으로 Techopedia 직원, 2016 년 8 월 24 일
테이크 아웃 : 호스트 Eric Kavanagh는 이번 Hot Technologies 에피소드에서 Robin Bloor 박사, Dez Blanchfield 및 Scott Walz와 데이터베이스 동향에 대해 논의합니다.
현재 로그인하지 않았습니다. 비디오를 보려면 로그인 또는 가입하십시오.
에릭 카바나 흐 (Eric Kavanagh) : 신사 숙녀 여러분 안녕하세요, 엔터프라이즈 IT, 2016 년 핫 테크놀로지 세계에서 가장 인기있는 쇼에 다시 오신 것을 환영합니다. 그렇습니다! 제 이름은 Eric Kavanagh입니다. 저는 오늘“Visibility of Visibility : Enable Multi-Platform Management”라는 제목의 쇼를 진행할 예정입니다. 몇 가지 간단한 메모, 5 년 전부터 인정 받았지만 나에 대해 충분히 당신의 것에 대해 슬라이드가 있습니다. Twitter @Eric_Kavanagh. 올해는 덥습니다. 이것은 Hot Technologies의 표준 슬라이드입니다. 이 쇼에서 우리가 한 것은 특정 종류의 기술을 정의하는 데 도움이되는 프로그램을 원했기 때문에 모든 아이디어는 특정 공간이나 특정 유형의 기능을 수행하는 두 명의 분석가를 얻는 것입니다. 기업이 필요로하고 공급 업체가 들어 와서 자신이 구축 한 것을 보여주고 분석가의 의견에 어떻게 부합하는지 설명합니다.
그리고 그 이유는 엔터프라이즈 소프트웨어 마케팅의 세계에는 반박되는 용어가 있기 때문에 벤더가 빅 데이터 또는 분석과 같은 최신 인기 용어를 파악하기 때문입니다. 예를 들어 SOA 또는 플랫폼과 같은 다른 용어를 사용하는 경우가 있습니다. 때로는 이러한 단어가 특정 기술에 대해 매우 정확하지만 때로는 그렇지 않습니다. 이 쇼는 여러분, 청중, 특정 기술의 종류, 작동 방식 및 적용시기를 분명히 알려주도록 설계되었습니다.
이것으로 스피커를 소개하겠습니다. 우리는 텍사스 주 오스틴에 위치한 Dez Blanchfield의 지구 반대편에서 전화를했던 우리의 로빈 블로어 박사와 켄터키에서 온 손님 인 Scott Walz를 받았습니다. 그리고 여러분, 저는 실제로 피츠버그 외부에 있습니다. 그래서 우리는 오늘날 여러 곳에서 완전히 지리적으로 위치 된 조직을 보유하고 있습니다. 그걸로 로빈의 첫 번째 슬라이드를 밀고, 사람들, 부끄러워하지 말고 자유롭게 질문하십시오. 웹 캐스트 콘솔의 Q & A 구성 요소를 사용하여이를 수행 할 수 있습니다. 그리고 그걸로 닥터 블로어에게 전하겠습니다. 바닥은 당신입니다.
로빈 블로어 : 좋아요, 소개해 주셔서 감사합니다. Eric. 첫 번째 슬라이드로 넘어가겠습니다. 이것은 데이터베이스에 대해 생각하는 미어캣의 모음입니다. 제가 여기서하고있는 프레젠테이션의 전체는 제가 최근에 해왔 던 데이터베이스에 대한 일반적인 생각입니다. 2000 년 무렵 쯤에 데이터베이스 게임이 끝 났던 것처럼 보입니다. 대부분의 데이터베이스 구현은 관계형 데이터베이스에서 발생했습니다. 그리고 그것은 단지 meerkats가 생각하고있는이 모든 것, 열 상점, 주요 가치 상점, 문서 데이터베이스, 인 메모리 데이터베이스, 그래프 데이터베이스, 그리고 훨씬 더 많은 것들이 갑자기 나타났습니다. 그리고 그것은 다른 종류의 동물의 화석이 갑자기 나타나는 새로운 종류의 지질 시대와 거의 같았습니다.
Wobegon 호수의 소식은 단일 모델 데이터베이스에 대한 것이 었습니다. RDBMS가 여전히 지배적이라는 것은 의심의 여지가 없지만 이제 다른 종류의 데이터베이스가 구축되었습니다. 사실, 그것은 제가 여기서 말할 내용에 대한 개요입니다.
데이터베이스의 크기, 이들 중 일부는 최근에 더욱 중요해졌지만이 슬라이드를 수행했을 때 생각할 수있는 크기는 특정 서버의 리소스를 효율적으로 사용한다는 측면에서 확장 되었습니까? 대규모 클러스터를 가로 질러 확장 할 수 있습니까? 메모리 내 데이터베이스 종류가 그런 방향으로 가고있는 사용 가능한 하드웨어를 이용합니까? 배포 할 수 있습니까? 분산성에 중점을 둔 많은 데이터베이스가 있습니다. 어떤 특성이 있습니까? 데이터베이스의 기본 ACID 특성. 그러나 이제는 실제 일관성을 유지하는 대신 여러 데이터베이스에 최종 일관성이 있으며 사람들이 데이터베이스를 사용하는 데 아무런 문제가 없으므로 ACID가 반드시 필요한 것은 아니라는 것을 보여주었습니다. 많은 상황.
메타 데이터 구성 측면에서 전체 게임이 변경되었습니다. 일반적인 RDBMS 스키마가 아닌 다른 메타 데이터 조직이 있습니다. 옵티 마이저와 관련하여 최적화하려는 데이터 구조에 따라 수많은 옵티 마이저 활동이 진행됩니다. 관리 효율성의 관점에서 볼 때, 여기에는 많은 차이가 있지만 기본적으로 DBMS의 전체 요점은 관리가 가능하며 관리 효율성의 정도는 어느 정도 유용성 정도를 결정합니다.
하드웨어 요소의 관점에서 이것은 실제로 말하는 것입니다. 여기서 한 가지 포인트 만 있다는 것을 의미합니다. 여기에서하는 요점은 데이터베이스 아키텍처와 관련하여 현재보고있는 모든 것이 변경 될 것입니다. 동일한 데이터베이스 일 수도 있지만 실제로 하드웨어 수준에서 진행되는 작업을 고려해야합니다. 수년 동안 우리는 비교적 간단한 CPU, 메모리 및 회전 디스크 상황을 보았습니다.
여기에있는 요점은, 우선 우리는 CPU를 가지고 있지만, 많은 다른 프로세싱 코어를 가진 것보다 훨씬 더 병렬 기능입니다. 우리는 또한 GPU를 가지고 있으며, FPGA, 다른 종류의 실리콘을 가지고 있지만, 인텔은 다음 릴리스에서 CPU와 하나의 FPGA를 결혼했으며, – – – 동일한 칩에서 GPU와 CPU를 결혼했습니다. 특성이 다른 칩이 있습니다. GPU의 장점은 큰 병렬 처리, 특히 숫자 계산에 정말 유용하다는 것입니다. 어떤 방식 으로든 FPGA는 칩에 코드를 넣을 수 있으며 칩에 공급하는 것보다 훨씬 빠르게 작동합니다.
이런 일이 일어나고 있습니다. RAM보다 느리고 RAM보다 저렴하지만 비 휘발성 인 새로운 유형의 메모리 인 Intel의 3D XPoint와 IBM의 PCM이 있습니다. 그리고 이것들은 제가 이야기 한 많은 소프트웨어 벤더들 사이에 약간의 흥분을 불러 일으 킵니다. 우리는 SSD를 가지고 있지만 이제는 매우 커지고 병렬 액세스를 제공하고 있습니다. 매우 큰 SSD에 병렬로 액세스하면 RAM 읽기 속도와 비슷한 읽기 속도에 접근 할 수 있습니다. 이러한 3 가지 유형의 스토리지 RAM (3D XPoint 스터프 및 SSD)의 가능성은 모두 매우 빠릅니다. 그리고 속도는 데이터베이스의 핵심이므로 모든 데이터베이스 기술은이를 최대한 빨리 시도하여 활용할 것입니다. 그리고 그것은 병렬 아키텍처를 포함하지만 수평 확장 병렬 아키텍처를 포함하고 있습니다. 하드웨어 수준의 성능은 항상 가속화되고 있으며 수년 동안 지속되어 왔으며 계속 진행되며 일반적인 비용은 떨어지고 있습니다.
눈물의 흔적. 이것은 데이터베이스에 대한 다른 시도입니다. 관계형 이전의 첫 번째 데이터베이스는 일반적으로 네트워크 데이터베이스라고하고 관계형 데이터베이스가 왔으며 개체 데이터베이스가 왔으며 많은 견인력을 얻지 못했지만 열 저장소 데이터베이스가되었습니다. 관계형 데이터베이스는 매우 다르게 수행되었습니다. 그리고 우리는 객체 데이터베이스 인 문서 데이터베이스와 SQL 데이터베이스를 가졌거나 원하는 경우 동일한 객체 데이터베이스 열을 가져 와서 잡았습니다. 그리고 최근에는 그래프 데이터베이스가 견인력과 RDF 데이터베이스를 얻었습니다. 그리고 여러분이보고있는 것은 수용되고있는 적어도 3 가지의 서로 다른 데이터 구조 세트입니다. 관계형 데이터베이스는 테이블과 행을 매우 잘 수행합니다. 문서 데이터베이스 및 개체 데이터베이스 – 특히 데이터 구조, 특히 계층 적 데이터 구조가 매우 까다 롭습니다. 그리고 그래프 데이터베이스와 RDF 데이터베이스는 네트워크 데이터 구조를 매우 잘 수행합니다. 저는이 세 가지를 세 줄로 생각합니다.이 줄들은 무한정 계속 될 것입니다. 이러한 일을 잘하는 엔진은 다른 데이터 구조에서 특히 잘 작동하지 않기 때문에 멈추지 않을 것입니다.
그리고 우리는 하둡의 손상 요인을 가지고 있습니다. 하둡은 데이터베이스는 아니지만 스토리지 구조에 HDFS를 사용하는 데이터베이스가 있습니다. 하둡이하는 많은 일은 데이터베이스에 대해 수행해야하는 일종의 관리 작업입니다. Spark는 데이터베이스도 아니지만 미숙하지만 SQL 옵티마이 저도 있으므로 데이터를 저장할 위치를 모를 필요없이 데이터베이스의 커널과 같습니다. 그러나 HDFS에 적용하면 기본 파일 시스템의 기능만으로도 많은 데이터베이스 요구 사항이 실제로 충족됩니다. 특히 Spark는 데이터베이스 에코 시스템의 일부가되었으며 더 강력한 데이터베이스와 연합되는 경우가 많으며 그 이유는 실제로 분석입니다. 분석 – Spark는 분석 속도가 매우 빠릅니다. 웹 로그 분석은 대부분의 사람들이 현재 투자하고있는 주요 응용 프로그램이므로 두 사람이 서로 협력합니다. 집중 규칙이 아닌 데이터 연합은 최소한 세 가지 요구, 구조화 된 종류의 데이터베이스 및 데이터를 공유하려는 경우 데이터 연합이 필요하다는 사실에서 분명해야합니다. 종종 필요하지만 확장 가능한 데이터베이스와 그렇지 않은 데이터베이스가 있습니다. Teradata 또는 Vertica와 같은 강력한 엔진에는 특별한 위치가 있지만 많은 작업을 수행 할 수있는 더 적은 엔진이 있으므로 페더레이션 관계형 데이터베이스 간에도 오랫동안 오랫동안 존재할 수 있습니다.
마지막으로, IoT는 뚱뚱한 아가씨가 데이터를 분산시키기 시작할 때까지 끝나지 않습니다. IoT는 데이터베이스 세계에서 어떤 방식 으로든 다른 역학을 창출 할 수 있으며, 그로 인해 훨씬 더 복잡해질 수 있습니다. 바라건대, 어떤 방법 으로든 어떤 종류의 수렴이 진행될 것이지만, 관계형 데이터베이스에서와 같이 모든 것이 수렴되는 것을 볼 수는 없습니다. 어쨌든 빨리.
그리고 그것이 내가해야 할 전부라고 생각합니다. 그래서 나는 그것을 호주에 넘겨 줄 것입니다.
Dez Blanchfield : 감사합니다, Robin. 오늘 아침 또는 오늘 오후에 시간을 내 주셔서 감사합니다. 우리는 지난 10 년 동안 상당한 폭발을 겪었고, 처리해야 할 데이터의 양이 많았으며, 데이터가 대부분의 경우 어떤 형태의 시스템 내에있는 경우가 많았습니다. 어떤 형태의 데이터베이스입니다. 나는 우리가 어떻게 여기에 왔는지, 그리고 발생하는 문제와 지금 해결해야 할 것들의 유형을 통해 매우 높은 수준의 단계를 통해 우리를 빨리 데려 갈 것이라고 생각했습니다. 그리고 우리는 그 유형에 대해 이야기 할 것입니다. 그것에 적용 할 수있는 솔루션. 여기서 첫 슬라이드를 잡아 보겠습니다. 저는 DB 관리자 2.0 또는 데이터베이스 관리자 2.0이 데이터베이스 관리자가 상당히 간단한 역할과 도전에 직면 해 왔던 시점에 있습니다. 누군가를 아주 빨리 훈련시킬 수 있습니다. 오늘날의 세상에서는 더 이상 그렇지 않으며 그 이유를 보여 드리겠습니다.
옛날 옛적에 데이터베이스 관리자는 DB 백엔드에 연결하고 퀵 쇼 데이터베이스를 수행 할 수 있었으며 시스템에 알고 있어야하는 데이터베이스 목록이 있고 매우 빠르게 접근 할 수있었습니다. 해당 데이터베이스를 선택하고 데이터베이스를 선택하고 약간의 찌르기와 프로브가 있고 번역을 사용하고 테이블을 설명하여 테이블과 각 열과 행의 내용을 알아 내고 비교적 간단한 과제였으며 평균을 읽는다면 각 플랫폼에 대한 데이터베이스 관리에 대한 2 백 내지 300 페이지의 책을 보면 로켓 과학 학위를 들이지 않고도 거의 자신을 가르 칠 수있었습니다.
그러나 그것은 더 이상 사실이 아니며 그 이유는 데이터베이스 세계에는 한 사람이 전문가의 전문가가되어 수동으로 관리하고 관리 할 수있는 옵션이 너무 많기 때문입니다 . 그 이유는 서버와 데이터베이스 시스템, 데이터베이스 서버 및 응용 프로그램 제품군의 세계에서 지난 40 년에서 50 년 동안 매우 긴 시간을 보냈기 때문입니다. 옛날 옛적에 우리는 효과적으로 작은 데이터가 무엇인지를 다루어야했고, 우리가 지금 되돌아 보면 웃으면 서 작은 아이언을 가지고있었습니다. 우리가 달에 사람들을 달렸을 때 NASA의 수석 프로그래머이자 개발자 인이 놀라운 여성의 트위터에서 정말 멋진 사진을 보았습니다. 그녀의 코드는 백 삼십에 인쇄되었습니다. 두 개의 열 라인 프린터와 팬으로 접어 넣었으며 실제로 작성했던 코드의 양보다 키가 더 컸습니다.
그리고 제가 그것에 대해 생각했을 때, 저는 아마도 그녀가 적어도 2 ~ 3 백 메가 정도의 데이터를 입력해야했을 것입니다. 따라서 종이에 인쇄 할 때 코드보다 물리적으로 키가 크더라도 코드를 보유 할 총 데이터 양은 실제로 매우 적은 양이었습니다. 방대한 규모의이 컴퓨터들도이 슬라이드에서 IBM System / 360이며, 실제로 보유 할 수있는 데이터의 양은 오늘날의 세계에 비해 매우 작습니다. 실제로, 우리의 스마트 폰은 60과 128, 256 기가 있으며 플래시 가격이 내려 가기 오래 전에 곧 휴대 전화에 테라 바이트가있을 것입니다.
그 당시와 그 당시에는 데이터베이스 관리가 매우 간단했습니다. 다음은 3270 터미널 세션과 DBA의 스냅 샷입니다. 로그인하여 데이터베이스와 관련된 파일 수와 거기에 있던 인덱스 및 행과 열이 간단했습니다. 그리고이 스크린 샷에서이 컨텍스트는 하나의 테이블과 여러 테이블 스페이스이며, 하나의 데이터베이스 테이블을 관리하는 전체 메인 프레임이되었을 것입니다. 오늘날 우리는 데이터베이스 시스템에서 수십억 행의 레코드를 보유합니다. 데이터베이스 플랫폼과 데이터 관리 시스템을 구축 할 수있는 기술의 변화를 통해 변화가 일어났습니다.
50여 년 전에 데이터베이스와 결국 관계형 데이터베이스를 실행하는 원래의 메인 프레임과 많은 컴퓨터와 80 년대에 이르렀을 때까지 우리가 가진 거대한 철분과 작은 데이터 세트에 대해 생각해 보면 우리는 미니에서 마이크로까지 메인 프레임을 살펴 보았고 dBase II 및 dBase III과 같은 PC를 실행하는 PC와 DOS 및 CP / M에서 매우 초기의 관계형 데이터베이스를 가졌습니다. 스타일 기술을 사용할 수 있으며 메인 프레임에서 사용했던 방식과 비교하여 상당히 확장되었습니다. 우리가 90 년대에 도착했을 때, 우리는 Oracle과 DB2를 좋아했습니다. 그리고 90 년대 후반에는 네트워크 모델과 같이 매우 큰 기계, 캐비닛 크기의 기계를 같이 붙일 수있는 비밀 컴퓨터와 같은 사람들이 있었으며 이러한 컴퓨터 클러스터를 좋아하고 구축했습니다. 그러나 그때도 오늘날 우리가 보는 것과 비교하여 여전히 작았습니다.
그러나 제가 여기에 설명한 슬라이드에서 이것은 하둡 클러스터이며 하나의 머신처럼 효과적으로 작동하며 본질적으로 실제로는 정말 큰 컴퓨터이며 현재 우리가 사용했던 웹 스케일 데이터 유형을 보유 할 수 있습니다 . 따라서 데이터베이스 관리, 이러한 유형의 플랫폼에서 데이터베이스 관리의 과제는 실제로 로켓 과학이되었습니다. 실행되는 기술, 실행되는 플랫폼, 내부에있는 데이터, 해당 데이터의 사용 유형을 이해할 수있는 매우 영리한 캐릭터 여야합니다. 그렇습니다. 우리는 2000 년대 초반에 Microsoft SQL이 일어 났고 Lotus Notes가 잘 확립되어 있었으며, Lotus Notes 데이터베이스의 수는 상당히 무서웠습니다. 그리고 우리는 Oracle과 DB2의 일반적인 재직자가 있었고 실제로 시작하기 시작했습니다. 같은 브랜드 중 일부가 사라지기 시작했습니다. 그러나 우리는 여전히 정확한 데이터베이스 관리를 그 시점까지 수행했습니다 .2006 년경에 그 클러스터의 이미지로 돌아 가면 Beowulf 클러스터라는 것이 생겼습니다. 상용 PC를 가져다가 서로 붙잡고 주요 슈퍼 컴퓨터를 만듭니다.
그러나 그 시점부터 우리는 인류가 구식 데이터베이스 관리를 수행 할 수있는 팁 포인트를 넘어 섰습니다. 필자가 말했듯이 규모는 매우, 매우, 매우 빠르게 커졌습니다. 마치 데이터 기술과 데이터 관리 기술, 특히 주변 데이터베이스의 채택을 주도한 기술에서이 빅뱅 이벤트가 있었던 것처럼 보입니다. 또한 데이터를 다른 형태로 호스팅하기 위해 고성능 컴퓨팅 스타일 클러스터를 효과적으로 구축했기 때문입니다. 그리고 그 점을 잘 설명하기 위해 2016 년 현재 우리가 이용할 수있는 데이터베이스 기술의 현황을 정리했습니다. 인프라의 오른쪽 하단에서 오픈 소스까지 왼쪽 상단에서 시작합니다. 그리고 우리가 이용할 수있는 애플리케이션 솔루션의 오른쪽 상단과 왼쪽 하단에는 분석을 수행하는 인프라 및 성능 엔진이 혼합되어 있습니다. 그리고 중간에는 물론 스마트 폰과 같은 장치가 있습니다. 실제로 매우 작은 버전의 데이터베이스에서 실행되어 연락처 등을 관리하는 것과 같은 작업이나 통화 기록 및 기타 것들을 수행합니다.
그리고 내 마음 속에는 캄브리아기 폭발과 같은 종류의 폭발이 있었는데, 그 기술 개발의 양은 2006 년부터 2016 년까지 매우 짧은 기간에 발생했습니다. 그대로. 우리는 이제 그래프 데이터베이스가 큰 것이되고 인 메모리 데이터베이스가 큰 것이되고 SQL 데이터베이스가 등장하는 것을 보았습니다. 다른 컴퓨팅 모델로의 전환, Hadoop이 시작되고 MapReduce 모델이 생겼습니다. 이제 Spark 및 스트리밍 분석 및 스트리밍 컴퓨터, 탄력적 인 분산 데이터, 사람들이 개발해야하는 프레임 워크, 필요한 규모에 도달하기 위해 그리고 그 여정에 대해 생각할 때, 일반적인 용의자, Oracle, PostgreS, Sybase, IBM DB2, MySQL 및 Microsoft SQL Server 플랫폼을 갖춘 관계형 데이터베이스 관리 시스템이 무엇인지 살펴보십시오. 우리는 Clustrix, Xeround, NuoDB, MemSQL과 같은 새로운 아이들이 블록에 등장한 것을 보았습니다.이 슬라이드에서 보았던 수십, 수십 가지가 더 있습니다. 이러한 플랫폼과 그 운영 방법에 대한 노하우를 알고 단일 유리창을 얻으려면 DBA가되어 이러한 일을 수행해야한다는 과제를 상상할 수 있다면 쉽지 않은 일입니다. 그리고 갑자기 새로운 NoSQL 엔진 인 NoSQL 엔진이 등장했습니다.
마지막 슬라이드는 궁극의 1-2-3 녹아웃 펀치입니다. 이제 우리는 이러한 기술 중 일부를 가져 와서이를위한 서비스 기능을 만들었습니다. 클라우드 모델과 이제는 서비스로 유틸리티로 제공됩니다. 기본적으로 서비스로 데이터베이스를 얻을 수 있으며 아마존의 웹 서비스에서 볼 수있는 일반적인 브랜드와 Google의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 및 Microsoft Azure는 사람들에게 제공되는 브랜드입니다. 하지만 실제로는 수십, 수십 개의 클라우드 플랫폼이 있습니다. 예를 들어 호주에는 다양한 형태의 데이터베이스 서비스를 제공하는 대규모 퍼블릭 클라우드 인 1 백 12 개 회사가 있습니다.
평균적인 DBA가 깨어나서 일을하고 지금 대처해야한다는 도전에 대해 생각하는 것은 매우 어려운 도전입니다. 그래서 저는 인생의 많은 것들과 마찬가지로 수평과 수직으로 수평을 확장했습니다. 즉, 인프라가 수평, 거의 선형에 가까운 성장 모델로 확장되고 스택의 복잡성이 수직적 의미, 데이터베이스 플랫폼 수, 우리가 처리해야하는 애플리케이션 프레임 워크 및 모델 수는 단일 창에서 인간이 처리 할 수있는 것 이상으로 데이터베이스 관리자에게 필요한 점을 훨씬 넘어 섰습니다. 이 모든 플랫폼과 대화하고, 관리하고, 관리하고, 지원할 수있는 새로운 도구 세트가 있습니다. 오늘 아침이나 오늘 오후, 그리고 우리의 대화의 주제가 바로 그 주제라고 생각합니다. 나는 그들의 손님에게 그들의 제품에 대해 이야기하고 그것이 어떻게 해결 될 것인지에 대해 이야기 할 것입니다.
에릭 카바나 흐 : 좋아 스캇.
Scott Walz : 대단히 감사합니다. 감사합니다. 감사합니다 Dez, Robin, 감사합니다. 오늘 전화 해 주셔서 감사합니다. 90 년대 초 이래로 우주에 있었던 기억의 길을 걸어가는 로빈과 데즈에게 감사의 말씀을 전합니다. 좋은 추억을 많이 가져 왔습니다. 제가 그 슬라이드와 그림에서 보지 못한 기억은 펀치 카드였습니다. 그리고 그것은 제가 대학에서 첫 직장을 처음 시작할 때 저에게 처음 소개 된 것이 었습니다. 저의 큐브에있는 동료는 펀치 카드를 건드리지 말라고 말했습니다. 그렇습니다. 물론 90 년대 중반부터 고객의 문제를 해결하기 위해 노력해 왔으며, 이는 오늘날 제가 이야기하고 싶은 제품입니다. 멀티 플랫폼 관리를 살펴 보자. 이것은 하위 집합 일 뿐이다. 저는 그래프를 선택했지만 Dez가 말한대로 -
Eric Kavanagh : 화면을 공유해야합니다.
스캇 왈츠 : 아, 물론입니다. 감사합니다.
에릭 카바나 흐 : 걱정할 필요가 없습니다. 사람들은 부끄러워하지 말고 질문하십시오. 우리는 오늘 전화에 3 개의 똑똑한 바지를 가지고 있으므로 어려운 질문을 보내십시오. 웹 캐스트 콘솔의 Q & A 구성 요소를 사용하거나 BriefR의 해시 태그로 트윗 할 수 있습니다. 알았어, 스캇.
Scott Walz : 감사합니다. 나는이 슬라이드와이 이미지를 움켜 쥐었다. Dez의 이미지는 그것이 오늘날 우리가 살고있는 세상과 DBA가 수행하고있는 세상이기 때문에 정말 날 날려 버렸습니다. 무차별적인 힘으로 이것을하기 위해. 실제로 도구가 필요합니다. 이제 우리는 게임을 시작했습니다. 그리고 전체 스위치, 초기에 시작했던 모멘텀 변경, 언급 한대로 매우 격분 된 변화를보고 있습니다. 그리고 우리는 여러 데이터베이스 플랫폼으로 작업했습니다. 그렇기 때문에 그것은 도구에 대한 우리의 첫 번째 진출이었습니다. 그리고 나서 조직의 위치와 2000 년이 지나서 약간 축소 된시기로 되돌아갔습니다. 조직과 함께 단단하게 가고 싶었지만 다시 돌아와서 새로운 플랫폼을 모두 소개했을 때 실제로 폭발했습니다. 그리고 지금은 특정 플랫폼이나 특정 기술에 비둘기를 꽂는 대신에, 어떤 조직도 최고의 것을 찾지 못하고 있습니다. 최고의 응용 프로그램 데이터베이스는 무엇이며 사용하기 가장 좋은 플랫폼은 무엇입니까? 그리고 그 말로 DBArtisan으로 우리가하는 일에 대해 조금 설명하겠습니다. DBArtisan은 20 년 넘게 플랫폼 간 환경을 유지하고 있으며, 이것이 우리가 살고있는 곳이며 고객을 강조하고 고객과 함께 일하고 생산성을 높일 수있는 도구를 제공하는 주요 제품입니다. 수행.
계속 진행해 보죠. 곧바로 들어가겠습니다. 슬라이드를 진행하면서 제품을 더 많이 보여 드리려고하는데 아마 그렇게하실 것입니다. DBArtisan을 본 적이없는 분들을 위해, 우리는 comp를보고 있는데, Dez가“단일 유리창”이라는 용어를 사용했다고 생각합니다. 이것이 DBA를 한 번 들여다 보는 것에 자부심을 느끼는 것입니다. 모든 플랫폼. 그렇습니다. 다른 응용 프로그램을 열 필요가 없습니다. 우리는 연결하고 당신을 데려 가서 플랫폼 작업을 시작할 것입니다. 왼쪽의 데이터베이스 탐색기를 보면 원하는대로 만들 수 있지만 원하는대로 구성 할 수 있습니다. 그리고 여러분은 제가 혼합, Oracle 서버 중 일부, MySQL, PostgreS가 있고 여기에도 PostgreS가 있음을 알 수 있습니다. 일부는 MySQL 서버 환경 중 일부를 포함하는 프로덕션 서버로 표시되어 있습니다. 다시, 우리는 우리가 잘 맞는 것을 바로 알 수 있습니다. 새 데이터베이스 등록을 살펴보면 지원하는 플랫폼 중 하나를 보게 될 것입니다. 이것이 SQL 일 때, Teradata, Apache, PostgreS를 지원한다는 것을 알 수 있습니다. 여기에 우리가 지원하는 제네릭이 있습니다.
모든 플랫폼에 JDBC 드라이버 또는 LDBC 드라이버가 있으면 DBArtisan 내에서 바로 연결하여 연결하고 플랫폼으로 작업 할 수 있습니다. 다시 한 번 말하지만, 직무에 집중할 수있게 해주는 방법은 아닙니다. 이 모든 것을 살펴보십시오. 그러나 나는 제품에 대해 몇 가지를 보여주고 싶다. 이 경우, 예를 들어 Oracle을 다루겠습니다. 이것은 내 작은 방문 페이지 일 뿐이지 만, 내가 작업하는 일부 스키마를 살펴보고 싶습니다. 더 큰 스키마 중 하나를 가져 와서 다시 테이블 목록을 가져옵니다. 맞습니다.이 경우, 저는 테이블을 열 것입니다. 그래서 우리는 그것들을 선택하고 객체 편집기로 가져올 것입니다.
자, 오라클은 몇 년 동안 함께 일해 왔으며, 여러분에게 보여 드리려는 것은 아마도 쉬운 진술 일 것입니다. 그러나 Oracle이 플랫폼이거나 PostgreS가 플랫폼이거나 Teradata가 방금 제공 한 플랫폼이고 속도를 내야하는 경우 당면 과제는 열을 추가하는 것입니다. 또는 당면 과제는 열을 삭제하는 것입니다. 그러나 구문에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 우리는 가고 싶은 것을 입력하고 설정하고 DBArtisan을 생성하도록 남겨두고 싶습니다. 여기서는 "Alter"를 누르겠습니다. 스크립트가 생성됩니다. 다시 한 번, 매우 간단한 예이지만 요점은이 열을 생성하여 테이블에 배치하기 위해 우리를 위해 작업을 수행한다는 것입니다.
그러나 우리가 할 수있는 것은 테이블에서 열을 옮기는 것입니다. 전통적인 방법으로 시도한 적이 있다면 이와 같은 단일 코드 줄보다 조금 더 복잡합니다. 그러나 DBArtisan은 배후에서 작업하고 코드를 생성하며 SQL을 다시 생성 할 것입니다. 여기서 나가겠습니다. 시작하기 전에 상단의 모든 탭을 다시 확인하십시오. 사용자 인터페이스는 매우 직관적입니다. 탐색기로 들어 오면 PostgreS로 내려갑니다. 스키마 모드로 들어가면 테이블과 비슷한 모양과 느낌을 봅니다. 우리는 이것을 열어서 다시 정보를 볼 수 있습니다. 속성, 조상, 열 우리는 플랫폼에 특화되어 있으며, 이것을 표시하고 객체로 작업 할 수 있도록 사용자 인터페이스를 제공 할 것입니다. 해야 할 일을 알게되고 효율적이고시기 적절하게 수행 할 수있게되므로이를 위해 필요한 절이 무엇인지에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 해당 옵션을 제공하십시오. 우리는 당신을 위해 그것을 처리합니다.
또한 살펴보면 이제 SQL Server로 이동하여 다른 기능에 대해 조금 이야기하겠습니다. 따라서 모두 데이터베이스를 모니터링해야합니다. 다시 시작하십시오. 발생하는 모든 세션, 실행중인 세션을 봅시다. 어떤 명령문이 실행되고 있는지 확인하고이를 제어 할 수있는 방법은 무엇입니까? 세션을 중지해야합니까? 데이터베이스에있을 수있는 잠금을 확인해야합니까? 차단 잠금 장치가 있습니까? 다시, 우리는 신속하게 대응하고 필요한 경우 시정 조치를 취하고 방향을 전환 할 수 있도록 모든 정보를 바로 여기에 있습니다. 우리는 탐험가에게 다시 올 것이다. 여기, 여기가 추진 점입니다. 이곳은 제가 항상 되돌아 오는 곳입니다. 이곳은 제가 개인적으로 일을 시작하고 여기서 일하고 싶어하는 곳입니다. 유틸리티를 확인하기 위해 SQL Server 데이터베이스에 연결되어 있습니다. 우리는 크로스 플랫폼이기 때문에 추출, 마이그레이션을 살펴볼 수 있습니다. 한 플랫폼에서 다른 플랫폼으로 오브젝트를 마이그레이션해야하는 경우 플랫폼간에 이동할 수 있습니다. 해당 오브젝트가 다른 플랫폼에 존재하는 경우이를 수행 할 수 있습니다. 스키마를 추출하고 보고서에 게시하고 데이터를로드 및 언로드하고 데이터베이스를 백업하십시오.
다시 한 번 UI 내의 모든 것입니다. 그리고 여기 도구들에 와서 우리가 조작 할 수있는 완전한 도구 세트를 볼 수 있습니다. “파일에서 찾기”사이에서 시스템 테이블 내부에서 찾고있는 해당 문자열을 찾기 위해 전체 데이터베이스 검색을 수행 할 수 있습니다. “스크립트 및 파일 실행”여러 플랫폼, 여러 데이터 소스에 대해 실행할 수있는 표준 명령문이있는 경우 DBArtisan 내에서 실행할 대상을 지정하여 바로 설정할 수 있습니다. “이동”을 누르면 실행되고 모든 대상 데이터 소스에 대한 결과가 다시 나타납니다. 다시, 단일 유리창에서 작업 할 수 있습니다.
그리고“Analyst Series”는 더 깊이 있습니다. 우리는 더 많은 새로운 플랫폼에 들어가기 시작할 때 관계형 데이터베이스에 더 적합합니다.이 기능을 이러한 분야로 확장하는 것을 볼 수 있습니다. 일반적으로 많은 사용자 인터페이스 향상 기능이 있습니다. DBA를 위해 특별히 설계된 기능. 스크립트 라이브러리를 수행 할 수있는 기능이 있습니다. 여러 플랫폼에서 자주 실행하는 SQL 스크립트는 여기에 저장하고 드래그합니다. 새로운 ISQL 창을 설정하자마자 스크립트를 끌어다 놓으면 스크립트가 준비됩니다. 다시 한 번, 손끝에서 수행하고 관리 할 수 있습니다. 우리는 일부 플랫폼에 대해 이미 정의 된 스크립트를 제공하므로 언제든지 필요한만큼 만들 수 있습니다.
내가 좋아하는 좋은 점과 많은 고객들이 관심이 있다면“어떻게해야합니까?”에 관해이 질문을 많이받습니다. 꽤 괜찮은데. DBArtisan은 어떻게 그렇게합니까?”여기에는“Logfile”이라는 작은 기능이 있습니다. 우리가 실행하는 모든 SQL 문을 기록 할 수 있습니다. 따라서 해당 탐색을 채우는 방법이나 PostgreSQL 테이블의 편집기를 채우는 방법을 알고 싶다면 또는 Teradata 테이블을 사용하여 SQL을 기록하면 DBArtisan이 데이터베이스에 대해 실행중인 모든 내용을 기록하므로 해당 SQL을보고 필요한 모든 것을 가질 수 있습니다. 어쩌면 스크립트 중 하나의 일부로 통합하고 싶을 수도 있습니다. 물론. 완전 괜찮아
우리는 우리가하고있는 일과 데이터베이스에 대해 실행중인 것을 매우 투명하게 유지하고 싶기 때문에 데이터베이스에 적용하는 모든 것을 저장하고 기록 할 수 있습니다. 구성 옵션도 있습니다. "개체 소유자 별 구성"으로 설정되어 있음을 알 수 있습니다. "개체 유형"으로도 설정할 수 있습니다. PostgreSQL 환경에 다시 들어 오면 대신 SQL 대신 SQL을 보았을 때 스키마에 들어갔습니다. 해당 스키마에 속하는 내 GIM 테이블 만 스키마 이름에 관계없이 모든 테이블을 볼 수 있습니다. 다시 말하지만, 자신의 워크 플로에 맞게 실제로 사용자 지정하는 항목을 구성하는 방법과 원하는 방식.
마지막으로 이야기하고 싶은 것은“Bookmarks”를 설정하는 능력입니다. 제가 자세히 살펴보면 플랫폼 중 하나에서 작업하고 있고 테이블 모드에만 집중하고 싶다면 북마크를 추가 할 수 있습니다. 나는 매우 간단한 기능이지만 특히 오늘날의 DBA만큼 많은 데이터 소스 및 많은 플랫폼으로 작업 할 때 매우 유용합니다. 시스템에 들어 오려면 DBArtisan을 시작하고 책갈피 관리자가 트리에서 작업하고 작업 할 수있는 지점으로 바로 이동하게하십시오. 그런 다음 여기에서 새 테이블을 만들 수 있으며 이전에 본 지원 플랫폼에서 다시 테이블을 생성 및 개발할 수 있도록 "마법사"를 안내합니다. 그리고 우리는 당신을 위해 무대 뒤에서 그것을 수행하는 데 필요한 모든 구문을 생성 한 다음 미리보기 창에서 마지막에 당신에게 그것을 제시 할 것입니다. 당신은 우리가 생성 할 것을 정확하게 확인하고 확인할 수 있습니다. "Execute"버튼을 누른 다음 "Finish"버튼을 눌러 실행할 수 있습니다. 또는 저장하거나 다른 ISQL 창으로 밀어 넣을 수 있으므로 배치 창 시간 동안 저장하고 배포하려는 더 큰 스크립트의 일부 여야 할 수도 있습니다.
이것이 DBArtisan의 개요입니다. 우리가 그것에 대해 이야기 할 때, 다시 말해, 그것은 많은 플랫폼을 보았고, 그 플랫폼을 지원하고, 우수한 사용자 경험을 제공하며, 고객의 피드백도 많이받은 제품입니다. 패널리스트 중 한 사람으로서 관심이 있지만 IDERA 관련 또는 DBArtisan 관련 항목을 찾아야하는 경우 언제든지 문의하십시오. 제 이메일 주소에서 저를 찾을 수 있습니다.
Eric Kavanagh : 알겠습니다. 질문을 위해 Robin에게 공개 한 다음 Dez를 열고 참석자로부터 Q & A를 모니터링 할 것입니다. 로빈, 가져가
Robin Bloor : 첫 번째 질문은 실제로 DBArtisan에 대해 꽤 오랫동안 알고 있었기 때문에 그 기능에 대해 잘 알고 있다는 것입니다. 내가 당신에게 관심을 가지는 것은 여기에서 오는 미래의 길입니다. 내 말은, 내가 마지막으로 보았을 때, 그것은 오래 전에 있었을 것입니다. 이전에 지원했음을 모르는 데이터베이스를 3 개 이상 지원하고 있습니다. DBArtisan의 발전 경로는 무엇입니까? 점점 더 많은 데이터베이스를 추가 할 가능성이 있습니까? 아니면 기능 확장입니까? 어디로 갈 계획입니까?
Scott Walz : 좋은 질문입니다. 위의 모든 내용을 원합니다. 전통적인 RDBMS 플랫폼이 여전히 자리에 있지 않기 때문에 우리는 확실히 계속 구축 할 것입니까? 그들은 계속 구축하고 있습니다. 우리는 그 길을 계속 따라갈 것입니다. 그러면 새로운 플랫폼을 지원하는 방향으로 나아 가기 시작하는 것을 보게 될 것입니다. 이러한 RDBMS 플랫폼 중 일부는 계속 성장하고 있지만 새로운 플랫폼이 고객에게 적합한 플랫폼이라는 특정 상황이 있습니다. 우리는 실제로 해당 시장과 해당 부문을 면밀히 주시하고 어떤 플랫폼을 사용할 것인지에 대한 올바른 결정을 내리려고 노력하고 있습니다. 실제로 매일 바뀌는 것 같습니다.
Robin Bloor : 저 와 Dez가 말했듯이, 그것은 매우 활발한 시장이며 아마도 그것을 보는 한 가지 방법 일 것입니다. 내가 관심을 가질 또 다른 것은 – 분명히이 질문에 정확하게 대답 할 수는 없지만, 당분간 수천 개의 Oracle 인스턴스가있는 사이트를 발견 한 적이 있는데, Oracle은 그렇지 않았습니다. 사용되는 유일한 데이터베이스는 배포 된 것입니다. 그리고 실제로 그들과 대화를 나눌 때, “5 ~ 6 개의 큰 인스턴스가 있고 그에 걸쳐 3 개의 DBA가 있습니다.”라고 말한 많은 인스턴스를 관리하는 방법에 대해 이야기했습니다. DBArtisan을 사용하는 것에 관심이 있습니다. 많은 일을 할 수 있기 때문에, 데이터베이스가 몇 개나 있고, 일반적으로 말하거나, 한 번에 몇 개의 문자열을 관리 할 수 있는지에 대한 가장 큰 예는 무엇입니까?
Scott Walz : 상황을 본 적이 있습니다. DBArtisan을 사용하면 단일 인스턴스에 여러 연결 또는 여러 데이터 소스를 정의 할 수 있기 때문에 약간 복잡합니다. 어쩌면 나는 syslogin을하고 나서 더 낮은 권한 로그인을 원하지만 모든 것이 무너지면 여러 화면으로 가고 있다는 고객을 다루었습니다. 이제 내가 그들에게 물었을 때, 당신이 나에게 물었던 질문은“어떻게 많은 사람들을 관리 하는가?”입니다. 그리고 그는“그렇지 않습니다”라고 말합니다. "내가 할 수있는 것을 관리하지만 모든 것에 액세스해야합니다."나는 사람들이 관리 할 수있는 것의 상한이 실제로 그 사람, 개인, 할 수있는 것의 상한이라는 것을 멈추는 것을 보지 못했습니다. 핸들. 그러나 내가 언급했듯이, 내가 도전하는 사람들은 공개적으로 모든 연결이 있음을 인정하지만 그것을 관리 할 방법은 없습니다. 그들은 그들의 팀에 의존합니다. 당신이 경험 한 것 같아요
로빈 블로어 : 글쎄, 실제로 그렇게하지는 않았지만 실제로는 DBA였습니다. 그리고 관계형 데이터베이스에서 무엇보다 중요한 것은 SQL을 사용하여 방대한 양의 작업을 수행 할 수 있다는 것입니다. 당신이 생각하는 것보다 더 자주. 어떤 방식 으로든 DBArtisan의 기능 중 일부를 설명합니다. 이는 단지 SQL로 직접 변환되기 때문입니다. 하지만 당신은 다른 일을한다고 확신합니다. 모든 SQL 스크립팅입니까, 비전적인 상황을 위해 작성된 다른 특수 루틴이 있습니까?
Scott Walz : 예. 많은 부분이 SQL입니다. 이는 바로 그 특성입니다. 그러나 공급 업체의 도구 인 공급 업체의 프런트 엔드를 사용하여 명령 줄에서 실행할 수있는 루틴을 작성합니다. 예를 들어, 플랫폼의 데이터로드 유틸리티에 대해 프런트 엔드를 배치 할 것입니다. 그것들은 SQL 스크립트가 아니며, 명령 줄 작업입니다. 이를 생성하여 DBA에 제공하여 실행할 수있게합니다. 예, 우리는 둘 다 약간 할 것이지만 대부분은 SQL 스크립트입니다.
Robin Bloor : 살펴보면, 분명히 새로운 방식으로 여겨지는 발전을 살펴보아야합니다. 내 말은, 흥미로운 사실 중 하나는 Spark가 로켓처럼 이륙한다는 것입니다. 그러나 Spark의 SQL은 미숙 한 상태에서 조금 더 많은 SQL 기능으로 조금 더 성숙해 보이기 시작했습니다. 그런 것들을보고 DBArtisan으로 관리를 시작할 것인지 궁금하십니까?
Scott Walz : 물론 그렇습니다 . 항상 거기에 있습니다. 저는 제품 관리 팀이 항상 어디로 가야하는지, 항상 우리가 무엇을보고 있는지에 대해 모든 것을 갖추고 있습니다.
로빈 블로어 : 알았어, 데즈, 쌓고 싶니?
Dez Blanchfield : 네, 실제로 저를 위해 문을 연 멋진 것들이 많이 있습니다, Robin. 대단히 감사합니다. 나는 이런 제품을 볼 때 나에게 튀어 나오는 것들 중 일부를 탐구하고 싶어하며 매우 흥분합니다. 숙제를 두 번 확인했을 때, Dr. Robin Bloor가 전에 언급했듯이, 그는 한동안 이것을 추적 해 왔으며 다른 요일에 귀하의 사양 요구 사항을 살펴보고 실제로 생각합니다. 실제로하는 일에 의존합니다. 그리고 나는 메모리에서 생각합니다 – 내가 틀렸다면 바로 잡으십시오 – 랩탑 성능이 DBArtisan을 편안하게 실행할 수있을만큼 작지만 여전히 상당한 데이터베이스 백엔드를 실행할 수 있다고 생각합니다. 그리고 나는 당신이 Firebird와 Greenplum을 가지고 있다는 것을 매우 흥미로 웠습니다. 말 그대로 1 기가 헤르츠 CPU의 RAM 공연처럼 문자 그대로 실행될 수있는 하드웨어의 요구 사항이나 사양에 깊은 인상을 받았습니다. 꽤 인상적이었습니다.
그러나 유스 케이스는 조금만 탐구하고 싶은 것입니다. 통제가 불가능한 기존 환경으로 인해 제품의 섭취가 필요한 경우가되고 있습니까, 아니면 사람들이 조금 더 적극적으로 행동하고 있다는 것을 알고 있습니까? 큰, 그것은 복잡하다. 예를 들어 조직이 소규모, 중간 규모, 대규모 등 많은 회사를 구매하고 이러한 모든 환경을 상속하고 새로운 DB 기능을 구축해야하는 인수 합병에 대해 생각하고 있습니다. 일반적으로 조직 유형과 응용 프로그램 유형에 대한 사용 사례는 무엇입니까? 기존 환경이 있고 환경을 정리하고 통제해야하는 사람들이 우세한가 아니면 사람들이 좀 더 적극적으로 행동하여 초기에 구축하여 탑승하게하는 복잡성에 대해 생각하고 있는가?
Scott Walz : 우리가 당신이 언급 한 바로 그 이유 인 통합에 대해 더 일찍 일어나고 있습니다. 우리가 보유한 광범위한 플랫폼 지원을 통해 미래의 완벽한 증거는 아니지만, 귀하와 DBA는 잠재적 인 인수 목표를 보았을 때 약간 적습니다. 우리는 어떤 플랫폼을 상속받을 수 있을지에 대한 생각을 알고 있습니까? 중요하지만, DBA에 의미하는 것보다 조금 적은 문제가 있습니다. DBA는 이제 연결할 수 있음을 알고있는 제품을 가지고 있으며, 제품 사용에 익숙하다면 방금 얻은 플랫폼에 연결하는 데 익숙 할 것입니다. 그것은 확실히 우리가보고있는 영역입니다. 다시 한 번 아시다시피, 모든 플랫폼의 매시업을 가진 고객들입니다. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까? 그리고 그들은 사고 과정이 각 플랫폼에 도구를 가지고 있기 때문에 시도했습니다. 우리는 우리 자신의 도구를 사용할 수 있습니까? 그러나 결국, 당신은 할 수있는 것을 알고 있습니다. 그렇습니다. 그러나 각 플랫폼을 배워야 할뿐만 아니라 이제 각 플랫폼과 함께 제공되는 도구 중 하나를 배우고 있습니다. 방금 DBA의 업무를 복잡하게 만들었습니다. 그래서 우리는 그들이 우리에게 돌아 오는 상황을보고 있습니다.“알다시피, 우리는이 문제를 해결해야합니다. DBA가 새로운 도구의 UI를 배우는 것보다 더 중요한 일을하기 때문에 DBA를위한 하나의 도구를 가져 오겠습니다. 아니면 다른 도구입니다.”
Dez Blanchfield : 물론 이죠. 그리고 당신은 알다시피, 내가 어제 보았을 때 기억에서 나는 잘못을 두 번 확인하려고 생각하지 않았습니다. 예를 들어 Sybase를 지원했다는 것을 기억합니다. 그래서이 일이 잠시 동안있었습니다. Greenplum과 Firebird를 목록에 올리는 것이 좋지만 Sybase는 아주 빨리 나이가 들었습니다.
클러스터. 따라서 DBA의 가장 큰 골칫거리 중 하나는 기본적으로 IP 주소와 많은 API 또는 JDBC 또는 LDBC 또는 우리가 이야기 할 수있는 것이 무엇이든 클러스터 뒤에 있다는 것입니다. 데이터베이스 백엔드에 연결할 때와 마찬가지로 DBArtisan은 문 1의 뒤에 무엇이 있는지 알 수 있거나 무엇을 알고 있는지, 그 뒤에 모든 환경을 볼 수 있습니까? 특히 두 가지 부분이 있습니다. 아마도 요 예를 들어, 클러스터는 IBM DB2 및 Microsoft SQL 데이터베이스 서버와 MySQL, PostgreSQL 및 Oracle 및 일부 기존 RDBMS를 지원하며 마스터-슬레이브 또는 마스터-마스터를 실행합니다. 이중화 및 고 가용성 및 성능을위한 환경. DBArtisan은 그 자체로 하나의 데이터베이스가 아니라 클러스터라는 도어 넘버원 뒤에 무언가가 있다는 것을 알고 있습니까? 그렇다면 그 점에 대해 무엇을 알고 있습니까? 그리고 그 질문에 빨리 들어가서 같은 질문에 대답 할 수 있습니다. 죄송합니다. 따라서 일부 시나리오에서 클러스터 뒤에서 DBArtisan의 사용이 어떻게되는 한 사람들은 프로덕션 환경과 재해 복구 환경 간의 혼합에 어떻게 대처하고 있습니까?
스캇 왈츠 : 좋은 질문입니다. 우리가 시도하는만큼 심층적이고 심층적 인 기능들에 대해 서로 다른 수준의 지원을 할 것이기 때문에 특정 플랫폼에 대해 우연히 할 것입니다. 예를 들어 Oracle과 RAC 환경 인 Real Application Cluster의 경우 해당 클러스터의 기본 노드에 연결할 수는 있지만 표시 한 데이터베이스 모니터를 통해 SQL이 실행되는 것을 볼 수 있습니다. 실제로 클러스터에서 어떤 노드가 실행되고 있는지 알려줄 것입니다. 느리게 실행되는 쿼리인지 여부를 정확하게 파악하기 위해 어떤 노드에서 실행 중인지 계속 주시하십시오. 필연적으로 클러스터의 전체 이유는 최종 사용자를위한 것이기 때문에 클러스터가 실행 된 위치는 신경 쓰지 않지만 DBA의 경우 해당 유형의 정보를 추적해야합니다. 예를 들어 오라클의 세부 수준으로 내려갈 수 있습니다. 우리가 연결하고있는 다른 플랫폼은 아마도 Oracle에 대한 것보다 상세하지는 않습니다.
프로덕션 및 개발 환경과 관련하여 좋은 질문입니다. 우리는 같은 수준의 지원을하고 있습니다. 우리가 도울 주요한 방법은 연결 계층이있을 것입니다. 우리는 모든 기능을 연결하고 수행 할 수있을 것입니다. DBArtisan의 일부 기능을 사용하여 데이터 소스를 분류하는 고객이 있습니까? 그리고 다시, 이것은 당신이 요구하는 정확한 질문에 대해 약간 어긋날 수 있지만, 우리는 그들이 작동하고 있음을 그래픽으로 표시 할 수있게 할 것입니다. 그것이 DBArtisan에 관한 것 중 하나이기 때문에 데이터 소스를 빠르게 바꿀 수 있다는 것입니다. 그리고 다음으로 잘린 문장을 실행할 준비가되어 있고 연결되어 있는지 확인하려고합니다. 프로덕션 또는 개발에 대해이 기능을 실행 했습니까? 따라서 DBArtisan 내에서 DBA를 관리하고 일부 DBA 활동으로 문제를 방지하고 관리 할 수 있도록 DBArtisan 내의 일부 기능을 제공합니다.
Dez Blanchfield :이를 염두에두고 현재 지원하는 긴 플랫폼 목록에서 분명한 이유 때문에 곧 폭발 할 것이라고 확신합니다. 예를 들어 메인 프레임에서 z / OS의 DB2와 같은 기능을 지원 한 다음 분명히 중급이지만 현재는 UNIX 시스템이라고 부르는 것과 유사한 최신 플랫폼을 지원합니다. Linux는 결국 Bluemix 및 Cloud Foundry와 같은 포트로 이식되므로 IBM 및 Cloud on soft를 사용하여 Bluemix의 Cloud Foundry에서 DB2를 실행하게됩니다. 사람들이 현재 관리 및 모니터링뿐만 아니라 마이그레이션 및 데이터 이동 기능에 대해 언급 한 적이 있습니까? 사람들이 DBArtisan과 함께 침대에서 뛰어 내리는 것을보고 있습니까?“오래된 메인 프레임에 우리가 내려야 할 것들이 많이 있다는 것을 알고 있습니다. 여기서 가리키고 클릭 한 다음 여기로 끌어다 놓으면 실제로 데이터와 스키마를 이동하고 마이그레이션 할 수 있습니다.”사람들이하는 일입니까?
Scott Walz : 그들은 실제로 움직이고 있습니까? 그들은 데이터를 옮깁니다. 이제 그들은 DBArtisan을 도구로 사용하고 있습니다. 그들을 위해 모든 것을하고 있습니까? 아니요. 우리는 드래그 앤 드롭을 시작하고 있습니다. 정확히 여기에 있지는 않지만, 이상적으로는 사용하고 싶기 때문에 스크립트를 생성 할 수 있습니다. 당신이 언급 한 바로 그 이유 때문에 클라이언트, 랩톱에서 실행됩니다. 우리는 발자국이 매우 적을 수 있습니다. 우리는 그들이 스크립트를 생성 한 다음 돌려서 빌드하고 그 스크립트를 전달하여 서버에서 실행할 수 있도록 돕고 있습니까? 그리고 서버 뒤에있는 마력이 그 힘을 얻습니다. 우리는 그들이 그 일의 일부를하기 위해 그들의 일의 일부를 생성하도록 돕고 있습니다.
Dez Blanchfield : 그렇습니다 . 당신을 위해 마지막 몇 가지 그리고 우리는 다시 원을 수도 있습니다. 정말 당신의 부록을 겪는 것이 정말 충격적입니다. 사실, 우리는 더 자세한 시간을 갖기를 바랍니다. DBA에게있어 가장 큰 도전은 바로 기본 준수, 인프라의 전반적인 관리, 감사, 현재 상태에 대한보고, 환경의 일반적인 성장과 같은 미래에 대한 준비를 보는 것입니다. 그것은 당신의 제품이 보이는 것의 핵심에서 인생을 편하게 만드는 것, 유리의 단일 창, 세계를 한눈에 볼 수 있지만 본질적으로 클릭하고 가리키고 드래그 할 수 있다는 사실을 알고 있습니다. 지금 누군가에게이 작업을 매우 빨리 수행하도록 훈련시킬 수 있기 때문에 설명서를 읽지 않아도됩니다. 이 도구를 통해 거버넌스 및 규정 준수 및 감사와 관련된 모든 작업을 수행 할 수있는 능력을 갖게되었으며 사람들이 실제로 깨어 났는지 궁금합니다.
그러나 여러분은 지금 사람들이 그것을보고 가고있는 것을보고 있습니까? 그리고 이것이 바로 유레카와 같습니다.“이봐 요, 이것이 DBA의 삶을 지금부터 아주 쉽게, 또는 운영 관점에서 더 쉽게 만듭니다. 또는 개발 관점. 그러나 이제 우리는 모든 데이터베이스와 모든 데이터 세트, 모든 컨텐츠가없는 데이터 및 모든 메타 데이터를 실제로보고 할 수있었습니다. 액세스 권한이있는 사람, 액세스 권한이있는 사람, 액세스 권한이있는 이유 및 액세스 권한 유형 등”과 같이 갑자기 규정 준수와 관련된 몇 가지 문제를 해결합니다. 특히 데이터 유출과 관련하여 실제로 큰 일이 발생했을 때. 우리는 글로벌 금융 위기와 같은 놀라운 일을 겪었습니다. 이러한 모든 문제가 다가오고 있지만, 지구상에서 어떻게 컴플라이언스를 측정하고 모니터링하고 해결할 것입니까? 그것은 DBArtisan을 적용하는 한 아직 사람들에게 큰 일입니까, 아니면 아직 초기 일입니까?
Scott Walz : DBArtisan에 대해 충분히 말할 수없는 고객이 있습니다. 이제 그것들은 그것을 깨달았습니다. 전구가 켜져 있습니다. 그들은“잠깐만 요. 한 도구 내에서 언급 한 바로 그에 대한 보고서에 응답하고 응답 할 수 있습니다. 알았어요.”아직 다른 사람들이 아직 그것을 따라 잡지 못하고 있으며 여러 가지 이유가있을 수 있습니다. 아직 또는 다른 사람이 처리하지 않았을 수도 있지만, 우리가 찾은 고객은 그것을 아는 순간입니다. 즉, 이 모든 것을 테이블을 만들 수있을뿐만 아니라. 그리고 모든 컴플라이언스 요구 사항이 있으면 엄청납니다. 그것은 그 자체로 직업입니다.
Dez Blanchfield : 글쎄요. 제 생각에는 누군가가 와서 Sarbanes의 모든 것을 충족 해야하는 경우 구성 관리 데이터베이스 CMD를 만들고 싶다고 생각하면 즉시 생각하고 있습니다. -Oxley는 COIL에서 ITIL로, SWIFT 규정 준수 및 뱅킹은 국제 표준기구 (ISO 27001, 27002)와 유사합니다.이 모든 것이 큰 프레임 워크입니다. 문제 중 하나는 데이터가 어디에 있는지, 누가 관리하고 있는지, 어떤 형식으로되어 있는지, 그리고 생각하고 있습니다. 유레카 순간이 이제 막 벗어난 지금보고있는 것과 같이 저를위한 것입니다. 두 번째로, 나는 반드시 DBA가 아닌 누군가에게도 이것을 던질 수는 있지만, 그를 빨리 훈련시키고“준수 도구가있다”고 말할 수 있었다. 나는 그것이 관리 데이터베이스에서 그 일을하는 것이 훌륭하다고 생각한다. 관리 세계.
하지만 요즘 여기에 여러 플랫폼을 관리 할 수 있다는 사실을 생각하고 있습니다. 말한 것처럼 트랜잭션을 로깅하면 바로 아래로 뛰어들 수 있습니다. 아시다시피, 이 도구를 데이터 침해 사고에 빠뜨렸다면 보안 팀이 어디에서 왜, 무엇을, 누가 무엇을 보았는지 찾아 내려고합니다. 그리고 그들이 움직일 때, 그들이 할 수 없다면 문제의 일부가 될 수 있기 때문에 모든 행동을 기록하고 추적해야합니다. 예, 여기서 놀라운 능력이라고 생각합니다. 즉시 시작할 수 있습니다. 특히, 우리가 알고있는 데이터 감사의 과제를 살펴보면 데이터 세트 및 데이터가있는 것처럼 기능 크립과 같은 방대한 기능이 있습니다.
우리가 수행 한 또 다른 두 가지 쇼에서 우리가 이야기 한 것 중 하나는 데이터를 어떻게 찾고 찾는 지에 대한 것입니다. 그리고 어떤 조직에서든 시작할 때 큐비클에 서서 손을 공기와 파도에 대고“이 데이터베이스가 어디에 있는지 아는 사람이 있습니까? 이 데이터 소스에 어떻게 가나 요? 이 파일은 어디에 있습니까?”“가서 리셉션을 요청하십시오.”맞습니까? 귀하의 도구는 물건을 찾고 발견하고보고하는 기능을 즉시 제공 할 수 있습니다.
간단히 질문 중 하나로 돌아가서 마무리하고 에릭에게 건네 주겠습니다. 다음 12 개월 동안 규모가 문제가 될 것입니다. DBArtisan이 작동하는 규모 나 규모 범위에서 3 만 피트의 관점에서 우리에게 통찰력을 줄 수 있습니까? 나는 이것을 랩톱에 올려 놓고 멈춰서 그것을 발견 할 수있는 환경을 가리키고 그것을 시작할 수 있다고 상상할 수 있습니다. 나는 그것이 작은 행과 테이블을 가진 하나의 작은 오픈 소스 데이터베이스 데이터베이스 엔진과 같다고 생각합니다. 어느 정도 규모가 될까요? 메인 프레임에서 DB2에 대해 이야기했습니다. 그리고 클러스터. 우리가 여기서 대처할 수있는 규모의 범위는 무엇입니까? 그리고 Robin은 이전에 그에 대해 언급했지만 DBArtisan으로 얼마나 큰 규모를 얻을 수 있는지에 대해 좀 더 자세히 설명해야합니다.
스캇 왈츠 : 물론입니다. 클라이언트 소프트웨어이기 때문에 확실히 도전 과제가 될 것입니다. 또한 메인 프레임에서 작업하는 경우, 메인 프레임에서 테스트 시스템에 대해 작업 할 때 수백만 행에 대해 가리키고 수백만 행에 대해 교차 결합을 수행 할 수 있습니다. 모든 작업은 서버에서 수행 될 것입니다. 그 명령을 전달하기 때문입니다. DBArtisan이 결과 세트를 처리하는 문제 일뿐입니다. 그래서 그것은 도전이며, 우리가하는 일의 아름다움입니다. 대부분의 무거운 작업은 서버에서 수행됩니다. 우리는 모든 결과를 처리하고 있습니다. 그리고 다시 말하지만, 수백만 개의 행을 모두 반환하는 열 개의 쿼리를 동시에 실행하려고 할 때 상황에 처하게됩니다. 그렇습니다. 절대적으로 성능이 좋을 수도 있습니다. 그러나 고객이 DBArtisan에 대해 데이터베이스에 대해 큰 쿼리를 실행하는 것을 원하지 않습니다. 다시 말하지만, 마일리지는 많은 요인에 따라 달라 지지만, 다시 말하지만, 다시 말하지만, 수백만 행을 다시 처리하고 그리드를 채우는 한, 나는 알고 있습니다. 나 갈 준비 됐어 그러나 때로는 분명히 결과가 다시 올 때까지 기다려야합니다.
Dez Blanchfield : 마무리하기 전에 질문이 있습니다. 시간이 너무 많이 걸려서 고마워요. 어제 최신 사양을 읽고 내가 생각했던 것뿐만 아니라 가로 질러 있는지 확인하기 위해 조금 더 알려주십시오. 용량 모니터링은 프로세스 모니터링과 일종의 경고 및 알림을 통해 매일 DBA와 관련된 모든 대규모 문제를 발생시킵니다. 누군가이 테이블을 채우고, 데이터베이스를 채우고 있습니까, 내가 가진 디스크 공간을 채우고 있습니까? 어떻게 관리합니까? 프로세스 모니터링, 특히 경고 모니터링 및 용량 계획에 대한 간단한 요약 정보를 제공하십시오. 나는 그것이 관심이 많을 것으로 생각되는 영역이라고 생각합니다.
Scott Walz : 프로세스 모니터링에 따르면 대부분의 고객 기반에서 사용하는 기능이이를 보여주고 수행 할 수있는 데이터베이스 모니터 인 것으로 나타났습니다. 그리고 우리는 분석가 팩에 몇 가지가 있습니다. Performance Analyst에는 특정 임계 값이 충족 될 때 설정할 수있는 몇 가지 경고가 있습니다. 경고 할 수 있습니다. 아마도 X 개의 로그 수, 로그 파일의 오류 등을 알 수 있습니다. 알림이 나옵니다. 테이블 스페이스가 특정 백분율에 도달하면 다른 경고를받을 수 있습니다. 그것의 아름다움은, 당신이 같은 도구에 있다는 것입니다. 그것은 DBArtisan의 일부이므로 오류, 경고를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 DBArtisan으로 관리하면 테이블 스페이스 편집기로 바로 이동합니다. . 문제를 바로 해결할 수 있습니다.
용량과 관련하여 우리는 현재 SQL Server, Oracle, DB2 LUW 및 Sybase ASE로 포팅 된 핫 버튼이며 용량 분석가입니다. 그리고 그것은 당신이 묘사 한 것과 정확히 일치합니다. 일단 컬렉션을 얻은 후에는 시작하고 샘플 크기를 얻은 다음 행 크기, 개체 수, 도구 내의 많은 옵션을 얻은 다음 트렌드를 시작할 수 있습니다. 그리고 6 개월 후에는 어떤 모습일까요? 12 개월 후에는 어떤 모습일까요? 나는 트렌드로 데이트를 할 수 있거나 데이트 트렌드를 할 수 있습니까? 그리고 예를 들어, 그 한계에 도달 할 때 X 개의 디스크 공간이 있습니다. 내가 가진 성장과 내가 한 컬렉션을 기반으로 언제 한계에 도달할까요? 적어도 나는 그 계획을 시작할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 6 개월이 될까요, 2 년이 될까요? 그러나 다시 한 번 용량 분석가를 사용하여 추세를 파악할 수 있습니다.
Dez Blanchfield : 대단합니다. 환상적인 데모. 나는 그것을 정말로 즐 겼어. 나는 오늘 우리의 놀라운 청중들로부터 팝업 된 몇 가지 질문이 있다는 것을 알고 있기 때문에 Eric에게 다시 전달할 것입니다. 정말 고마워요. 제품을 잘 알게되어서 정말 기뻤습니다. 앞으로도 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.
Eric Kavanagh : 좋아. 몇 가지 좋은 질문이 있습니다. 그리고 우리는 시간이 지남에 따라 조금씩 가고 있으므로, Scott, 당신은 폐쇄 된 경유지를 가지고 있기 때문에 빨리 마무리하려고 노력할 것입니다. 큰 질문이 있습니다. VSAM, Model 205, IMS 및 IDMF와 같은 오래된 데이터 저장소 및 이러한 종류의 작업을 수행하는 것은 어떻습니까? 요즘 매우 자주 볼 수 있으며 얼마나 잘 작동합니까?
스캇 왈즈 : 네가 갇혀 있다고 말하고 싶지 않다. 이러한 환경 중 일부는 ODBC 또는 JDBC가 있고 일부는 외부에 있음을 알고 있으면 연결할 수 있으며 그 방법으로 작업 할 수 있습니다. 그러나 대부분의 경우 녹색 화면은 여전히가는 길입니다.
Dez Blanchfield : 나는 녹색 화면을 좋아합니다.
Eric Kavanagh : Dez가 그 하나의 슬라이드에서 지적했듯이, 현재 사용 가능한 다양한 응용 프로그램과 도구를 모두 가지고 있었기 때문에 데이터베이스 관리자의 기능을 책임감있게 수행하려는 사람에게는 매우 어려운 현실입니다. 그리고 시간이 지남에 따라 고객이 필요할 때 등의 도구 중 하나에 커넥터를 만들 수 있다고 생각합니다. 단일 유리창을 활성화합니다.
Scott Walz : DBArtisan이 이러한 JDBC 및 ODBC 연결을 처리 할 수 있도록하는 데있어 중요한 열쇠였습니다. 우리는 지금 그것을 확장했습니다. 이제 해당 연결이있는 한 해당 드라이버가있는 한 연결하고 작동 할 수 있습니다.
Eric Kavanagh : 좋은 일입니다. 여러분, 나중에 볼 수 있도록이 모든 것을 보관합니다. 슬라이드에 대한 링크를 게시 했으므로 SlideShare를 통해 볼 수 있습니다. 여러분의 모든 노력에 감사드립니다. 오늘도 멋진 웹 캐스트. 좋은 슬라이드가 많이 있습니다. 좋은 내용이 많습니다. 나는 그 데모를 좋아했다. 요즘 데이터베이스 유형이 폭발적으로 증가하고 있기 때문에 시장에서 매우 훌륭한 위치를 목표로 삼았다는 것은 정말 흥미로운 일입니다. 그리고 관리자로서 모든 것을 처리 할 수있는 장소가 필요합니다. 잘 했어. 내일 또 다른 핫 테크놀로지를 찾으실 수 있습니다. 잘만되면 당신은 내일 1 시간을 조각했다. 같은 시간. 같은 역. 다음에 연락 드리겠습니다. 조심해 안녕.
