Analisa DBMS

Disusun Oleh       : Yovicha Santya Risky
Kelas/NPM          : 2Ka03 / 17115300
Judul Jurnal        : DBMS Bionik
Sumber Jurnal    : http://cidrdb.org/cidr2013/Papers/CIDR13_Paper105.pdf

Analisa Jurnal :

Dalam pembahasan jurnal yang berjudul: "The bionic DBMS is coming, but what will it look like?"-Ryan Johnson.
Dari jurnal ini saya menyimpulkan bahwa Perangkat luna (Software) memiliki mesin database, DBMS sendiri memiliki beberapa makna menurut beberapa ahli, yaitu:

·         C.J.Date    : DBMS merupakan software yang menhendel seluruh akses pada database untuk melayani kebutuhan user.

·         S. Attre     : DBMS merupakan software, hardware,firmware dan procedure-procedure yang tertanam pada hardware (ROM).

·         Gordon C. Everest  : DBMS adalah manajemen yang efektif untuk mengorganisasikan sumber daya data.

Jadi DBMS (Database Management System) adalah perangkat lunak yang menangani semua pengaksesan database yang mempunyai fasilitas membuat, mengakses, manipulasi, dan memelihara basis data.

Lanskap hardware sangat berbeda dan bergerak di arah yang membuat mesin database yang semakin menarik beban kerja Arus Data (intelijen bisnis dan Streaming) sudah mendapatkan keuntungan dari kemunculan dukungan hardware, secara singkat kami menyoroti sumber utama latency dan software overhead dalam sistem dan mengeksplorasi potensi dukungan hardware untuk mengurangi masalah ini. Sepanjang jalan, kami membuat dua klaim:

v  Dukungan hardware yang efektif tidak perlu selalu meningkatkan kinerja baku; tujuan sebenarnya adalah untuk mengurangi penggunaan energi bersih.

v  Sebuah fraksi mengejutkan operasi database yang setuju untuk implementasi hardware; kami memperkirakan bahwa sistem masa depan sebagian besar akan menggunakan perangkat lunak untuk mengkoordinasikan penggunaan dan interaksi unit perangkat keras yang tersedia.

SILIKON GELAP

Silikon Gelap sendiri merupakan tren untuk fraksi meningkatkan transitor chip untuk tetap terpakai setiap diberikan waktu. Efeknya timbul dari dua sumber. Pertama-mengabaikan skala kekuasaan untuk multicore saat homogen permintaan desain multicore tumbuh secara eksponensial paralelisme dari perangkat lunak. Dimana mencapai 0,1% pekerjaan sering dibilang sudah mencukupi untuk hardware(HW) hari ini (a), Berikutnya Hardware generasi dengan ribuan core menuntut bahwa fraksi serial kerja berkurang hingga dua kali lipat. Kinerja diukur dalam joule/operasi dalam gelap Rezim Silikon, dengan kinerja (latency) hanya kendala. Membuat penggunaan komputasi sepersepuluh kali lebih cepat: baik yang garis sampai 90% dari joule sebelumnya dikeluarkan untuk kegunaan lain atau menjadi reklamasi sebagai biaya operasi yang lebih rendah. Karena modifikasi Software(SW) yang sudah dioptimalkan sedikit berdampak pada daya jejak. Kekuatan operasi ini tapak hanya dapat dikurangi secara signifikan dengan mengubah hardware yang berjalan.

LATENCY DAN KONTROL ALIRAN

Proses Query khususnya di columnar menghasilkan data flow signifikan dan control relative mudah aliran yang memetakan dengan baik untuk hardware. OLPT 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 ditwarkan oleh multicore hardware, tetapi akan mengakibatkan kerugian parah kinerja dibawah silikon gelap: frekuensi clock tetap dan pada inti penting diseluruh generasi berturut-turut mengancam untuk permanen OLTP troughput.

            OLTP cenderung latency-terikat, dengan beberapa sumber latensi keparahan berbeda-beda, seperti yang digambarkan dibawah ini:

Ø  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.

PENGOLAHAN TRANSAKSI “BIONIK”

Pengolahan transaksi ini terbagi menjadi 6, yaitu:

1)      Hambatan Analisa

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.

2)      Aksitektur Ikhtisar

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.

3)      B+ Pohon probe

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.

4)      Logging

Manajemen antrian perangkat keras untuk menyimpan latency dari jalur kritis.

5)      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.

6)      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

Apa itu DBMS Bionik?

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.

Bionik Proses Transaksi Secara singkat Sebagai sistem target beton, kita harus mempertimbangkan Sampaikan HC-2 mesin, 1 yang menggabungkan array gerbang lapangan diprogram (FPGA) dengan prosesor Intel modern. ni fitur high-performing FPGA dengan akses langsung ke disk dan kolam memori lokal; memori FPGA-sisi uncached, tapi “pencar-mengumpulkan "kontroler memori memberikan 80Gbps bandwidth untuk random permintaan 64-bit, sangat membantu untuk beban kerja dengan miskin lokalitas. Karakteristik ini menentukan bahwa FPGA menangani sebagian manipulasi data, dan bahwa komunikasi CPU/ FPGA harus asynchronous. PCI bus menyediakan bandwidth yang cukup untuk mendukung OLTP beban kerja, dan Netezza gaya penyaringan di FPGA harus meredakan kekhawatiran bandwidth untuk query. Tujunnya untuk tidak mengurangi latency langsung, melainkan bundel sember kecil segudang latency dan offload mereka ke media asynchronous hemat daya.

DBMS juga memiliki Kelemahan yaitu,:

A.    Kelemahan DBMS

a)      Kompleksitas yang tinggi membuat administrator dan pemakai akhir harus benar-benar memahami fungsi-fungsi dalam DBMS agar dapat memperoleh manfaat yang optimal. Kegagalan memahami DBMS dapat mengakibatkan keputusan rancangan salah, yang akan memberikan dampak serius bagi organisasi.

b)      Ukuran penyimpan yang dibutuhkan oleh DBMS sangat besar dan memerlukan memori yang besar agar bisa bekerja secara efisien.

c)      Rata-rata harga DBMS yang handal sangat mahal.

d)     Terkadang DBMS meminta kebutuhan perangkat keras dengan spesifikasi tertentu sehingga diperlukan biaya tambahan.

e)      Resiko kegagalan cukup tinggi.

KESIMPULANNYA :

            DBMS (Database Management System) adalah perantara user dengan basis data sehingga dengan adanya DBMS (Database Management System), user akan dengan mudah mencari dan menambahkan informasi pada data base. Sedangkan DBMS Bionik merupakan anatomi buatan yang dapat dikontrol oleh otak penggunanya. Secara garis besar dbms bionik adalah bagian-bagian pada sistem manajemen basis data yang dapat dikontrol oleh otak penggunanya yaitu manusia.