in un’unica posizione. Invece di dover suddividere enormi set di dati, MPP permette di memorizzarli in un unico luogo e di accedervi da diversi punti. Questo include l’archiviazione di una varietà di dati come quelli di marketing, web, operativi, logistici e delle risorse umane.

Per le organizzazioni più grandi, questa risorsa centralizzata rende più facile scoprire intuizioni, collegare i punti dei dati che potrebbero non essere evidenti in un primo momento, e anche costruire dashboard che contengono informazioni più rilevanti di quelli costruiti da dati frammentati. Infine, MPP è solitamente più adatto a gestire insiemi di dati strutturati rispetto a modelli come i laghi di dati.

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