ले जाओ: मेजबान एरिक कवानुघ ने डेज़ ब्लांचफील्ड, रॉबिन ब्लोर और बर्ट स्कैज़ो के साथ डेटाबेस प्रौद्योगिकी में नवाचारों पर चर्चा की।
आप वर्तमान में लॉग इन नहीं हैं। वीडियो देखने के लिए कृपया लॉग-इन या साइन-अप करें।
एरिक कवनघ: देवियों और सज्जनों, यह बुधवार है, चार पूर्वी समय पर। मैं न्यू ऑरलियन्स में हूँ, गर्मी आ रही है, इसका मतलब है कि यह गर्म है! हॉट टेक्नोलॉजीज का समय, हाँ वास्तव में, हाँ वास्तव में। मेरा नाम एरिक कवनघ है, मैं आपका मेजबान बनूंगा। मैं हॉट टेक्नोलॉजीज के लिए यहाँ गेंद को किक करने जा रहा हूँ। आज का विषय है “फॉरवर्ड मोमेंटम: मूविंग रिलेटेड बियॉन्ड ट्रेडिशनल।” दोस्तों, आज हमारे पास फोन पर तीन डेटाबेस विशेषज्ञ हैं, इसलिए आपके पास जितने भी प्रश्न हैं, वे कठिन हैं, लेकिन आप शर्मिंदा न हों। हमारे पास आज आपके लिए अच्छी सामग्री का एक समूह है। तुम्हारे बारे में वास्तव में जगह है, मेरे बारे में पर्याप्त है। बेशक, यह साल गर्म है। हम इस शो में सभी हॉट टेक्नोलॉजी के बारे में बात कर रहे हैं, जो कि टेकोपेडिया के हमारे दोस्तों के साथ एक साझेदारी है। और हम आज सूचना प्रबंधन की नींव के लिए नीचे जा रहे हैं, जो निश्चित रूप से डेटाबेस है। हम इस बारे में बात करने जा रहे हैं कि हम यहां कैसे पहुंचे, आज क्या हो रहा है और आगे क्या हो रहा है। बहुत दिलचस्प चीजें चल रही हैं।
जाहिर है हमारे पास डेटाबेस स्पेस में कुछ गंभीर नवाचार है। यह थोड़ी देर के लिए शांत था; यदि आप व्यवसाय के कुछ विश्लेषकों से बात करते हैं, तो मैं कहूंगा कि संभवत: वर्ष 2005 से 2009 या n10 तक, ऐसा नहीं लगता कि नवाचार के मामले में बहुत कुछ चल रहा है।और अचानक यह बस एक जेलब्रेक या कुछ और की तरह टूट गया, और अब सभी प्रकार की दिलचस्प चीजें हो रही हैं। इसका एक बहुत कारण वेब के पैमाने पर है, और सभी शांत वेब गुण जो विभिन्न दिलचस्प चीजें कर रहे हैं। यही वह जगह है जहां से NoSQL अवधारणा आई थी। और इसका मतलब है कि दो अलग-अलग चीजें: इसका मतलब कोई एसक्यूएल नहीं है, क्योंकि इसमें एसक्यूएल का समर्थन नहीं है, इसका मतलब केवल एसक्यूएल भी नहीं है। कुछ शब्द "NewSQL" है जिसका कुछ लोगों ने उपयोग किया है। लेकिन जाहिर है, एसक्यूएल - संरचित क्वेरी भाषा - वास्तव में नींव है, यह क्वेरी का आधार है।
और यह दिलचस्प है कि ये सभी NoSQL इंजन, क्या हुआ? खैर, वे बाहर आए, इसके बारे में बहुत उत्तेजना थी, और फिर कुछ साल बाद, हम सभी ने क्या सुनना शुरू किया? ओह, Hadoop पर एसक्यूएल। खैर, इन सभी कंपनियों ने अपने NoSQL टूल्स पर एसक्यूएल इंटरफेस को थप्पड़ मारना शुरू कर दिया, और जो कोई भी प्रोग्रामिंग दुनिया में है वह जानता है कि कुछ चुनौतियों और कुछ कठिनाइयों और कुछ पार किए गए तारों और इसके आगे बढ़ने के लिए जा रहा है। इसलिए हम आज उस सामान के बारे में जानने जा रहे हैं।
हमारे तीन प्रस्तुतकर्ता हैं: हमें Dez Blanchfield को सिडनी से बुलावा मिला है, हमारे बहुत ही रॉबिन ब्लर हैं जो टेक्सास में हैं, और इसी तरह बर्ट स्कल्ज़ो, वह टेक्सास में भी हैं। तो, सबसे पहले हम Dez Blanchfield से सुनेंगे। दोस्तों, हम #HotTech के हैशटैग पर ट्वीट करेंगे, इसलिए बेझिझक अपनी टिप्पणी, या वेबकास्ट कंसोल के क्यू एंड ए घटक के माध्यम से, या यहां तक कि चैट विंडो के माध्यम से अपने प्रश्न पूछें। और उस के साथ, Dez Blanchfield, इसे दूर ले जाएं।
डीज़ ब्लांचफील्ड: धन्यवाद, एरिक। हेलो सब लोग। इसलिए मैं कोशिश कर रहा हूं कि पिछले एक दशक में इस तरह के दृश्य को 30,000 फुट के बिंदु पर सेट किया जाए और जो महत्वपूर्ण बदलाव हमने देखे हैं - और वैसे भी कम से कम डेढ़ दशक पहले - डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली, और कुछ व्यावसायिक या तकनीकी दृष्टिकोण से प्रभाव, और कुछ रुझान जो हमने देर से समाप्त किए हैं, और हमें उस बातचीत में ले जाते हैं जो आज हम इस विषय के आसपास हैं।
यहाँ मेरी कवर छवि एक रेत के टीले की है, और वहाँ से ऊपर की ओर रेत के छोटे-छोटे टुकड़े उड़ते हुए दिखाई देते हैं। और इसके परिणामस्वरूप, यह क्या होता है कि रेत का टिब्बा धीरे-धीरे एक स्थान से दूसरे स्थान पर चलता है। और यह एक अद्भुत घटना है, जहां ये बड़े पैमाने पर 40- और रेत के 50 फुट ऊंचे पहाड़ों, प्रभावी रूप से, वे वास्तव में चलते हैं। और वे बहुत धीमी गति से आगे बढ़ते हैं, लेकिन वे निश्चित रूप से आगे बढ़ते हैं, और जैसे ही वे चलते हैं, वे परिदृश्य को बदलते हैं। और यह देखने के लिए काफी कुछ है कि यदि आप किसी भी क्षेत्र में रेत के टीलों को किसी भी समय व्यतीत करते हैं, तो यह एक स्वाभाविक बात है। क्योंकि आप एक दिन खिड़की से बाहर देख सकते हैं, और महसूस कर सकते हैं कि रेत का यह विशाल पहाड़, छोटे छोटे दाने सब कुछ अपने आप चले गए हैं, प्रभाव में, और यह कि हवा धीरे-धीरे इसे एक स्थान से दूसरे स्थान पर स्थानांतरित करती है।
और मुझे लगता है कि कई मायनों में, कुछ समय के लिए डेटाबेस सिस्टम की दुनिया रही है। बहुत पहले तक, बहुत हाल ही में, रेत के दाने के रूप में बहुत छोटी पारी रेत के टिब्बा के रूप में रेत के विशाल पर्वत को स्थानांतरित करती है। छोटी-छोटी पारियां पिछले कुछ वर्षों में डेटाबेस प्लेटफ़ॉर्म में आई हैं, और यह मिड-रेंज युग के मेनफ्रेम के माध्यम से डेटाबेस सिस्टम और प्लेटफार्मों के आसपास एक काफी स्थिर और ठोस वातावरण रहा है। लेकिन बाद में, हमारी व्यावसायिक जरूरतों और हमारे तकनीकी ड्राइवरों के लिए कुछ महत्वपूर्ण बातें हुईं। मैं उन लोगों के माध्यम से चलने जा रहा हूँ।
मेरा एक दृष्टिकोण है कि एक डेटाबेस की मूल अवधारणा, जैसा कि हम इसे कई, कई वर्षों से जानते थे, और जैसा कि आपने प्री-शो बैंकर में सुना होगा, हमारे दो विशेषज्ञ जो आज मेरे साथ कॉल पर हैं, उनका जीवनकाल था। यह स्थान और वे वहां होने के डींग मारने के अधिकारों को साझा करने में काफी सही हैं, जब यह सब 80 के दशक की शुरुआत में शुरू हुआ था। लेकिन हमने पिछले दशक और इस बदलाव में बहुत बदलाव देखा है, और इससे पहले कि मैं इसे डॉ। रॉबिन ब्लोर को सौंपता हूं, मैं जल्दी से हमारे माध्यम से चलूंगा।
हम इसके माध्यम से कहते हैं कि मैं क्या कहता हूं, "बड़ा, बेहतर, तेज, सस्ता" अनुभव। जैसा कि मैंने कहा, डेटाबेस की परिभाषा बदल गई है। परिदृश्य जिसमें डेटाबेस प्लेटफार्मों को प्रदर्शन को संबोधित करना पड़ा है, और तकनीकी और व्यावसायिक आवश्यकताओं के रूप में अच्छी तरह से स्थानांतरित कर दिया गया है। हमने इसे और अधिक जटिल वाणिज्यिक, या अधिक जटिल तकनीकी आवश्यकताओं से निपटने के समाधान की मांग में वृद्धि देखी है। और इसलिए मेरे दिमाग में वास्तव में इसका मतलब है कि 90 के दशक की तरह, और हमने डेटाबेस तकनीक को इंटरनेट की शुरुआत से प्रभावित किया, और जिस तरह से हमने इंटरनेट को वापस बुलाया, उस तरह से बहुत जल्दी देखो। पैमाने। हम केवल टर्मिनलों के सामने बैठे लोगों के बारे में बात नहीं कर रहे हैं, मूल रूप से उन में निर्मित शारीरिक ers के साथ टेलेटाइप टर्मिनलों की पसंद और पेपर में बाहर आने के 132 कॉलम हैं। फिर प्रारंभिक हरी स्क्रीन टर्मिनलों, कीबोर्ड के साथ छिद्रण।
लेकिन आप जानते हैं, हमारी दुनिया टर्मिनलों और सीरियल केबलों या नेटवर्क केबलों पर लंबे समय तक कंप्यूटर से बात कर रही थी। फिर साथ में इंटरनेट आया, और कनेक्टिविटी की यह विस्फोटक वृद्धि, कि अब आपको कंप्यूटर में प्लग नहीं करना पड़ेगा। डेटाबेस सिस्टम में जाने के लिए आपको बस एक वेब ब्राउज़र की आवश्यकता होती है। इसलिए डेटाबेस प्रौद्योगिकी को नाटकीय रूप से बदलना पड़ा, ताकि दुनिया के सूचकांक और सूचना के सूचकांक को संग्रहीत करने के लिए उपयोग किए जाने वाले बुनियादी खोज इंजन प्रौद्योगिकियों से सब कुछ के पैमाने से निपटने के लिए डेटाबेस प्रारूप पैमाने के उदाहरण में। और लोगों को Google और अन्य लोगों ने ऐसा करने के लिए एक मंच प्रदान किया। और सभी नए प्रकार के डेटाबेस स्टोरेज और क्वेरी और इंडेक्सिंग का उत्पादन किया गया था। और फिर हमारे पास संगीत साइटें और फिल्म साइटें थीं।
और फिर 2000 के दशक में, हमने डॉट-कॉम में उछाल देखा, और इसने सिस्टम का उपयोग करने वाले लोगों की संख्या में और भी अधिक नाटकीय विस्फोट किया जो कि किसी न किसी रूप के डेटाबेस द्वारा संचालित थे। यह चरण, संबंधपरक डेटाबेस अभी भी अधिकांश भार के साथ मेल खाता है, हम सिर्फ उन्हें बड़े टिन पर रखते हैं, और हम आईबीएम और सन जैसे लोगों से और बहुत आगे तक यूनिक्स प्लेटफार्मों को चलाने वाले बहुत, बहुत, बहुत बड़ी मिड-रेंज सिस्टम में चले गए। । डॉट-कॉम बूम ने चीजों को हार्डवेयर, प्रदर्शन के दृष्टिकोण से बड़ा और तेज़ बना दिया, और डेटाबेस इंजनों में कुछ महत्वपूर्ण बदलाव हुए, लेकिन बेहतर हिस्से के लिए, यह अभी भी वही था जिसे हमने एक तरह से देखा था। लंबे समय तक।
और फिर हमें वेब 2.0 का यह युग मिला, जैसा कि हम इसका उल्लेख करते हैं। और यह एक राक्षसी बदलाव था, क्योंकि अचानक हमें बहुत सरल डेटाबेस प्लेटफॉर्म की आवश्यकता थी, और क्षैतिज रूप में एक पैमाना होना चाहिए था। और यह इस तरह से एक महत्वपूर्ण बदलाव था कि हमने एक डेटाबेस के बारे में सोचा था। हम अब भी वास्तव में मेरे विचार में पकड़ रहे हैं। और अब हम इस पूरे दलदल के साथ काम कर रहे हैं, और मैं कहता हूं कि एक सकारात्मक स्पिन के साथ, एक नकारात्मक अर्थ नहीं है, जो हम बड़े डेटा के रूप में संदर्भित करते हैं, और एक बहुत बड़ा विस्फोट होता है, और मेरा मतलब विस्फोट है। जब हम किसी डेटाबेस के बारे में बात करते हैं, और रिलेशनल क्वैशिंग क्षमता के किसी रूप में हमारे पास मौजूद विकल्पों की संख्या के ग्राफ पर यह अपमानजनक बदलाव लंबवत होता है।
और दिलचस्प रूप से पर्याप्त है, मैं व्यक्तिगत रूप से यह सोचता हूं कि मुझे लगता है कि वास्तव में बड़ा डेटा हिमशैल का सिरा है। हम इस बारे में थोड़ा उत्साहित हो जाते हैं कि बड़े डेटा का क्या प्रभाव पड़ा है, और हमारे द्वारा अब तक उपलब्ध विकल्पों के प्रकार। हमें NoSQL इंजन से सब कुछ मिल गया है, हमें ग्राफ़ इंजन मिल गए हैं, हमें ये सभी विभिन्न प्रकार के प्लेटफ़ॉर्म मिल गए हैं, जिन पर हम डेटा फेंक सकते हैं और इसके साथ काम कर सकते हैं। यहां तक कि जहां वास्तव में, एरिक कवनघ के साथ हुई पहली बातचीत में से एक, जो आज हमारे साथ है, वह अपाचे ड्रिल नामक एक चीज से संबंधित थी, जो एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जो आपको क्वेरी करने की अनुमति देता है विभिन्न मॉडल प्रकार के अंदर डेटा: कच्चे CSE फ़ाइलों से हार्ड ड्राइव पर बैठे HDFS फ़ाइल सिस्टम के माध्यम से पेटाबाइ स्केल पर सब कुछ। और आप जानते हैं, यह आपको सभी प्रकार के रोमांचक पौधों के संरचित और असंरचित डेटा के इन एसक्यूएल-शैली के प्रश्नों को करने की अनुमति देता है।
हम "स्मार्ट बिल्डिंग" देखने वाले हैं, और हम यह सोचना चाहते हैं कि हमें सुरक्षा और गर्मी प्रबंधन के स्मार्ट भवन मिल गए हैं, लेकिन मैं स्मार्ट इमारतों के बारे में बात कर रहा हूं, जो आपके बारे में बहुत कुछ जानते हैं और जब आप चलते हैं, और उस स्तर पर सभी प्रकार की साफ-सुथरी चीजें करते हैं, तो स्मार्ट शहरों के माध्यम से - शहर के स्तर पर पूरे पारिस्थितिक तंत्र - जो कि बुद्धिमानी से चीजों को करना जानते हैं। और इसके अलावा, हमें यह अविश्वसनीय चीज़ मिल गई है कि मुझे लगता है कि दुनिया में कोई भी पूरी तरह से समझा नहीं गया है, और यह इंटरनेट ऑफ थिंग्स का रूप है। पिछले दशक और बिट के माध्यम से ये सभी अलग-अलग बदलाव हुए हैं, हो सकता है कि दो दशक मोटे तौर पर, अगर हम इसे पूरा करते हैं, तो इस तरह से दुनिया भर में जो हम डेटाबेस पर विचार करते हैं, वह मेरे विचार से प्रभावित होता है।
वहाँ कुछ महत्वपूर्ण चीजें हैं जो इसे भी संभव बना दिया है। हार्ड ड्राइव की लागत में नाटकीय रूप से कमी आई है, और कई मायनों में यही संभव है कि कुछ संदर्भ आर्किटेक्चर जैसे कि Hadoop मॉडल को ड्राइव करना संभव हो, जिसमें हम बहुत सारे डेटा लेते हैं और इसे बहुत सारे हार्ड ड्राइव पर फैलाते हैं, और इसके साथ स्मार्ट चीजें करें। और वास्तव में, क्या संबंध बन गया, मेरे विचार में, संबंधपरक डेटाबेस या पारंपरिक डीबी इकाई मॉडल का। और RAM बहुत, बहुत सस्ती हो गई, और जिसने हमें अलग-अलग संदर्भ आर्किटेक्चर जैसे कि इन-मेमोरी के साथ खेलने, और डेटा के बहुत बड़े, बहुत बड़े विभाजन जैसे चीजों को करने का पूरा मौका दिया।
और इसलिए इसने हमें यह छोटी सी तस्वीर दी जिसे हम अभी देख रहे हैं, जो एक आरेख है जो उन प्लेटफार्मों के प्रकार दिखाता है जो बड़े डेटा परिदृश्य में उपलब्ध हैं। और यह पढ़ना बहुत मुश्किल है, और इसका कारण, उस पर बहुत अधिक जानकारी है। किसी भी रूप के डेटाबेस सिस्टम में डेटा डालने, और इसे क्वेरी करने और पारंपरिक रीड-राइट्स करने के लिए बहुत सारे मेक, मॉडल और निर्माण विकल्प हैं। और वे सभी अनुपालन नहीं कर रहे हैं, वास्तव में उनमें से बहुत कम भी किसी भी मूल शैली मानक का पालन करते हैं, लेकिन वे अभी भी खुद को एक डेटाबेस मानते हैं। और मैं आपको एक सेकंड में कुछ स्क्रीन दिखाने जा रहा हूँ, जो आपको what ९ ० के दशक की शिफ्ट और इंटरनेट स्केल से वेब २.०, और फिर बड़े डेटा के माध्यम से पूरे विकास के बारे में कुछ बताएंगे। अगर हमें लगता है कि यह बड़ा डेटा प्रौद्योगिकी परिदृश्य ग्राफ रोमांचक है, क्योंकि इस पर बहुत सारे विकल्प हैं, तो आइए हम एक प्रमुख ऊर्ध्वाधर पर एक नज़र डालें।
विपणन तकनीक पर नजर डालते हैं। यहां डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली, या डेटा प्रबंधन के लिए सिर्फ mar-tech स्पेस के अंदर विकल्प हैं, इसलिए मार्केटिंग से संबंधित तकनीक। अब यह 2011 में था, इसलिए कुछ साल पहले; पांच साल पहले, परिदृश्य ऐसा दिखता था। अगर मैं बस एक स्लाइड को संक्षेप में वापस जाता हूं, तो यह वही है जो आज का डेटा परिदृश्य विभिन्न ब्रांडों और डेटाबेस प्रौद्योगिकियों में प्राप्त प्रसाद की तरह दिखता है। यह वही है जो पांच साल पहले एक ऊर्ध्वाधर दिखता था, बस मार्केटिंग तकनीक में।
अब अगर मैं आज के दृश्य पर जाऊं, तो यही दिखता है, और यह पूरी तरह से अभेद्य है। यह ब्रांडों और विकल्पों की बस दीवार है, और यह सॉफ्टवेयर के हजारों और हजारों संयोजन हैं जो खुद को डेटाबेस वर्ग में मानता है, कि यह विभिन्न रूपों में डेटा को कैप्चर, बना या स्टोर और पुनः प्राप्त कर सकता है। और मुझे लगता है कि अब हम बहुत, बहुत ही रोचक और साहसी समय में प्रवेश कर रहे हैं, जहां एक बार आप प्रमुख ब्रांडों को जान सकते हैं, आप Oracle और Informix, DB2 और उसके बाद के पांच या छह अलग-अलग प्लेटफार्मों को जान सकते हैं, और आगे लगभग सभी ब्रांडों पर एक विशेषज्ञ जो लगभग 20 साल पहले उपलब्ध थे। दस साल पहले, यह थोड़ा आसान हो गया क्योंकि कुछ ब्रांड बंद हो गए, और सभी ब्रांड डॉट-कॉम बूम के पैमाने का सामना नहीं कर सके, और कुछ कंपनियां बस टूट गईं।
आज, सभी डेटाबेस प्रौद्योगिकी पर एक विशेषज्ञ होना असंभव है, चाहे वह संबंधपरक डेटाबेस हो, या मानक डेटाबेस प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म जो हम पिछले कुछ दशकों से जानते हैं। या इस मामले की संभावना, अधिक आधुनिक इंजन जैसे Neo4j और उन प्रकार। और इसलिए मुझे लगता है कि हम बहुत बहादुर दुनिया में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ बहुत सारे विकल्प उपलब्ध हैं, और हमें क्षैतिज आधार पर या तो इन-मेमोरी या डिस्क पर अब प्लेटफ़ॉर्म मिला है। लेकिन मुझे लगता है कि यह प्रौद्योगिकी और व्यापार निर्णय निर्माताओं के लिए एक चुनौतीपूर्ण समय है, क्योंकि उन्हें प्रौद्योगिकी के ढेर पर कुछ बहुत बड़े निर्णय लेने की आवश्यकता है, कि कुछ मामलों में केवल अनिवार्य रूप से महीनों के लिए आसपास रहे हैं। अठारह महीने पुराने कुछ अधिक रोमांचक और नए ओपन-सोर्स डेटाबेस प्लेटफार्मों के लिए एक डरावना संख्या नहीं है। और वे प्लेटफार्मों को मर्ज करना शुरू करते हैं और नए और अधिक रोमांचक बन जाते हैं।
मुझे लगता है कि आज हम इस बारे में एक महान बातचीत करने जा रहे हैं कि यह सब कैसे पारंपरिक डेटाबेस प्लेटफार्मों को प्रभावित करता है और वे इसका जवाब कैसे दे रहे हैं, और उस पर किस प्रकार की प्रौद्योगिकियों को फेंका जा रहा है। और इस बात को ध्यान में रखते हुए, मैं अब डॉ। रॉबिन ब्लोर को पास करने जा रहा हूं, और अपनी अंतर्दृष्टि प्राप्त करूंगा। रॉबिन, आप पर।
रॉबिन ब्लोर: ठीक है, इसके लिए धन्यवाद। हाँ, यह एक बहुत बड़ा विषय है। मेरा मतलब है, अगर आपने सिर्फ एक चित्रण किया है, जो डीज़ ने आपको दिखाया है, तो आप एक स्लीवर्स के बारे में लंबी बातचीत कर सकते हैं। लेकिन आप जानते हैं, आप एक डेटाबेस पर जा सकते हैं - मैं डेटाबेस को देख रहा हूं, मुझे नहीं पता 1980 के दशक से, और आप डेटाबेस को अलग-अलग तरीकों से देख सकते हैं। और उन चीजों में से एक जो मुझे लगा कि मैं आज सिर्फ बातचीत में फेंकूंगा, यह बात करना था कि हार्डवेयर के स्तर पर विघटनकारी बातें क्यों हुई हैं। और आपको ध्यान में रखना होगा, एक बहुत बड़ी विघटनकारी चीज वास्तव में सॉफ्टवेयर के स्तर पर भी हुई है, इसलिए यह किसी भी चीज की पूरी तस्वीर नहीं है, यह सिर्फ एक हार्डवेयर चीज है।
मैं विशेष रूप से लंबे समय तक बात नहीं कर रहा था, मैं सिर्फ आपको हार्डवेयर तस्वीर देना चाहता था। एक डेटाबेस सीपीयू, मेमोरी और डिस्क से फैले डेटा पुनर्प्राप्ति क्षमताओं और नाटकीय रूप से बदल रहा है। और कारण जो मैं कहता हूं, वह यह था कि मैंने डेटाबेस को उस परिप्रेक्ष्य से समझना सीखा, जो आपने वास्तव में किया था। आप जानते हैं, वास्तव में सीपीयू पर डेटा के बीच विलंबता में अंतर है, और डेटा को मेमोरी से सीपीयू में खींचा जा रहा है, और डेटा को डिस्क से मेमोरी में और सीपीयू के माध्यम से खींचा जा रहा है। और पुराने डेटाबेस आर्किटेक्चर सिर्फ उसी को संतुलित करने की कोशिश कर रहे थे। आप जानते हैं, वे बस कह रहे थे, "ठीक है, यह बहुत धीमी गति से होता है, हम डिस्क पर डेटा को कैश कर देंगे ताकि यह स्मृति में हो। हम कोशिश करेंगे और वास्तव में सटीक तरीके से करेंगे ताकि जो डेटा हम मांगते हैं उसका एक अच्छा अनुपात पहले से ही स्मृति में हो। और हम सीपीयू पर डेटा को उतनी ही तेजी से मार्च करेंगे जितना हम वास्तव में कर सकते हैं। ”
और डेटाबेस पुराने दिनों में लिखे गए थे, मशीनें छोटे समूहों के लिए लिखी गई थीं। और अब, समानता के अज्ञानी के लिए। क्योंकि यदि आप किसी क्लस्टर से कुछ प्रदर्शन प्राप्त करने जा रहे हैं, तो आपको समानांतर में विभिन्न काम करने होंगे। समानांतरवाद खेल का एक हिस्सा है, जैसा कि अब यह नहीं है। जो कुछ भी हुआ उससे मैं बस चलता हूँ।
सबसे पहले, डिस्क। खैर डिस्क खत्म हो गई है, वास्तव में। यह डेटाबेस के संबंध में बहुत अधिक है। मुझे लगता है कि डेटा संग्रह करने के लिए कई विपक्ष हैं, और यहां तक कि Hadoop पर चलने वाली बहुत बड़ी डेटा झीलें, सबसे खराब कताई डिस्क आजकल व्यवहार्य है। वास्तव में, कताई डिस्क के साथ समस्या यह थी कि रीड स्पीड में विशेष रूप से बहुत सुधार नहीं हुआ। और जब सीपीयू मूर की गति को बढ़ा रहा था, तो हर छह साल में तेजी के क्रम की तरह। और स्मृति इसके मद्देनजर निम्नलिखित थी, फिर वे दोनों यथोचित रूप से एक-दूसरे के साथ तालमेल बिठा रहे थे, यह पूरी तरह से सहज नहीं था, लेकिन उन्होंने ऐसा किया।
लेकिन एक डिस्क पर यादृच्छिक रीड जहां सिर डिस्क के बारे में उड़ता है, मेरा मतलब है, इसके अलावा कुछ भी नहीं है, यह एक भौतिक आंदोलन है। और यदि आप रैंडम डिस्क से पढ़ रहे हैं, तो यह मेमोरी से पढ़ने की तुलना में अविश्वसनीय रूप से धीमा है, यह 100,000 गुना धीमा है। और हाल ही में, अधिकांश डेटाबेस आर्किटेक्चर जिन्हें मैंने किसी भी गहराई से देखा है, वास्तव में सिर्फ डिस्क से सीरियल पढ़ना है। आप वास्तव में एक तरह से या किसी अन्य, बस डिस्क से जितना चाहें उतना कैश कर सकते हैं, और इसे उस धीमे डिवाइस से खींच सकते हैं और इसे एक तेज़ डिवाइस पर रख सकते हैं। और इसमें बहुत सारी स्मार्ट चीजें हैं जो आप कर सकते हैं, लेकिन यह एक तरह का ओवर है।
और ठोस-राज्य डिस्क, या फ्लैश ड्राइव, वास्तव में, वे क्या हैं, बहुत जल्दी से कताई डिस्क की जगह है। और यह फिर से पूरी तरह से बदल जाता है, क्योंकि जिस तरह से डेटा एक डिस्क पर व्यवस्थित होता है, क्या यह उस तरीके से व्यवस्थित होता है जिस तरह से डिस्क काम करती है। यह वास्तव में एक कताई सतह के पार जाने वाले सिर के बारे में है, वास्तव में कई सिर कई कताई सतहों के पार जा रहे हैं, और डेटा को उठाते हैं जैसे वे जाते हैं। एक ठोस राज्य ड्राइव सामान का एक ब्लॉक है जिसे आप पढ़ सकते हैं। मेरा मतलब है, पहली बात यह है कि सभी पारंपरिक डेटाबेस को कताई डिस्क के लिए इंजीनियर किया गया था, और वे अब एसएसडी के लिए फिर से इंजीनियर हो रहे हैं। नए डेटाबेस शायद - अभी कोई भी नया डेटाबेस लिखने वाला शायद कताई डिस्क को अनदेखा कर सकता है, इसके बारे में बिल्कुल नहीं सोचता। लेकिन एसएसडी के प्रमुख निर्माता सैमसंग हमें बताता है कि एसएसडी वास्तव में मूर के नियम वक्र पर हैं।
वे पहले से ही, मुझे लगता है, कताई डिस्क की तुलना में लगभग तीन या चार गुना तेज है, लेकिन वे अब मूल रूप से हर 18 महीने में बहुत तेजी से प्राप्त करने जा रहे हैं। गति में डबल, और लगभग छह साल तक की गति में 10 गुना। यदि वह बस था, हालांकि, वह यह नहीं है, जैसा कि मैं आपको एक क्षण में बताऊंगा। पाठ्यक्रम का कताई डिस्क एक संग्रह माध्यम बन रहा है।
स्मृति के बारे में। सबसे पहली बात, रैम। RAM प्रति CPU के बीच CPU अनुपात हर समय बढ़ रहा है। और निश्चित रूप से, एक तरह से, एक भयानक बहुत अधिक गति बचाता है, क्योंकि स्मृति की एकड़ जो अब आपके पास हो सकती है वह बहुत अधिक स्टोर कर सकती है। यह वास्तव में क्या करता है, यह एमएलटीपी प्रकार के अनुप्रयोगों पर दबाव को कम करता है, या यादृच्छिक पढ़े गए एप्लिकेशन, क्योंकि उन को पूरा करना आसान है, क्योंकि अब आपको बहुत मेमोरी मिल गई है, और इस तरह, आप कुछ भी कैश कर सकते हैं स्मृति में पढ़ने की संभावना। लेकिन आप एक बड़े डेटा हीप के साथ समस्याओं में भाग लेते हैं, इसलिए बड़ा डेटा वास्तव में उतना सरल नहीं है, वास्तव में।
और फिर हमारे पास 3D Xpoint के साथ Intel है, और आईबीएम जिसे वे PCM कहते हैं, जो कि चरण-परिवर्तन मेमोरी है, कुछ ऐसा दे रहा है, जो उन्हें विश्वास है कि - अच्छा है, यह वर्तमान SSDs की तुलना में कम से कम 10 गुना तेज है, और उन्हें विश्वास है कि यह मिल जाएगा RAM के समान गति होने के बहुत करीब। और निश्चित रूप से यह कम खर्चीला है। इसलिए पहले, आपके पास CPU, मेमोरी और डिस्क की यह डेटाबेस संरचना थी, और अब हम एक संरचना की ओर बढ़ रहे हैं, जिसमें चार परतें हैं। इसे सीपीयू, मेमोरी या रैम मिला है, और फिर इस तरह की तेज-एसएसडी मेमोरी, जो वास्तव में गैर-वाष्पशील है, और फिर एसएसडी है। और ये नई प्रौद्योगिकियां गैर-वाष्पशील हैं।
और एचपी का एक मेमोरर है, जो अभी तक नहीं है, आप जानते हैं, क्योंकि यह लगभग सात साल पहले घोषित किया गया था, लेकिन यह अभी तक दिखाई नहीं दिया है। लेकिन मैं जो अफवाहें सुनता हूं, वह यह है कि एचपी गेम को एक मेमोरर के साथ भी थोड़ा बदल देगा, इसलिए आपको बस एक नई मेमोरी स्थिति मिल गई है। ऐसा नहीं है जैसे हमें तेज़ सामान मिला है, यह ऐसा है जैसे हमें पूरी नई परत मिल गई है। और फिर हमें यह तथ्य मिल गया है कि एसएसडी एक्सेस, आप इसे समानांतर में पढ़ सकते हैं। आप विभिन्न कताई डिस्क होने के अलावा, समानांतर में कताई डिस्क नहीं पढ़ सकते हैं। लेकिन एसएसडी का एक ब्लॉक, आप वास्तव में समानांतर में पढ़ सकते हैं। और क्योंकि आप पढ़ सकते हैं कि समानांतर में, यह अपनी सरल पढ़ने की गति की तुलना में तेजी से आगे बढ़ता है, यदि आप वास्तव में एक सीपीयू पर विभिन्न प्रक्रियाओं में कई प्रक्रियाएं सेट करते हैं, और बस एसएसडी के साथ इस पर है।
यह अनुमान लगाया गया है कि ऐसा करने से आप लगभग RAM की गति प्राप्त कर सकते हैं। और यह सब कह रहा है कि स्मृति वास्तुकला का भविष्य अस्पष्ट है। मेरा मतलब है, वास्तविकता यह है कि विभिन्न प्रमुख विक्रेताओं, जो भी वे बाहर निकलते हैं, संभवतः हार्डवेयर की दिशा निर्धारित करेंगे। लेकिन किसी को नहीं पता कि इस समय यह कहां जा रहा है। मैंने कुछ डेटाबेस इंजीनियरों से बात की है, जो कहते हैं, "मुझे लगता है कि क्या हो रहा है, मुझे डर नहीं है", लेकिन वे नहीं जानते कि इसे गेट-गो से कैसे अनुकूलित किया जाए। और आपने हमेशा ऐसा किया है, इसलिए यह दिलचस्प है
और फिर सीपीयू है। खैर, मल्टीकोर सीपीयू सिर्फ मल्टीकोर सीपीयू नहीं हैं। हमारे पास L1, L2 और L3 कैश के महत्वपूर्ण वॉल्यूम हैं, विशेष रूप से L3, जो कि मेरे ऊपर है, मुझे नहीं पता, दसियों मेगाबाइट्स। आप वहां बहुत कुछ डाल सकते हैं, आप जानते हैं। और इसलिए, आप वास्तव में चिप का उपयोग कैशिंग माध्यम के रूप में कर सकते हैं। जिससे खेल बदल गया। और निश्चित रूप से, वेक्टर प्रसंस्करण और डेटा संपीड़न, कई विक्रेताओं ने वास्तव में ऐसा किया है, जो कि सीपीयू पर उस सामान को घसीटता है ताकि यह सभी सीपीयू में बहुत तेजी से आगे बढ़ सके। फिर आपको यह तथ्य मिलता है कि, GPU, GPUs वाले CPU वास्तव में एनालिटिक्स को तेज करने में अच्छे हैं। और वे वास्तव में कुछ प्रकार के प्रश्नों में काफी अच्छे हैं, यह सिर्फ इस बात पर निर्भर करता है कि आपकी क्वेरी क्या है।
आप या तो सीपीयू और जीपीयू के साथ बोर्ड बना सकते हैं, या जैसे एएमडी अभी कर रहे हैं, आप एपीयू नामक एक चीज का उत्पादन करते हैं, जो सीपीयू और जीपीयू का एक प्रकार का विवाह है; इस पर दोनों प्रकार की क्षमता है। इसलिए यह एक अलग तरह का प्रोसेसर है। और फिर इंटेल द्वारा हाल ही में घोषणा की गई कि वे चिप पर एक FPGA डालने जा रहे हैं, उस तरह का मेरे सिर में था। मैं सोच रहा था, "पृथ्वी पर यह कैसे होने जा रहा है?" क्योंकि अगर आपको मिल गया है सीपीयू, जीपीयू, और आपको सीपीयू, एफपीजीए की संभावना मिली है - और वैसे, यदि आप वास्तव में चाहते हैं, तो उसी बोर्ड पर आप सीपीयू, और जीपीयू, और एफपीजीए डाल सकते हैं। मुझे नहीं पता कि आप वास्तव में उस तरह से कुछ भी कैसे चला सकते हैं, लेकिन मुझे ऐसी कंपनियों के बारे में पता है जो इस तरह की चीजें कर रही हैं, और वे बहुत, बहुत तेज़ क्वेरी प्रतिक्रियाएं प्राप्त कर रही हैं। यह कुछ ऐसा नहीं है जिसे अनदेखा किया जा रहा है, यह कुछ ऐसा है जिसका उपयोग स्थापित विक्रेताओं द्वारा किया जा रहा है, और नए विक्रेताओं के आने से, शायद। DBMS हमेशा समानांतर थे, लेकिन अब समानांतर संभावनाएं बस विस्फोट हो गई हैं, क्योंकि यह आपको इसके साथ, उस के साथ, विभिन्न तरीकों से समानांतर करने की अनुमति देता है।
अंत में, ऊपर या बाहर स्केल करने के लिए? स्केलिंग वास्तव में सबसे अच्छा समाधान है, लेकिन एक चीज के लिए। यदि आप अभी-अभी सीपीयू के प्रदर्शन और एक नोड पर डिस्क पर मेमोरी को पूरी तरह से अनुकूलित कर सकते हैं तो आपको बेहतर नोड प्रदर्शन मिलता है। और आप कम नोड का उपयोग करेंगे, इसलिए यह सस्ता होने वाला है, है ना? और इसे प्रबंधित करना आसान होगा दुर्भाग्य से, यह एक हार्डवेयर-निर्भर डिज़ाइन है, और जैसे-जैसे हार्डवेयर बदलता है, ऐसा करना कम से कम संभव हो जाता है, जब तक कि आपके इंजीनियर हार्डवेयर के रूप में तेजी से चलने में सक्षम नहीं होंगे। और आपको कार्यभार के मुद्दे मिलते हैं, क्योंकि जब आप स्केलिंग करते हैं, तो आप कार्यभार के बारे में विभिन्न धारणाएँ बनाते हैं।
यदि आप स्केल करते हैं, अर्थात, यदि आपका आर्किटेक्चर स्केल अप करने से पहले स्केल पर जोर देता है - वास्तव में आपको उन दोनों को करने के लिए मिला है, तो बस यह है कि आप एक पर जोर दें। तब आपको बेहतर नेटवर्क प्रदर्शन मिलेगा, क्योंकि आर्किटेक्चर इससे निपटेगा। यह हार्डवेयर शब्दों में अधिक महंगा होगा क्योंकि इसमें अधिक नोड होंगे, लेकिन कार्यभार कम होंगे, और अधिक लचीला डिजाइन होगा।
और मैंने सोचा था कि मैं इसे फेंक दूंगा, क्योंकि अगर आप वास्तव में सभी हार्डवेयर परिवर्तनों के बारे में सोचते हैं, तो मैंने अपनी उंगली को इंगित किया, और फिर आपने सोचा कि आप उस सामान पर कैसे स्केल अप और स्केल करने जा रहे हैं? तब आपको पता चलता है कि डेटाबेस इंजीनियर मेरी राय में कम से कम, अच्छी तरह से अंडरपेड हैं। इसलिए यदि आप सिर्फ हार्डवेयर लेयर पर चिंतन करते हैं, तो डेटाबेस चुनौतियां स्पष्ट हैं। अब मैं इसे बर्थ पर भेजता हूं, जो हम सभी को शिक्षित महसूस कराने जा रहा है।
एरिक कवनघ: बस! बर्ट?
बर्ट स्केलोज़: आपका बहुत बहुत धन्यवाद। मुझे सीधे इन स्लाइड्स में जाने दें। मेरे पास जाने के लिए बहुत सारी स्लाइड हैं, इसलिए उनमें से कुछ पर मैं जल्दी जा सकता हूं। हम इस बारे में बात करने जा रहे हैं "फॉरवर्ड मोमेंटम: मूविंग रिलेशनल बियॉन्ड ट्रेडिशनल।" यह अब आपके पिता का डेटाबेस नहीं है। चीजें बदल गई हैं, और जैसा कि पहले वक्ता ने कहा था, पिछले छह से सात वर्षों में, परिदृश्य मौलिक रूप से बदल गया है।
स्वयं, मैं 80 के दशक के मध्य से डेटाबेस कर रहा था। मैंने Oracle, SQL Server, बेंचमार्किंग और काफी कुछ अन्य चीजों पर किताबें लिखी हैं। “दुनिया बहुत तेजी से बदल रही है। बड़े अब छोटे को नहीं हराएंगे। यह धीमी गति से धड़कने वाला तेज़ होगा। "मैंने" अनुकूलन करने के लिए "को जोड़ा। यह रूपर्ट मर्डोक का था। मुझे सच में विश्वास है कि यह सच होने जा रहा है। आप उस तरह से डेटाबेस सामान नहीं कर पा रहे हैं जिस तरह से आपने १०, १५, २० साल पहले किया था। आप इसे उसी तरह से करने जा रहे हैं जिस तरह से व्यवसाय अब इसे चाहता है।
मैं जो पेश कर रहा हूं उसमें थोड़ा सामान्य रहने की कोशिश करने जा रहा हूं, लेकिन मैं जिन विशेषताओं के बारे में बात कर रहा हूं, उनमें से अधिकांश आपको Oracle में मिल जाएंगी, आप SQL सर्वर, MySQL, MariaDB और कुछ अन्य बड़े में पाएंगे खिलाड़ियों। संबंधपरक डेटाबेस क्रांति, मैं पहले वक्ताओं से फिर से सहमत हूं। यदि आप 2010 के आसपास सही दिखते हैं, तो हम लाल रेस कार से पीली दौड़ कार तक गए। एक महत्वपूर्ण परिवर्तन हुआ, और 2020 तक आते हैं, मेरा मानना है कि आप एक और आमूल परिवर्तन देखने जा रहे हैं। हम बहुत दिलचस्प समय में हैं।
अब, यह स्लाइड कुंजी है, इसलिए मैंने वहां एक कुंजी लगाई है। वहाँ यह सब परिवर्तन चल रहा है, और बाईं ओर मुझे प्रौद्योगिकी मिल गई है, और दाईं ओर मुझे व्यवसाय मिल गया है। और सवाल यह है कि कौन सा किस कारण से है, और कौन सा समर्थन कर रहा है? हमारे पास ये सभी हार्डवेयर परिवर्तन हैं: डिस्क नीचे आना, डिस्क का आकार बढ़ना, नए प्रकार के डिस्क, ताकि पहले के वक्ताओं द्वारा कवर किया गया हो। स्मृति छोड़ने की कीमत, डेटाबेस के इन सभी नए संस्करणों। लेकिन दाईं ओर, हमें डेटा सुरक्षा और अनुपालन, डेटा वेयरहाउसिंग, बिजनेस इंटेलिजेंस, एनालिटिक्स, अनिवार्य डेटा डेटा प्राप्त होता है। समीकरण के दोनों पक्ष ड्राइविंग कर रहे हैं, और समीकरण के दोनों पक्ष इन सभी नई सुविधाओं का उपयोग करने जा रहे हैं।
सबसे पहले, हमें हमारी विशिष्ट एसएएस कताई डिस्क मिली है, वे अब 10 टेराबाइट तक की हैं। यदि आपने नहीं देखा है, तो पश्चिमी डिजिटल, एचजीएसटी ने अपने हीलियम ड्राइव को कॉल किया है, जो अभी लगभग 10 टेराबाइट तक जाता है। कताई डिस्क की लागत बहुत कम हो रही है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया था, आप लगभग दो टेराबाइट्स तक की सॉलिड-स्टेट डिस्क प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन सैमसंग में जल्द ही 20-टेराबाइट का डिस्प्ले है। लागतें वाजिब हो रही हैं। एक बात मैं दूसरों के बारे में बात करने जा रहा हूँ, फ्लैश डिस्क की अवधारणा नहीं है। PCIe, कि PCI एक्सप्रेस, बनाम NVMe, आप गैर-वाष्पशील मेमोरी एक्सप्रेस के बारे में सुन सकते हैं या नहीं। मूल रूप से, NVMe एसएएस और एसएटीए के लिए एक प्रतिस्थापन होने जा रहा है, और यह वास्तव में संचार प्रोटोकॉल से अधिक कुछ भी नहीं है। लेकिन वे डिस्क अब लगभग तीन टेराबाइट तक की हैं।
आपने यह भी देखा होगा कि कुछ SAS ड्राइव अब U.2 कनेक्टर के साथ आते हैं, जो कि SAS या SATA की तुलना में एक अलग कनेक्टर की तरह होता है, जो एक मानक डिस्क के साथ NVMe का समर्थन करता है - डिस्क को भी इसका समर्थन करना होगा, ज़ाहिर है। और फिर M.2 कनेक्टर्स के साथ SATA, और वे NVMe प्राप्त करना शुरू कर रहे हैं। वास्तव में, अब नोटबुक विक्रेता ऐसे नोटबुक बेच रहे हैं, जिनके पास एक NVMe फ्लैश डिस्क है, और वे चीजें आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीक की तुलना में चिल्लाएंगी।
बहुत सारे लोग नहीं जानते कि ये सभी अलग-अलग चमक क्या हैं। यदि आप नीचे दायें कोने में देखते हैं, तो वह M.2 का एक उदाहरण है। आप कह सकते हैं, "ठीक है जी, यह बाईं ओर mSATA ड्राइव की तरह बहुत कुछ दिखता है।" लेकिन जैसा कि आप देख सकते हैं, यह एक के विपरीत पिन में दो अंतराल मिला है, और यह थोड़ा बड़ा है। और यह भी, M.2 तीन अलग-अलग आकारों में आ सकता है।
और फिर पीसीआई एक्सप्रेस फ्लैश, और एनवीएमई फ्लैश। अब, NVMe फ़्लैश भी PCI एक्सप्रेस है, लेकिन PCI एक्सप्रेस आम तौर पर अभी भी एक SAS- या SATA- प्रकार नियंत्रक एल्गोरिथ्म है जिसे कताई डिस्क के लिए लिखा गया था, और NVMe एल्गोरिदम या तकनीक है जो विशेष रूप से फ्लैश के लिए लिखे गए थे। और फिर, आप इन सभी को देखने जा रहे हैं।
एनवीएमई काफी कुछ चीजें प्रदान करता है। मुझे लगता है कि दो सबसे बड़े सुधार हैं, शीर्ष दाएं कोने में, विलंबता 70 प्रतिशत तक कम हो जाती है। मैंने वास्तव में इससे भी अधिक देखा है। इसके अलावा, यदि आप नीचे दाएं कोने में देखते हैं, जब आपका ऑपरेटिंग सिस्टम NVMe डिस्क से बात करता है, तो यह सॉफ्टवेयर के बहुत कम स्तरों से गुजरता है। असल में, आप NVMe ड्राइवर के माध्यम से जाते हैं जो अब ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ शामिल है, और यह सीधे मीडिया से बात करता है। इस तकनीक के डेटाबेस की दुनिया को मौलिक रूप से बदलने के कई कारण हैं।
और बहुत बार, लोग कहेंगे, "ठीक है, कितनी तेजी से एनवीएमई है?" आप जानते हैं, अच्छे पुराने दिन, 2004 और उससे पहले, अगर हम अल्ट्रा-320 एससीएसआई, 300 मेगाबाइट प्रति सेकंड थे, तो हम उत्साहित हो गए। आज की गति, आप में से बहुत से लोग शायद फाइबर या इनफिनिबैंड पर हैं, और उन प्रकार के टॉप आउट। एनवीएमई वहाँ पर दाईं ओर है, जहां वर्तमान प्रौद्योगिकियां समाप्त होती हैं। मुझे जो मिल रहा है, पीसीआई एक्सप्रेस 3.0 एक आठ-लेन लिंक के साथ लगभग 8000 से शुरू होता है, और यह ऊपर जाएगा क्योंकि हमें पीसीआई एक्सप्रेस के नए संस्करण, संस्करण चार और इसी तरह मिलते हैं। NVMe को छोड़कर कहीं नहीं जाना है।
अब, डेटाबेस में कुछ चीजें क्या बदल रही हैं? अब मेरी स्लाइड के शीर्ष दाएं कोनों में, मुझे लगता है कि व्यावसायिक कारण मुझे लगता है कि प्रौद्योगिकी ने दिखाया। इस मामले में, डेटा वेयरहाउसिंग के कारण और अनिवार्य डेटा अवधारण के लिए विनियामक कारणों के कारण, डेटाबेस उनमें संपीड़न की पेशकश करना शुरू कर रहे हैं। अब, कुछ डेटाबेस एक ऐड-ऑन के रूप में संपीड़न की पेशकश करते हैं, कुछ इसे अंतर्निहित मानक के रूप में पेश करते हैं, मान लीजिए कि उनके डेटाबेस का एंटरप्राइज़ संस्करण है, और फिर भी कुछ डेटाबेस, जैसे ओरेकल में, संपीड़न का एक और भी बेहतर संस्करण हो सकता है। में, उनके Exadata मंच का कहना है, इसलिए उन्होंने वास्तव में हार्डवेयर का निर्माण किया है जो एक बहुत ही विशेष संपीड़न का समर्थन कर सकता है और Exadata में एक, उदाहरण के लिए, एक 40x संपीड़न दर प्राप्त करता है, और इसलिए यह बहुत महत्वपूर्ण है। और मुझे लगता है कि यह अनिवार्य डेटा अवधारण है, लोग केवल डेटा को लंबा चाहते हैं। व्यवसायों, एनालिटिक्स और बीआई करने के लिए उन्हें पिछले 5, 10, 15 साल के डेटा की आवश्यकता होती है।
अब एक और विशेषता जो उस 2008, 2009 की अवधि के आसपास दिखाई देने लगी थी, वह विभाजन थी। फिर से, आपको यह ओरेकल, एसक्यूएल सर्वर जैसे डेटाबेस में मिलेगा, और उन दोनों में आपको इसके लिए भुगतान करना होगा। ओरेकल में आपको विभाजन विकल्प और SQL सर्वर में आपको डेटा सेंटर संस्करण पर होना है। यह आपकी पारंपरिक विभाजन और जीत की तकनीक है और आप जो भी करते हैं, उसमें शीर्ष पर एक तार्किक बड़ी तालिका की अवधारणा है और जब इसे डिस्क पर रखा जाता है, तो यह वास्तव में बाल्टी में टूट जाता है। और आप देख सकते हैं कि उन बकेटों को अलग-अलग करने के लिए कुछ मानदंडों द्वारा आयोजित किया जाता है, आमतौर पर संदर्भित या आपके विभाजन फ़ंक्शन कहा जाता है, और फिर इसी तरह, आप कुछ डेटाबेस प्लेटफार्मों में उप-विभाजन भी कर सकते हैं और आप आगे भी जा सकते हैं।
फिर से, मुझे लगता है कि डेटा वेयरहाउसिंग और अनिवार्य डेटा रिटेंशन दोनों ने इसे आगे बढ़ाया है, और इनमें से कुछ डेटाबेस में आपके 64,000 विभाजन हो सकते हैं, और मेरा मानना है कि 64,000 उप-विभाजन तक कुछ अन्य डेटाबेस पर भी। यह आपको अपने डेटा को प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ने की अनुमति देता है। आप अनुक्रमित को भी विभाजित करेंगे; यह एक विकल्प है, आपके पास नहीं है, लेकिन आप अपने अनुक्रमितों को भी विभाजित कर सकते हैं। ऐसा करने का एक कारण यह हो सकता है कि आपके पास डेटा की स्लाइडिंग विंडो हो। आप 10 साल का डेटा रखना चाहते हैं, लेकिन आज रात के बैच लोड को चलाने के लिए अनुक्रमित को छोड़ने के लिए, आपको हर एक पंक्ति पर अनुक्रमित को छोड़ना नहीं होगा, केवल उन पंक्तियों पर जो वर्तमान बाल्टी में हैं। विभाजन वास्तव में एक बहुत अच्छा प्रशासनिक उपकरण है, भले ही ज्यादातर लोग सोचते हैं कि इसका बहुत बड़ा लाभ आपकी योजनाओं में विभाजन को खत्म करना है और इसलिए आपके प्रश्नों को गति दे रहा है। केक पर वास्तव में एक तरह की आइसिंग है।
अब आपने शायद शेरिंग के बारे में सुना है और आप शायद सोचते हैं, "ठीक है, आपने इस स्लाइड को यहां क्यों रखा है?" यह उन NoSQL में से एक है - यह उन Hadoop- प्रकार के वातावरणों में से एक है। ओरेकल 12 सी दो जारी किया, जो अभी तक जी 8 नहीं है, लेकिन जो दिखाया जा रहा है या पूर्वावलोकन किया जा रहा है, वास्तव में इसमें तेज है। आप ओरेकल की तरह एक पारंपरिक डेटाबेस प्रणाली रखने जा रहे हैं और आप जैसे होडोप मॉडल में करने में सक्षम होने जा रहे हैं, और इसलिए आप एक और डिवाइड-एंड-कॉंकर तकनीक करने जा रहे हैं जो आपके विभाजन को विभाजित करने वाली है तालिका पंक्ति-वार प्रति नोडिंग्स में और यह होने जा रहा है - ठीक वैसे ही जैसे आप अपने कुछ NoSQL डेटाबेस में देखते हैं। और वास्तव में MySQL, आप वास्तव में उनकी एक क्लस्टरिंग तकनीक का उपयोग करके इसे बहुत पूरा कर सकते हैं, लेकिन यह एक पारंपरिक डेटाबेस में आ रहा है और मेरा अनुमान है कि Microsoft पीछे नहीं हटना चाहता। ये दो प्ले लीप मेंढक एक-दूसरे के साथ हर समय रहते हैं, इसलिए मैं SQL सर्वर के अगले संस्करण में शायद इसे देखने की उम्मीद करूंगा।
डेटा जीवन-चक्र प्रबंधन, फिर से डेटा प्रतिधारण अनिवार्य है, लेकिन व्यापार खुफिया और विश्लेषिकी के लिए भी। वास्तव में, यह एक विभाजित-और-जीत तकनीक है, और आमतौर पर डीबीए मैन्युअल रूप से ऐसा करते हैं, और यह है, "मैं इस साल के डेटा को तेजी से डिस्क पर रखने जा रहा हूं, पिछले साल के डेटा को थोड़ा धीमा डिस्क पर, शायद मैं जा रहा हूं। पिछले दो वर्षों से पहले भी धीमी डिस्क पर रखने के लिए, और फिर मेरे पास कुछ अभिलेखीय विधि होगी। "यह आमतौर पर अब टेप नहीं किया जाता है, यह आम तौर पर है - आपको कुछ प्रकार के नेटवर्क-संलग्न भंडारण या कुछ डिवाइस हैं जो बहुत सारे हैं भंडारण की और है, तुम्हें पता है, लागत प्रभावी है, लेकिन यह अभी भी डिस्क कताई है।
और इसलिए अब आप वास्तव में - ओरेकल और SQL सर्वर दोनों पर - आप एक विकल्प खरीद सकते हैं जहां आप नियमों को परिभाषित करते हैं और यह सिर्फ पृष्ठभूमि में स्वचालित रूप से होता है। अब आपको स्क्रिप्ट नहीं लिखनी है, आपको कुछ भी नहीं करना है। और यदि आपने SQL सर्वर 2016 को देखा है, जो अभी-अभी जून में आया है, तो एक नई विशेषता है जिसे "स्ट्रेच डेटाबेस" कहा जाता है, जो मूल रूप से आपको ऐसा करने देता है - नीचे दाएं कोने में - आप कई परतों से सीधे क्लाउड में जा सकते हैं और फिर से यह एक विशेषता है जो डेटाबेस में बनाया गया है, आप बस कुछ ऐसा कहते हैं, "यदि डेटा 365 दिनों से अधिक पुराना है, तो कृपया इसे क्लाउड में स्थानांतरित करें और, आप जानते हैं, यह मेरे लिए स्वचालित रूप से है।"
यह वास्तव में एक अच्छा फीचर होने जा रहा है, वास्तव में मैं सोच रहा हूँ कि यह वही हो सकता है जो हम भविष्य में देखने जा रहे हैं, जिसे आप हाइब्रिड डेटाबेस में रखने जा रहे हैं जहाँ आप कुछ स्थानीय रखने जा रहे हैं और कुछ बादल में। इससे पहले, लोग सोच रहे थे, "ओह, मैं या तो ऑन-प्रिमाइसेस करने जा रहा हूं या मैं क्लाउड पर नहीं जा रहा हूं।" अब हम इस हाइब्रिड फैशन में दो तकनीकों की शादी देख रहे हैं। मुझे लगता है कि यह बहुत बड़ा होगा और माइक्रोसॉफ्ट पहले वहां पहुंच गया।
रिडक्शन, यह डेटा सुरक्षा और अनुपालन के कारण है। अब अच्छे दिनों में हम कह सकते हैं, “अरे, एप्लिकेशन डेवलपर, जब आप इसे रिपोर्ट में प्रदर्शित करते हैं, जब आप इसे स्क्रीन पर प्रदर्शित करते हैं तो कुछ सुरक्षा चीजें हैं जिन्हें आपको जांचना चाहिए और कृपया, आपको पता है, केवल डेटा दिखाएं वे उस डेटा को देखने या मास्क करने या उनका पुन: संयोजन करने वाले हैं, जिसे वे नहीं देखना चाहते। 'कुछ स्थानों पर किया जाता है। और इसलिए अब आप वास्तव में अपने डेटाबेस सिस्टम में यह क्षमता प्राप्त कर चुके हैं।
अब SQL सर्वर 2016 में, इस सुविधा को बनाया गया है, इसलिए यह अभी तक डेटा सेंटर के अतिरिक्त होने के लिए एक वैकल्पिक लागत आइटम नहीं है, मुझे विश्वास है; और Oracle 12 में आपको उनके जीवन-चक्र प्रबंधन ऐड-ऑन को खरीदना होगा, लेकिन यह कुछ नया है और फिर से इसे व्यवसाय द्वारा संचालित किया जा रहा है। और विशेष रूप से क्योंकि आप अभी बहुत डेटा रख रहे हैं, और आप डेटा माइनिंग कर रहे हैं, इसलिए बीआई और एनालिटिक्स, आपको पता चल गया है कि कौन डेटा एक्सेस कर रहा है और यह सुनिश्चित कर रहा है कि उन्हें केवल देखने की अनुमति है उन्हें देखने की अनुमति है।
इसी तरह, डेटा संरक्षण और अनुपालन को फिर से देखें। आप पाएंगे कि बहुत सारे डेटाबेस सिस्टम अब कम्प्रेशन का निर्माण कर रहे हैं, या मुझे खेद है, सीधे डेटाबेस में एन्क्रिप्शन करें और इस एन्क्रिप्शन के बारे में क्या महत्वपूर्ण है, यदि आप इसे लिखने वाले आरेख पर डाउन एरो और अप एरो को देखते हैं डिस्क को एन्क्रिप्ट करने के लिए नीचे और फिर इसे मेमोरी में वापस पढ़ता है और इसे डिक्रिप्ट करता है। यह वास्तव में एक मॉडल है, एक और मॉडल है जो आप जानते हैं, वास्तव में यह केवल तब करते हैं जब यह उस डेटा को वास्तविक क्लाइंट एप्लिकेशन के लिए नेटवर्क में संचार करता है।
उस स्थिति में, यह अभी भी डेटाबेस सर्वर पर स्मृति में होगा, इसे एन्क्रिप्ट किया जा सकता है और केवल तब ही डिक्रिप्ट किया जा सकता है जब इसे क्लाइंट एप्लिकेशन को भेजा जाता है। यहाँ दो अलग-अलग मॉडल हैं और ये आपको डेटाबेस में मिलेंगे, और वास्तव में डेटाबेस में से एक, जिसने हाल ही में इसे जोड़ा था, उनके संस्करण 10.X में MariaDB था; मेरा मानना है कि अब वे 10.1 या 10.2 पर हैं। और मैंने वास्तव में इस एन्क्रिप्शन पर कुछ बेंचमार्किंग की थी, और इस एन्क्रिप्शन को प्राप्त करने के लिए, मुझे केवल थ्रूपुट या गति में 8 प्रतिशत की कमी का अनुभव हुआ। एक बेंचमार्किंग परीक्षण में, एन्क्रिप्शन का कारण इतना नहीं था और इसलिए यह एक बहुत ही उपयोगी विशेषता है।
अब, हमने पहले फ्लैश मेमोरी और एसएसडी और इस तरह की चीजों के बारे में उल्लेख किया है। ओरेकल और एसक्यूएल सर्वर में आपके पास मौजूद सुविधाओं में से एक जो बहुत से लोगों को एहसास नहीं है कि आप अपने डेटाबेस सर्वर पर एक फ्लैश या एसएसडी ले सकते हैं और आप डेटाबेस से कह सकते हैं, "इसका उपयोग करें जैसे कि वे स्मृति थे। RAM को प्राथमिकता के रूप में मानें, लेकिन इस तरह का दिखावा धीमी मेमोरी है और इसे एक विस्तारित कैश के रूप में उपयोग करें। "अब SQL सर्वर 2014 में यह बाहर आया और इसे" बफर पूल एक्सटेंशन "कहा गया, यह मुफ़्त है। ओरेकल में, यह 11 जी आर 2 में निकला और इसे "डेटाबेस फ्लैश कैश" कहा गया और यह वहां भी मुफ्त था।
मेरी सलाह, हालांकि, इस सुविधा को ध्यान से चलाने के लिए परीक्षण करना है। हर बार जब आप लुकअप करने के लिए कैश को बड़ा करते हैं, तो अधिक समय लगता है। यदि आप तीन-टेराबाइट फ्लैश कार्ड लगाते हैं और डेटाबेस से कहते हैं, "अपनी याददाश्त में जोड़ें", तो आप वास्तव में पा सकते हैं कि कुछ समय देखने के कारण धीमा हो गया और देखने के लिए यह फ्लैश में है, क्या यह गंदा है या स्वच्छ? कम होने की बात कही जा रही है। मेरी सलाह फिर से यह परीक्षण ड्राइव है, देखें कि आपके लिए क्या काम करता है, लेकिन फिर से, यह आपके डेटाबेस में है और ओरेकल के मामले में, SQL सर्वर और ओरेकल दोनों में, यह कुछ वर्षों के लिए रहा है।
और फिर यह हमें दादी के पास लाता है जो इन-मेमोरी डेटाबेस था और क्योंकि डेटाबेस की कीमतें गिर गई हैं। दूसरा कारण जो आप शायद सोचते होंगे कि ऐसा हुआ है कि बहुत सारे एनालिटिक्स की आवश्यकता होती है, जिसके लिए डेटा बहुत जल्दी उपलब्ध होना चाहिए, और इसलिए इसे इन-मेमोरी होने की आवश्यकता है। ध्यान दें कि डेटाबेस इस डेटा को एक्सेस करने के लिए उपयोग करते हैं, इसे सेक करने के लिए, इसे एन्क्रिप्ट करने के लिए, इसे स्टोर करने के लिए, आप जानते हैं कि कुछ मामलों में कुछ डेटाबेस एक पंक्ति के रूप में मेमोरी को स्टोर करना जारी रख सकते हैं।
कुछ मामलों में, कुछ डेटाबेस इसे कॉलम ओरिएंटेड में तोड़ सकते हैं और इसका कारण यह है कि वे बहुत अधिक संपीड़न स्तर प्राप्त करते हैं, कहीं-कहीं 11 से 12X तक इसे कॉलम ऑर्डर बनाम पंक्ति क्रम में संग्रहीत करके। यह पहली बार SQL सर्वर 2014 में दिखा, इसे "हेकोटन" कहा गया। यह SQL सर्वर 2016 में आम तौर पर बढ़ गया है, वे इसे कुछ अलग नामों से संदर्भित देखेंगे और यह Oracle 12c में सामने आया; मैं यहां दूसरी रिलीज कहता हूं, आर 2 नहीं। ओरेकल 12 सी, 12.1.0.1 और 12.1.0.2 के दो अलग-अलग रिलीज थे। यह डेटाबेस के R1 संस्करण की दूसरी रिलीज़ है।
और जिस तरह से आप इसे परिभाषित करते हैं, इन-मेमोरी ऑब्जेक्ट दोनों डेटाबेस में समान है। यहाँ आप दाहिने शीर्ष कोने पर देख सकते हैं, मैं एक SQL सर्वर बना रहा हूँ और आप यह देख सकते हैं कि यह मेमोरी ऑप्टिमाइज़्ड है और स्थायित्व केवल स्कीमा है। मैं इन सभी वाक्यविन्यास अर्थों पर जाने वाला नहीं हूं, और Oracle में यह वास्तव में और भी सरल है, आप बस एक तालिका को बदल देते हैं और इन-मेमोरी कहते हैं या नहीं और आप इसे बदल सकते हैं। मैं कह सकता हूं कि आज यह इन-मेमोरी है और कल यह नहीं है और इसलिए यह बहुत लचीला है।
मैंने इन-मेमोरी टेबल के साथ ओरेकल पर कुछ परीक्षण किए, मेरे पास कुछ परीक्षण थे जिन्हें चलाने में लगभग 40 मिनट लगे, ऊपर की पंक्ति में। अब यह महत्वपूर्ण है कि जब मैं नीचे की दो पंक्तियों तक पहुँच गया, तो मैंने रनटाइम को बढ़ा दिया था या इसे घटा दिया था, मुझे कहना चाहिए कि लगभग पाँच मिनट तक, और जब मैंने संपीड़न कारक को देखा, तो वास्तव में इन-मेमोरी का डेटा 3.6 था से 4.6 गुना छोटा है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि इस मामले में मैं कॉलम उन्मुख प्रारूप और इसके संपीड़न का उपयोग कर रहा था। और ऐसा लगता है क्या? मैं वास्तव में अपनी मेमोरी में लगभग चार से पांच गुना ज्यादा डेटा फिट कर रहा था। न केवल मुझे इन-मेमोरी, कॉलम ओरिएंटेड का फायदा मिल रहा था, बल्कि इससे कहीं अधिक डेटा का फायदा भी था - मेमोरी कैश में पांच गुना तक डेटा, इसलिए यह एक बहुत शक्तिशाली तकनीक है। फिर से ओरेकल और एसक्यूएल सर्वर, आप इन पर गौर करना चाहते हैं, वे वास्तव में शांत विशेषताएं हैं। और इसके साथ ही, मुझे लगता है कि मैं इसे प्रश्नों के लिए खोलूंगा।
एरिक कवनघ: वैसे बर्ट, सबसे पहले आप इस सभी अद्भुत शिक्षा में बहुत निस्वार्थ हैं। क्या आप एक मिनट के लिए बात कर सकते हैं कि आप लोग क्या करते हैं? क्योंकि आपको कुछ सक्षम करने वाली तकनीक मिल गई है, जिससे आप यह बता सकते हैं कि आप किस बारे में बात कर रहे हैं। बस एक मिनट के लिए बात करें कि आप लोग क्या करते हैं और फिर डीज़ और रॉबिन को यहां समीकरण में नीचे आने दें।
बर्ट स्केलोज़: हाँ, मैं IDERA नामक कंपनी के लिए काम करता हूं। हम टेक्सास में हैं, हमारा मुख्यालय ह्यूस्टन में है, और मैं वास्तव में ऑस्टिन में अभी बैठा हूं, लेकिन मैं डलास में स्थित हूं। हम डेटाबेस उपकरण बनाते हैं और हम समस्याओं को हल करने में आपकी मदद करने के लिए डेटाबेस उपकरण बनाते हैं। यह समस्या उत्पादकता के रूप में कुछ सरल हो सकती है जिस स्थिति में हमारे पास DBArtisan नामक एक उपकरण होता है जो आपको अपने डेटाबेस प्रशासनिक कार्यों को करने की सुविधा देता है और यह एक उपकरण है जो आपको 12 अलग-अलग डेटाबेस प्लेटफार्मों का प्रबंधन करने देता है। मैं SQL सर्वर का प्रबंधन कर सकता हूं, मैं Oracle का प्रबंधन कर सकता हूं, मैं MySQL, DB2, Postgres का प्रबंधन कर सकता हूं, और मैं एक उपकरण, एक निष्पादन योग्य, एक जीयूआई डिजाइन और वर्कफ़्लोज़ के एक सुसंगत सेट का उपयोग कर सकता हूं। हम अनुपालन करने के लिए उपकरण भी बनाते हैं, हमारे पास आपकी अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद करने के लिए SQL अनुपालन प्रबंधक नामक एक उपकरण है। एसक्यूएल सिक्योरिटी नामक एक अन्य उपकरण, इसलिए हम ऐसे उपकरण बनाने की कोशिश करते हैं जो आपको प्रभावी और कुशल बनाने में मदद करेंगे, और वास्तव में क्या अच्छा है यदि आप हमारी वेबसाइट पर जाते हैं, तो हमारे पास फ्रीवेयर का एक पूरा गुच्छा है, इसलिए यदि और कुछ नहीं है, तो डाउनलोड करें - मुझे लगता है कि हमें 20 या 25 फ़्रीवेयर मिले हैं। वहाँ वास्तव में कुछ अच्छा फ्रीवेयर सामान है जैसे कि एक SQL सर्वर और एक Windows मदद की जाँच करें जो मूल रूप से सिर्फ वही होगा जो आपको मिला है और आपको बताता है कि क्या आपको मुद्दे या चीजें मिली हैं और यह पूरी तरह से मुफ्त है।
एरिक कवनघ: और तुम सच में तरह -
बर्ट स्केलोज़: निश्चित रूप से पहला सामान-
एरिक कवनघ: आप आज बाजार में विषमता की बात कर रहे हैं, एक तरह का एक आकार-फिट-सभी समीकरण हुआ करता था, वास्तव में मुझे याद है कि 2005 में जब डॉ। माइकल स्टोनब्रोकर का साक्षात्कार हुआ था, जब वह एक बड़े धक्का पर गए थे। कॉलम-ओरिएंटेड डेटाबेस आंदोलन पर फैसले के बारे में बात करना और वह सभी के बारे में बात कर रहा था कि एक-आकार-फिट-सभी रिलेशनल मॉडल कई सालों तक किस तरह हावी रहे, और वह भविष्यवाणी कर रहा था कि यह सब बदल जाएगा, और लड़का उसके बारे में सही था। अब हमारे पास बहुत से विभिन्न विकल्पों और अवसरों के साथ वास्तव में विविध और दिलचस्प वातावरण है, लेकिन आपको उस सभी को प्रबंधित करने के लिए किसी की आवश्यकता है और यह मुझे लगता है कि आपकी कंपनी गणित की समस्याओं को हल करने के लिए बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करती है, इस प्रकार यह एक उत्साहवर्धक है विषमता का शीर्षक, सही?
बर्ट स्केलोज़: पूर्ण रूप से। मेरा मतलब है कि हमेशा डीबीए बनने वाले हैं जो कहते हैं, "मैं एक जीयूआई उपकरण का उपयोग नहीं करना चाहता, मैं स्क्रिप्ट के साथ सब कुछ करता हूं," आप जानते हैं? उन्हें लगता है कि वे डीबीए के सुपरमैन प्रकार हैं और यह ठीक है लेकिन हम में से ज्यादातर लोगों के लिए, हम बस काम पूरा करना चाहते हैं और - आप जानते हैं, मैं अपने दस्तावेजों को लिखने के लिए माइक्रोसॉफ्ट वर्ड का उपयोग करता हूं। मैं अपना करने के लिए Microsoft Outlook का उपयोग करता हूं। मेरा मतलब है, मेरे पास कार्य करने के लिए उपकरण हैं। हम एक ही तरह की अवधारणा का निर्माण कर रहे हैं, हम डेटाबेस प्रशासकों और डेवलपर्स के लिए टूल का निर्माण कर रहे हैं ताकि वे इस बात पर ध्यान केंद्रित कर सकें कि वे क्या करना चाहते हैं और कैसे नहीं करना है।
एरिक कवनघ: यह समझ में आता है, लेकिन मैं आपको अपने विशेषज्ञों की ओर मोड़ देता हूं, और लोग बेझिझक गोता लगाते हैं। हमें दर्शकों से कुछ टिप्पणियां मिली हैं। हो सकता है, डीज़, सवालों के एक जोड़े और रॉबिन सवालों के एक जोड़े?
डीज़ ब्लांचफील्ड: ज़रूर। पहले प्रश्नों में से एक जिसे मैं आप पर फेंकना चाहता हूं, जो आपको मिला विशाल अनुभव दिया गया है, क्या आपको जल्द ही एक बिंदु दिखाई देता है जब इसमें से कोई भी धीमा होने वाला है? या क्या आपको लगता है कि हम वास्तव में परिवर्तन की इस निरंतर विकास रेखा के प्रवेश बिंदु पर हैं? मुझे लगता है कि सबसे बड़ी समस्याओं में से एक है जो कंपनियों का सामना कर रहे हैं, और फिर हमेशा उन लोगों को प्रौद्योगिकी का समर्थन करने की कोशिश कर रहे हैं जो अपने व्यवसाय को चलाने के लिए उन कंपनियों को प्रदान किए जा रहे हैं, यह है कि परिवर्तन की दर इतनी नाटकीय है कि वे सभी के साथ नहीं रख सकते हैं विभिन्न सुविधाओं, और सॉफ्टवेयर, और सिस्टम, और चौखटे, और आर्किटेक्चर, और नया कोड आ रहा है, और फिर उसके नीचे हार्डवेयर, क्या आप परिवर्तन की वर्तमान दर को तुरंत देखते हैं? मेरा मतलब है, आप पूरे IDERA सुइट के साथ प्लेटफ़ॉर्म की इतनी विस्तृत श्रृंखला से निपटते हैं, क्या हम जल्द ही धीमा हो जाते हैं या हम लंबे समय तक इस पागल भगोड़ा मालगाड़ी पर रहते हैं?
बर्ट स्केलोज़: मुझे लगता है कि हम उस वृद्धि वक्र के पहले 20 प्रतिशत पर हैं और हमें जाने के लिए एक लंबा रास्ता तय करना है और इसमें दो चीजें हैं। तकनीक विकसित होती रहती है। आपने कुछ नए मेमोरी प्रकारों का उल्लेख किया है जो आने वाले हैं, जो शानदार होने जा रहे हैं। सैमसंग की 20-टेराबाइट की फ्लैश ड्राइव यहां जल्द ही असली होगी। यह चीजों को बदलने जा रहा है। हमें ये सभी NoSQL और क्लाउड डेटाबेस मिल गए हैं, यह बस चलता ही रहेगा। एक बात जो इस तरह की मज़ेदार है, हालाँकि, जब मैं ओरेकल और एसक्यूएल सर्वर जैसे डेटाबेस को देखता हूं और कुछ अन्य, वे वास्तव में रिलेशनल डेटाबेस नहीं हैं। मैं असंरक्षित डेटा को Oracle में रख सकता हूं और फिर भी ACID अनुपालन बनाए रख सकता हूं। यदि आपने मुझे बताया है कि 20 साल पहले, मैंने अभी कहा था कि आप ड्रग्स पर थे।
डीज़ ब्लांचफील्ड: हां, हां, वे शांत हैं। खैर अब भी उन इंजनों को जीआईएस की तरह काफी अच्छा आला वर्टिकल मिला है, जो अब देशी क्षमता से बेहतर है। आपने उन चुनौतियों के बारे में कुछ शानदार टिप्पणियां कीं, जो डीबीए का सामना कर रही हैं और डीबीए के अलग-अलग समय जो हम जगह के आसपास देखने की उम्मीद करते हैं, लेकिन जिस व्यवसाय के साथ आप काम कर रहे हैं, उस परत की तरह दुनिया क्या देख रही है? मेरा मतलब है, ये ऐसे लोग हैं जो आपके डायग्नोस्टिक मैनेजर से लेकर इन्वेंट्री टूल्स तक, और डिफ्रैगिंग करने के लिए सभी तरह के प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल करते हैं, डीबीए इस बदलाव के साथ कैसे तालमेल बिठा रहे हैं और वे किस तरह से आपको जानते हैं? , वे अपने उपकरणों के साथ अपने परिदृश्य में इस महत्वपूर्ण बदलाव से निपटने के लिए क्या कर रहे हैं?
बर्ट स्केलोज़: खैर, मैं लगभग 20 साल पहले वापस जाने वाला हूं, फिर मैं यह कहने जा रहा हूं कि डीबीए एक संगठन में एक बहुत ही विशिष्ट भूमिका को हल करते हैं। वे आम तौर पर एक डेटाबेस प्लेटफॉर्म के साथ काम करते हैं, शायद दो, और वे अपेक्षाकृत कम संख्या में डेटाबेस प्रबंधित करते हैं। आज और डेटाबेस प्रशासक के लिए तेजी से आगे, वह वास्तव में 10 डेटाबेस प्लेटफार्मों को जानने जा रहा है। वह प्रबंध कर रहा है, और यह कोई मजाक नहीं है, कुछ मामलों में हजारों डेटाबेस; SQL सर्वर की दुनिया या MySQL की दुनिया पर अधिक है। लेकिन अभी भी ओरेकल दुनिया में वे सैकड़ों डेटाबेस का प्रबंधन कर सकते हैं। और इसलिए उन्हें ये सभी नई सुविधाएँ मिल रही हैं, उन्हें ये सभी नए प्लेटफ़ॉर्म मिल गए हैं, और इन सभी डेटाबेसों के लिए वे ज़िम्मेदार हैं। वे अपनी उत्पादकता को सक्षम करने के लिए उपकरणों की तलाश कर रहे हैं और उन्हें कुछ चीजें सीखने में मदद करने के लिए भी।
और मैं आपको एक उदाहरण दूंगा - यदि मैं एक तालिका को एक बहुत अस्पष्ट वाक्यविन्यास का विभाजन करना चाहता हूं, और यदि मैं इसे उप-विभाजन करना चाहता हूं, तो वाक्य रचना और भी कठिन हो जाती है। मुझे पता है कि मुझे क्या करना है, मैं बाल्टी बनाना चाहता हूं। अगर मुझे DBArtisan जैसा कोई टूल मिला है, जो कहता है, "अरे, यहाँ एक अच्छी स्क्रीन है जो आपको इस बात पर ध्यान केंद्रित करती है कि आप क्या करने की कोशिश कर रहे हैं बजाय इसके कि आप इसे करने की कोशिश कैसे कर रहे हैं, और ओह, वैसे, धक्का एसक्यूएल बटन दिखाएं जब आप काम पूरा कर लें और हम आपको दिखाएंगे कि एसक्यूएल क्या था तो आप वास्तव में इसे सीखना शुरू कर सकते हैं और इसे मास्टर कर सकते हैं।
डीबीए यह पता लगा रहे हैं कि उपकरण उन्हें काम दिलाने में मदद करते हैं, लेकिन उन्हें यह सब नया सामान सिखाने में भी मदद करते हैं जो वे उपयोग कर रहे हैं और वही सच होगा - मान लीजिए कि मैं एक ओरेकल आदमी हूं और मैं MySQL पर जाता हूं और कहता हूं, "ठीक है, एक डेटाबेस बनाएँ, DBArtisan। अब मुझे एसक्यूएल दिखाएं क्योंकि मुझे आश्चर्य है कि यह MySQL पर एक डेटाबेस बनाने के लिए क्या है और मैंने सिर्फ सिंटैक्स सीखा है। ”और इसलिए हम न केवल उन्हें डेटाबेस में काम करने में मदद कर रहे हैं, हम उन्हें डेटाबेस में भी शिक्षित कर रहे हैं।
डीज़ ब्लांचफील्ड: यह तब और भी दिलचस्प हो जाता है जब आप कुछ और आधुनिक या अधिक आधुनिक हो जाते हैं, यह कहना उचित नहीं है - लेकिन एक समय में एक डेटाबेस एक डेटाबेस होता है। इन दिनों मैं आपके बारे में बात करते हुए सब कुछ देख रहा हूं कि प्रौद्योगिकी के ढेर जो कि हम परंपरागत रूप से विक्रेताओं से देखते हैं और आप इसमें खुले स्रोत को देखते हैं और यह भी कि वे अच्छे हैं। न केवल डेटाबेस इंजन और क्वेरी भाषाओं के साथ व्यवहार करते हैं, बल्कि वे डेटा प्रकारों के साथ भी काम करते हैं, संरचित और असंरचित, आप जानते हैं, बहु-पेटाबाइट एचडीएफएस के स्पेक्ट्रम के दूर के छोर से सब कुछ से निपटने की चुनौती छोटे छोटे कंटेनरों, और पैकेट फ़ाइलों और विभिन्न लॉग फ़ाइल स्वरूपों के लिए वातावरण।
और मुझे लगता है कि अब हम कुछ ऐसा कर रहे हैं, जहां कोई इंसान नहीं है, चाहे वह कितना भी सुपरमैन, सुपरवुमन क्यों न हो, वे जो भी सोच सकते हैं, वे शारीरिक रूप से, वे सिर्फ मानसिक रूप से परिवर्तन की दर के साथ सौदा नहीं कर सकते हैं और विविधताओं का पैमाना। मुझे लगता है कि आपके द्वारा अब पेश किए जा रहे उपकरणों का सूट एक ऐसे बिंदु पर जा रहा है जहां वे लगभग कई मायनों में एक डिफ़ॉल्ट सेट पर होंगे ताकि हम उनके बिना मिले डेटाबेस वातावरण को न चला सकें क्योंकि हम सिर्फ शारीरिक रूप से उन पर कई निकायों फेंक नहीं कर सकते। मुझे वास्तव में आपकी प्रस्तुति अच्छी लगी। मैं डॉ। रॉबिन ब्लोर के पास जा रहा हूं, मुझे यकीन है कि उन्हें आपके ऊपर भी फेंकने के लिए बहुत सारे सवाल हैं।
रॉबिन ब्लोर: ठीक है। वैसे मेरे मन में सवाल जरूर हैं। बर्ट, मुझे नहीं पता कि आप कहां जा रहे हैं - मैंने कुछ दिनों पहले एक बहुत ही दिलचस्प बातचीत की थी जहां किसी ने मुझे नवीनतम डीयू डेटा संरक्षण के बारे में बताना शुरू किया था, और यह मुझे ऐसा लग रहा था कि वे क्या कह रहे थे कि यह अविश्वसनीय था वे जिन बातों पर जोर देते थे, उनके संदर्भ में। मुझे आश्चर्य हुआ कि क्या आपने वास्तव में उस पर ध्यान दिया है; क्या यह ऐसा कुछ है जिससे आप परिचित हैं?
बर्ट स्केलोज़: पूर्ण रूप से। हाँ।
रॉबिन ब्लोर: 2016, ठीक है, हमें इसके बारे में बताएं।
बर्ट स्केलोज़: और मैं वास्तव में है-
रॉबिन ब्लोर: दिलचस्प है।
बर्ट स्केलोज़: मैंने वास्तव में फ्लैश विक्रेता के लिए कुछ समय के लिए काम किया, उनके डेटाबेस क्षेत्र में उन्हें डेटाबेस के लिए फ्लैश उत्पाद बनाने में मदद की, और मैं आपको बता सकता हूं कि ड्रैकियन सभी तरह से नीचे चला जाता है। मेरा क्या मतलब है, अगर आपको मेरी एक स्लाइड याद है, तो मैंने कहा कि कुछ डेटाबेस में यह एन्क्रिप्शन करेगा लेकिन इसे सर्वर मेमोरी में डालता है और कुछ डेटाबेस में एन्क्रिप्शन - यह अभी भी सर्वर मेमोरी में एन्क्रिप्टेड है, यह केवल तब डिक्रिप्ट हो जाता है जब यह क्लाइंट को भेजा जाता है। अच्छी तरह से आपको यह भी पता चलेगा कि इन सरकारी मानकों में से कुछ हैं, विशेष रूप से अमेरिका में रक्षा विभाग या सैन्य विभाग, वे सभी फ़्लैश स्तर तक नीचे जाते हैं और वे न केवल यह जानना चाहते हैं कि आप एन्क्रिप्शन और डिक्रिप्शन का समर्थन करते हैं आपका हार्डवेयर, लेकिन अगर किसी ने उन चिपों को चुरा लिया है - जो आप जानते हैं, तो उन्हें अपने सर्वर से बाहर, इस चीज़ से बाहर निकाला, कि वहाँ क्या एन्क्रिप्ट किया गया है और भले ही उन्हें भंडारण मिल गया हो और वे नहीं हो सकते। सभी तरह से वास्तविक नीचे - फ्लैश भाग के लिए नहीं बल्कि व्यक्तिगत चिप्स के लिए नीचे। वे उस चिप को चिप से जानना चाहते थे, सब कुछ एन्क्रिप्ट किया गया था।
रॉबिन ब्लोर: वाह। मेरा मतलब है कि बहुत सारी चीजें हैं - जो आप जानते हैं, मुझे लगता है कि यह केवल एक या दो स्लाइड थी जो आप इस बारे में लाए थे, लेकिन यह कुछ ऐसा था, ऐसा परिदृश्य जो मुझे लगता है कि वास्तव में दिलचस्प है। उदाहरण के लिए सूचना का पुनरावर्तन, विभिन्न क्षेत्रों में बस मास्किंग की तुलना में थोड़ा सा चालाक है, क्योंकि विशेष रूप से आजकल मशीन सीखने के साथ, आप ऐसी कटौती कर सकते हैं जो आपको जानकारी को सतह पर लाने की अनुमति देता है कि आप पहले सतह पर नहीं थे।
अगर आप स्वास्थ्य संबंधी जानकारी देने की कोशिश कर रहे हैं, तो स्वास्थ्य संबंधी सूचनाओं के संबंध में अमेरिका में एक बहुत, बहुत ही कठोर नियम हैं, लेकिन आप वास्तव में, विभिन्न मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग करके, आप अक्सर किसी की चिकित्सा जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। वास्तव में है। मुझे आश्चर्य हुआ कि क्या आपको इसके बारे में कुछ भी कहना है क्योंकि वे सभी एक दिलचस्प क्षेत्र मानते हैं।
बर्ट स्केलोज़: हां, बिल्कुल, और मैं इसे उदाहरण के रूप में उपयोग कर रहा हूं, मैं यह कहने की कोशिश नहीं कर रहा हूं कि एक डेटाबेस दूसरे की तुलना में बेहतर है, लेकिन आपने जो पूछा है उसके लिए यह बहुत अच्छा उदाहरण है। ओरेकल में, अगर मुझे उदाहरण के लिए डेटा की एक पंक्ति देखने की अनुमति नहीं है, जैसे मुझे जॉन स्मिथ मेडिकल रिकॉर्ड देखने की अनुमति नहीं है। ओरेकल में अगर मैं कहता हूं, "उस रिकॉर्ड का चयन करें," मुझे अवरुद्ध कर दिया जाएगा या मुझे यह देखने की अनुमति होगी कि मुझे क्या देखने की अनुमति है और इसे फिर से तैयार किया जाएगा। और अगर मैं कहता हूं, "जॉन स्मिथ के बराबर तालिका से खाता स्टार का चयन करें," मुझे शून्य मिलेगा।
SQL सर्वर में, यह रिडक्शन कर सकता है लेकिन इसमें कुछ छेद हैं। यदि मैं कहता हूं, "उस तालिका से खाता सितारा चुनें जहां यह जॉन स्मिथ के बराबर है," मुझे वास्तव में एक वापस मिल जाएगा, इसलिए मुझे पता है कि जॉन स्मिथ है। एक दूसरे की तुलना में अधिक सुरक्षित है। अब मुझे उम्मीद है कि वे इसे ठीक कर लेंगे, वे हमेशा एक दूसरे के साथ छलांग मेंढक खेलते हैं। और फिर, मैं डेटाबेस के अलावा किसी अन्य के बीच अंतर करने की कोशिश नहीं कर रहा हूं - उदाहरण के लिए देखें कि हम अब किस बारे में बात कर रहे हैं, कुछ के रूप में सरल के रूप में कुछ का चयन भी कटौती द्वारा कटौती की जानी है, भले ही तकनीकी रूप से बोलते हुए, पंक्ति के अस्तित्व के अलावा कुछ भी नया नहीं किया जा रहा है।
रॉबिन ब्लोर: हाँ सही। यह दिलचस्प है। मेरा मतलब है, एक और सामान्य प्रश्न क्योंकि मुझे बहुत समय नहीं मिला है, वास्तव में सुधारों के बारे में है।मेरा मतलब है कि आप एक ऐसे स्थान पर हैं जहां मुझे पता है कि आप हमें विभिन्न परीक्षा परिणामों के उदाहरण दिखा रहे हैं - क्या आपको लगता है कि पारंपरिक डेटाबेस, चलो उन्हें प्रमुख डेटाबेस, SQL सर्वर और Oracle कहते हैं, क्या आप लगता है कि वे पूरा होने से आगे रहने जा रहे हैं? या क्या आपको लगता है कि वे वास्तव में उनके लिए वास्तव में चलने वाले बाज़ार में एक या दूसरे तरह के व्यवधानों के कारण पकड़े जा रहे हैं? आपकी क्या राय है?
बर्ट स्केलोज़: मेरे पास एक राय है और यह - आप जानते हैं, फिर से मैं इसे अपनी राय कहने जा रहा हूं - उदाहरण के लिए, बाल्मर के बाद के युग में, मेरे से बाहर जीवित नरक को प्रभावित कर रहा है। मेरा मतलब है कि इस स्ट्रेच डेटाबेस को लिनक्स पर SQL सर्वर मिल रहा है, लिनक्स पर .NET प्राप्त कर रहा है, लिनक्स पर पावरशेल प्राप्त कर रहा है; मुझे नहीं लगता कि पारंपरिक डेटाबेस विक्रेता पीछे छूटने वाले हैं। मुझे लगता है कि उन्होंने फैसला किया है, "अरे, नए लोगों को चलो, स्टार्टअप कुछ परिभाषित करते हैं। उन्हें यह पता लगाने दें कि शार्डिंग क्या है और इसे कैसे पूर्ण किया जाना चाहिए, और एक बार जब उन्होंने सभी शोध और विकास कर लिए, तो हम जानते हैं कि उपयोगकर्ता वास्तव में क्या चाहते हैं, अब हम ओरेकल में शार्डिंग को जोड़ते हैं। "मुझे लगता है कि वे अभी स्मार्ट हो रहे हैं। यह कहते हुए, "अरे, दूसरा या तीसरा होना बुरा नहीं है जब आप प्रमुख खिलाड़ी हों क्योंकि तब लोग आपसे दूर नहीं जाएंगे।"
रॉबिन ब्लोर: हाँ, मेरा मतलब है कि यह एक रणनीति है जिसका उपयोग किया गया है। मेरा मतलब है कि आईबीएम ऐसा करता था और पूरे के पूरे - अपने उत्पाद की रेंज के लिए और यह यथोचित दर करता है जब तक कि कोई व्यक्ति किसी ऐसी चीज के साथ आता है जो पूरी तरह से दीवार से दूर होती है, जिसके बारे में किसी ने कभी सोचा भी नहीं था, लेकिन आप योजना नहीं बना सकते वैसे भी उसके खिलाफ।
दर्शकों से सवाल, एरिक?
एरिक कवनघ: हाँ, लेकिन आपको समय मिल गया है मुझे लगता है कि शायद सिर्फ एक के लिए और मुझे पता है कि बर्ट को दौड़ना है। यहाँ के बारे में कुछ था - ठीक है, ओरेकल 12 सी पर पैनापन वास्तुकला यह है कि - या - क्या है कि आपकी राय में एक संकेत है, आपको क्या लगता है कि वहाँ क्या हो रहा है?
बर्ट स्केलोज़: खैर, ओरेकल सभी डेटाबेस डेटाबेस विक्रेताओं को सब कुछ दे रहा है या / या अवशोषित कर रहा है। उदाहरण के लिए, मैं Oracle में असंरचित डेटा रख सकता हूं। मुझे पता नहीं है कि आप कैसे असंरचित डेटा डाल सकते हैं और फिर इसे रिलेशनल डेटाबेस कह सकते हैं, इसलिए इसका कोई मतलब नहीं है, लेकिन आप कर सकते हैं। और अब ओरेकल शार्क को जोड़ रहा है, इसलिए ओरेकल कह रहा है, “आप जानते हैं क्या? बाजार जो भी चाहता है, हम अपने डेटाबेस की पेशकश करेंगे क्योंकि बाजार चाहता है कि बाजार क्या चाहता है और हम समाधान देना चाहते हैं, हम चाहते हैं कि वे हमारे साथ रहें। "
मुझे लगता है कि आप अतिरिक्त आइटम देखने जा रहे हैं। मैं Oracle नोड या वास्तविक अनुप्रयोग क्लस्टर में डेटाबेस नोड्स की Hadoop- जैसी क्लस्टरिंग को देखकर आश्चर्यचकित नहीं होगा, लेकिन मूल रूप से एक पारंपरिक Hadoop- प्रकार क्लस्टरिंग में वह अधिक तेजी से कर रहा है। और इसलिए मुझे लगता है कि आप ओरेकल की तरह एक डेटाबेस को तैनात करने में सक्षम होंगे जैसे कि आप एक हडपॉप होंगे, और इस तरह के रुझान जारी रखने वाले हैं। ये बड़े डेटाबेस विक्रेता, वे अरबों डॉलर बनाते हैं और वे अपने बाजार को खोना नहीं चाहते हैं, इसलिए वे किसी भी चीज़ को अपनाने या कुछ भी अपनाने के लिए तैयार नहीं हैं।
एरिक कवनघ: ठीक है, आप जानते हैं, यह मज़ेदार है क्योंकि मैंने ओपन-सोर्स विक्रेताओं का काफी समय तक अनुसरण किया है और सभी को आश्चर्यचकित किया है कि पारंपरिक बंद-दरवाजों की तकनीक पर इसका कितना बड़ा प्रभाव पड़ेगा, और थोड़ी देर के लिए यह निश्चित रूप से महसूस हुआ खुले स्रोत के विक्रेता कुछ गंभीर संकेत दे रहे थे, और अब जब मैं बाज़ार की तरफ देखता हूं तो मैं देखता हूं कि आप क्या कह रहे हैं, कि बड़े लोगों ने अपना गणित किया है, अपनी पेंसिल को तेज किया है और उन्हें पता चला है कि वे कैसे बुनाई कर सकते हैं उस सामान का बहुत कुछ उनके आर्किटेक्चर में है। चाहे वह आईबीएम, या ओरेकल, या एसएपी - मैं पिछले महीने नीलमणि सम्मेलन में था और स्टीव लुकास, जो उस कंपनी के आधे प्रमुख थे, ने डीपीपी को अब उनके हाना क्लाउड प्लेटफॉर्म में शामिल कर लिया है, उनके किसी भी और अधिक खुले स्रोत वाले घटक प्रतियोगियों। यदि आप उस पर गणित करते हैं, तो यह एक बहुत ही प्रभावशाली कथन है और यह मुझे बताता है कि बड़े लोग कभी भी कहीं भी नहीं जा सकते हैं।
बर्ट स्केलोज़: नहीं, मैं दोनों पर अपना पैसा लगाऊंगा। मेरा मतलब है कि यदि आप देखते हैं, तो हाल ही में Microsoft का स्टॉक लगभग $ 50 था और आप जानते हैं, कुछ साल पहले यह 25 पर था। आप छोटी अवधि में अपने स्टॉक की कीमत को दोगुना नहीं करते हैं जब तक कि आप अच्छी चीजें नहीं कर रहे हैं और, आप पता है, विंडोज 10 से सब कुछ करने के लिए पहले वर्ष के लिए स्वतंत्र होने से लेकर अन्य सभी स्मार्ट चीजें जो वे कर रहे हैं, यह खिंचाव डेटाबेस सुविधा मुझे लगता है कि सिर्फ अभूतपूर्व है। मुझे लगता है कि जो होने जा रहा है, बहुत से लोग एज़्योर में समाप्त होने जा रहे हैं, सीधे नहीं, जैसे उन्होंने कहा, "आइए मेरे डेटाबेस को Azure पर माइग्रेट करें।" यह जादुई रूप से वहाँ पर स्थानांतरित करने जा रहा है क्योंकि यह संग्रहीत होने जा रहा है। इस नए स्ट्रेच डेटाबेस फ़ीचर का उपयोग करने के लिए वहाँ और अज़्योर को अपनाने का मतलब सिर्फ आसमान छूना है।
एरिक कवनघ: वैसे बाज़ार का एक ऐसा चलन है जिसे मैं अपने मैक पर भी देख सकता हूँ। जैसा कि आप अपने मैक में जाते हैं कुछ दस्तावेजों को बचाने के लिए, वे अब - और नए मैक सिर्फ बादल के माध्यम से पालन करते हैं, है ना? मेरा मतलब है, उस रणनीति में बहुत समझदारी है और मैं इसे देखता हूं और जाता हूं, "ठीक है दोस्तों, आप मुझे अपने क्लाउड के माहौल में टुकड़ा करके लुभाने की कोशिश कर रहे हैं, और फिर किसी दिन जब मैं कुछ फिल्म देखना चाहता हूं तो मेरा क्रेडिट कार्ड समाप्त हो गया है मैं मुसीबत में पड़ने जा रहा हूँ। ”
बर्ट स्केलोज़: हाँ, लेकिन आप इसे करते हैं।
एरिक कवनघ: हाँ। यह सच है।
बर्ट स्केलोज़: आपने सब कुछ लगा दिया।
एरिक कवनघ: खैर, सब कुछ काफी नहीं है।
बर्ट स्केलोज़: नहीं मेरा मतलब-
एरिक कवनघ: हां आगे बढ़ो।
बर्ट स्केलोज़: ये सामाजिक रुझान व्यवसायों में पहुंच रहे हैं। अब व्यवसायों के पास अभी भी बहुत सी अन्य चीजें हैं जो उन्हें करनी हैं, लेकिन वे इन रुझानों को देख रहे हैं और वे एक ही तरह की चीजें कर रहे हैं। मैं या तो Oracle या Microsoft को दूर नहीं देख रहा हूँ। वास्तव में, मैं हर बार डुबकी लगाने पर स्टॉक खरीदने जा रहा हूं।
एरिक कवनघ: हाँ सचमुच। खैर लोग, idera.com पर जाएं, I-D-E-R-A डॉट कॉम। जैसे बर्ट ने कहा, उनके पास मुफ्त सामान का एक पूरा गुच्छा है और यह बाज़ार में नए रुझानों में से एक है - आपको कुछ मुफ्त सामान के साथ खेलने के लिए, आपको झुका दिया जाता है, और फिर आप असली सामान खरीदते हैं।
दोस्तों, यह एक और हॉट टेक्नोलॉजी रही है। आज आपके समय के लिए धन्यवाद, बर्ट, डीज़ ऑफ़ कोर्स, और रॉबिन भी। हम अगले सप्ताह आपसे बात करेंगे, दोस्तों, बहुत सारा सामान चल रहा है। यदि आपके पास कोई विचार है, तो बेझिझक अपने आप को, हम अगली बार आप लोगों से बात करेंगे, ध्यान रखें। अलविदा।