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Crónica evento: Crecimiento exponencial de los datos en las Universidades (Madrid, 1 Febrero 2018)

El pasado 1 de febrero realizamos junto a Oracle un evento en el Centro de Datos de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) para compartir con el resto de Universidades la problemática del crecimiento exponencial de los datos, tanto a nivel de almacenamiento como de gestión y análisis.

El Vicerrector de Tecnologías de la Información de la UCM, Luís Hernández, dio la bienvenida a los asistentes y abrió el evento, con los siguientes puntos:

  • La primera presentación, sobre el Sistema Integrado de datos Institucionales (SIDI), fue a cargo de Carmen Fernández, Directora del Centro de Inteligencia Institucional, y de Víctor Herreros, Subdirector del Servicio Técnico de Inteligencia, ambos de la Universidad Complutense de Madrid. Carmen  Fernández explicó que el Centro de Inteligencia se creó con el objetivo de integrar todos los datos relevantes de la UCM y, a su vez, poder realizar análisis predictivos en los que basar la estrategia de la Universidad. A continuación, Víctor Herreros hizo una demostración del proyecto SIDI, desarrollado conjuntamente con la empresa Dimetrical.
  • Francisco Javier Viceira, Responsable del Área de Bases de Datos de la Universidad de Granada, contó su experiencia con la solución de almacenamiento de datos Oracle Exadata. Esta solución de ingeniería conjunta, integrada con el resto de infraestructura Oracle de la Universidad, les ha permitido incrementar el rendimiento y disminuir las discontinuidades del servicio. Asimismo, el hecho de tener una infraestructura competitiva les ha facilitado resolver sus necesidades de alta disponibilidad.
  • La estrategia de los sistemas Oracle ocupó la tercera parte de la agenda. Manuel Vidal, Business Development Director Oracle Iberia Systems, nos presentó las bondades de los sistemas de ingeniería referentes al almacenamiento de datos, contingencia y definición de arquitecturas de alta disponibilidad. Habló principalmente de Oracle Exadata y de Oracle Big Data Appliance, como herramientas de gestión de grandes volúmenes de Datos.
  • Por último, la presentación de empresa de avanttic la realizó Javier Barrio, Director Comercial, quien dio paso a la ponencia “Soluciones analíticas de Oracle a los retos actuales de la Universidad”, la cual se dividió en dos partes. En la primera, Joaquín Loza, Socio en Riemann Venture, colaborador de avanttic y experto en universidades, planteó las principales problemáticas en el sector universitario y los retos a los que se enfrenta el sector. Remarcó la importancia de que los departamentos de informática de la universidad asuman un role de liderazgo para implantar una cultura de calidad de los datos, desde en instante en que se introducen en los sistemas. A continuación Javier Gea, Responsable del Área de Business Analytics en avanttic, revisó durante su presentación los cuatro pilares en los que Oracle basa la gestión y explotación de los datos: systems, manage, integration y analytic. Lo complementó con diferentes estudios sobre el posicionamiento de los productos Oracle respecto a otras tecnologías. Finalmente destacó la importancia de proteger el dato y presentó las soluciones de Oracle orientadas al cumplimiento de la nueva normativa GDPR.

Si desea más información sobre el evento, o si tiene cualquier consulta relacionada con almacenamiento y análisis de datos, no dude en contactarnos a través de comercial@avanttic.com.

Oracle Big Data Appliance: introducción y características

Big Data ApplianceSiguiendo el hilo del post publicado en este mismo blog hace unos días, sobre los Oracle Engineered System en su versión X5-2, vamos a aprovechar para entrar un poco más en detalle en el Oracle Big Data Appliance (BDA), diseñado para ofrecer un óptimo rendimiento en proyectos Big Data.

Big Data Appliance es un sistema abierto pero con el soporte empresarial de Oracle, que puede ser ampliado con software de terceros que añadan nuevas funcionalidades (con el soporte específico de sus respectivos fabricantes). Orientado al proceso de datos con Hadoop y NoSQL, es capaz de realizar diversos tipos de trabajo, desde los típicos procesos Hadoop (MapReduce 2, Spark, Hive etc.) hasta consultas interactivas SQL con Oracle Big Data SQL. Big Data Appliance es multitenant, es decir, puede ser configurado como un cluster único, o como varios clusters, ofreciendo la flexibilidad necesaria para por ejemplo, disponer de entornos de desarrollo, test y producción.

Desde el punto de vista de mantenimiento del sistema, éste ha sido simplificado incorporando la utilidad (de línea de comandos) para la instalación, actualización, parcheado y expansión Mammoth, que permite desplegar rápidamente las frecuentes actualizaciones del sistema Hadoop sin incurrir en interrupciones de servicio significativas además de crear y/o extender clusters en un rack o entre racks diferentes.

El hardware se ofrece con un mínimo de 6 nodos (starter pack) ampliable de 6 en 6 (in-rack expansion) hasta un máximo de 18 (full rack). Cada nodo ofrece notables capacidades tanto de cálculo como de almacenamiento, siendo sus principales características:

  • 2 Procesadores x 18 Cores Intel ® Xeon ® E5-2699 V3 a 2.3 GHz
  • 128 GB de RAM (4 * 16 DDR4) ampliables a 768 GB por nodo
  • Controlador de disco HBA con 512MB cache de escritura (respaldada con batería)
  • 12 discos SAS de alta capacidad (4TB)  a 7,200 RPM
  • 2 Puertos Infiniband QDR (40Gb/s)
  • 4 Puertos Ethernet a  10 Gb
  • 1 Puerto ILOM Ethernet

con lo que un full rack podría alcanzar unas prestaciones de hasta

  • 288 Cores
  • 2.304 Gb de RAM (o 13.824 con todos los nodos ampliados a 768 Gb de RAM)
  • 864 Tb de disco

Además, los racks de Big Data appliance pueden conectarse entre ellos hasta un total de 18 sin necesidad de switches infiniband adicionales.

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