NETEZZA APPLIANCE. Danilo De Benedictis ARCHITETTURA

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1 NETEZZA APPLIANCE Danilo De Benedictis ARCHITETTURA

2 FAST BUSINESS DECISIONS Obiettivo primario delle Aziende: compiere decisioni di business in tempo veloce Nasce la Business Intelligence a supporto dei Business Decision Makers (Data-Driven Decision Makers) Le Aziende puntano su piattaforme con Performance estreme, ma con semplicità di accesso ai dati.

3 OLTP: ON LINE TRANSACTION PROCESSING OLTP è un processo tipico dei sistemi OPERAZIONALI (es. Conto Corrente Bancario). Tratta dati correnti, con poca profondità storica. I processi OLTP eseguono numerose piccole transazioni, su uno scope di dati limitato. Sebbene OLTP processi in READ anche grosse moli di dati, il suo focus sono le WRITE (INS, UPD, DEL). OLTP: utilizzo di INDICI per ottimizzare l acceso ai dati su Disco, prima di trasferirli in memoria per il processing. OLTP: strutturati in 3 FN (Normalizzazione spinta).

4 FORME NORMALI 1 FN: Esiste PK + attributi definiti su dominio atomico (!= gruppo di valori). Esempio tabella VOTI : Matricola Studente Materia Voto Pietro Basi di Dati 1 sem, B ; 2 sem, F Pietro Basi di Dati 1 sem, A ; 2 sem, A Sara Basi di Dati 1 sem, B ; 2 sem, A Matricola Studente Materia Semestre Voto Pietro Basi di Dati 1 B Pietro Basi di Dati 2 F Pietro Basi di Dati 1 A Pietro Basi di Dati 2 A Sara Basi di Dati 1 B Sara Basi di Dati 2 A

5 FORME NORMALI 2 FN: 1 FN + attributi dipendono da intera PK e non da parte di essa. Esempio tabella VOTI : id_corso_laurea id_esame id_studente voto data Voto, data dipendono dall intera chiave, non da parte di essa. Esempio: se voto o data dipendessero solo da ( id_corso_laurea, id_esame ) => non sapremmo a che id_studente si riferiscono.

6 FORME NORMALI 3 FN: 2 FN + tutti gli attributi non PK dipendono dall intera chiave e soltanto dall intera chiave. I Database Operazionali ottimizzati tendono alla 3 FN. I Database DHW sono spesso denormalizzati, per favorire la reperibilità dei dati senza operare molteplici join.

7 OLAP: ON LINE ANALITICAL PROCESSING OLAP: è un processo che fa parte del DWH. Tratta dati correnti (quasi up-to-date) + dati storici. Focus: pesanti operazioni di READ - piuttosto che WRITE - anche su tabelle con miliardi di righe. Denormalizzazione parziale, per ottimizzare l accesso ai dati. Forte (crescente) utilizzo di indici.

8 NETEZZA DWH CLASSIFICATION FIRST-GENERATION DWH: Caricati di notte (overnight batch) Pesanti moli di dati spostate via rete (bottleneck) Forniscono informazioni ai Business Analyst tramite query/report/dashboard. Esplosione di indici, orientati alle query (bottleneck per le INSERT) Grossi limiti con le crescite annue dei dati tipiche dell ultimo decennio (batch runtime increase). SLA non raggiunti!

9 NETEZZA DWH CLASSIFICATION SECOND-GENERATION DWH: Piccoli e frequenti data feeding. Evitare al massimo gli spostamenti dei dati, quindi INTEGRAZIONE delle Componenti. I Sistemi di Data Warehouse raggiungono alti livelli prestazionali quando tutte le parti (sw & hw) sono ottimizzate allo scopo. Parallelizzazione del data-processing su 10s (100s) di Nodi

10 NETEZZA PERFORMANCE SERVER NETEZZA Data Warehouse Appliance Netezza : parola Urdu che significa Risultati.

11 COMPANY TIMELINE 12$ X SHARE

12 IBM ACQUISTA NETEZZA Il 20 Settembre 2010 NETEZZA è acquisita da IBM per: 1,7 B$ 27$ x share Annual Revenues

13 SERVER + RDBMS + STORAGE APPLIANCE: PRINCIPI ARCHITETTURALI Data processing close-to-source Architettura Bilanciata e Parallela Piattaforma per Advanced Analytics Appliance = semplicità Innovazione Accelerata, aumento delle prestazioni Configurazione flessibile ed estrema scalabilità

14 DATA PROCESSING CLOSE-TO-SOURCE Semplice principio dell informatica: Quando si opera su grosse moli di dati, evitare gli spostamenti se non strettamente indispensabili. Netezza utlizza gli FPGA (Field Programmable Gate Arrays) nel processo di estrazione, i dati inutili vengono eliminati prima possibile nel data stream ( close-tothe-source )

15 ARCHITETTURA BILANCIATA E PARALLELA ASYMMETRIC MASSIVELY PARALLEL PROCESSING (AMPP): Combinazione di SMP (Symmetric Multi-Processing): sistemi multiprocessore (o multi-core) dove tutti i processori: accedono alla stessa memoria condivisa sono coordinati dallo stesso S.O. MPP (Massively Parallel Processing): sistemi a memoria distribuita dove i singoli nodi: Possono essere dei SMP Eseguono computazioni indipendenti Sono tutti connessi tramite una rete Massima distribuzione del carico di lavoro tra gli MPP (1000s parallel processing streams) Bassi costi di manutenzione

16 PIATTAFORMA PER ADVANCED ANALYTICS Il principio di processare i dati close-to-source si applica anche alle Funzioni Analitiche Avanzate su grosse moli di dati. I complessi algoritmi analitici vengono processati on streaming, quindi non appena i dati sono disponibili, evitando costosi spostamenti verso altro HW. GG5

17 APPLIANCE = SEMPLICITÀ L automatizzazione dei processi interni all appliance, esonera il cliente dalla complessa gestione della piattaforma. Nessun tuning richiesto, come per altri sistemi. Installazione, upgrade, alta affidabilità, business continuity sono eseguiti con semplicità.

18 INNOVAZIONE ACCELERATA, AUMENTO DELLE PRESTAZIONI FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY: Circuito Integrato Digitale con funzionalità programmabile via software. L utilizzo dei FPGA rende possibile un rapido processo di innovazione e quindi di aumento delle prestazioni. Netezza Performance: X 4 / 2 years Legge di Gordon Moore: # of transistor/chip X 2 / 2 years

19 CONFIGURAZIONE FLESSIBILE ED ESTREMA SCALABILITÀ Netezza è in grado di scalare in maniera modulare: 100s di Gb -> 10s di Pb di Dati Componenti OPEN-BLADE: Bilanciamento, per diverse esigenze, tra Disk Processor Memory Facile orientare Netezza verso le prestazioni oppure verso la capacità.

20 NEXT-GENERATION BI

21 LEGACY DATABASE SOLUTION SOLARIS AIX Database Server Storage Client TRU64 HP-UX WINDOWS LINUX SQL DATA Red Brick CACHE CACHE CACHE ETL Server DATA Optimizer Logging Lock Mgr I/O KAIO Raw/Cook Lock Mgr I/O Raid Vol Mgr Lock Mgr I/O Source Systems DBA CLI 3rd Party Apps High Performance Loader CACHE DSS Query FastLoad Partitioning Pre-Mat Views I/O

22 APPLIANCE APPROACH

23 NETEZZA SYSTEM NETEZZA PERFORMANCE SERVER Logical View (SMP+SPUs)

24 NETEZZA PERFORMANCE SERVER

25 NETEZZA SYSTEM ASYMMETRIC MASSIVELY PARALLEL PROCESSING (AMPP) = MPP(SMP,..., SMP, SMP) Massively Parallel Processing ogni nodo è: Symmetric Multi Processing

26 NETEZZA SYSTEM HOST Server Linux ad alta prestazione (High Performance) Cluster Active/Passive (High Availability) Interfaccia standard verso Client Tools Compilatore: SQL queries -> exe code (SNIPPETS) Genera Query Plan ottimizzati Distribuisce gli SNIPPETS sugli Snippet Processing Unit (SPU) per l esecuzione. SMP HOST SPU SQL SNIPPET

27 NETEZZA SYSTEM SNIPPET BLADES (S-BLADES) Disk -> Memory ASAP I Dati compressi vengono spostati in memoria con algoritmi intelligenti che assicurano la presenza in cache dei dati più acceduti.

28 NETEZZA SYSTEM SNIPPET BLADES (S-BLADES) i.e. FAST engine Nodi indipendenti con Multi-core CPU Multi-engine FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY (FPGA) GBs di RAM CPU + FPGA + FPGA FPGA + = FAST ENGINE

29 NETEZZA SYSTEM Field Programmable Gate Array FPGA è il cuore dell architettura di Netezza Esegue funzioni primarie. Basato su 3 concetti FAST Engine composto da funzioni analitiche cablate elettronicamente nei FPGA. FAST Engine è dinamicamente riconfigurabile (i.e. estendibile, disabilitabile) FAST Engine è customizzato run-time per ogni snippet, quindi funge da HW dedicato per ciascuna tipologia di query ( = snippet).

30 FPGA-ACCELERATED STREAMING TECHNOLOGY (FAST) : FPGA

31 FAST TECHNOLOGY: FPGA «CONTROL ENGINE»: gestione I/O tramite Zone Maps (similare ad Oracle Partition) I dati vengono partizionati per Zone, con intervalli ini-end conosciuti. Le Zone ottimizzano l accesso, consentendo la scansione della sola porzione di dati necessaria Tutti i campi hanno Zone Map, anche quelli non DISTRIBUTED Le Zone Map sono manutenute automagically, in modo trasparente all utente.

32 FAST TECHNOLOGY: FPGA «PARSE ENGINE»: ECC (riduzione retry su disco) Error Code Correction: su byte con redundancy bit Parse dei dati, fornendo alle 3 componenti successive i dati nel formato necessario ad ognuna.

33 FAST TECHNOLOGY: FPGA «VISIBILITY ENGINE»: Implementa il paradigma ACID: Atomicity: concetto di transazione (1/0, tutto/niente) Consistency: preservare stato di coerenza, cioè l integrità referenziale. Isolation: isolamento delle transazioni (tra loro) e non interferibilità (tra loro) Durability: dopo l inizio della COMMIT, i dati non devono più essere persi («Per evitare che nel lasso di tempo fra il momento in cui la base di dati si impegna a scrivere le modifiche, e quello in cui scrive i dati effettivamente, si verifichino perdite di dati dovuti a malfunzionamenti, vengono tenuti dei registri di log dove sono annotate tutte le operazioni sul DB»). Elimina le righe inutili al particolare snippet in esecuzione marked as DELETED INSERTED dopo l inizio della query UPDATED dopo l inizio della query (fornisce dato precedente)

34 FAST TECHNOLOGY: FPGA «PROJECT ENGINE»: Vertical Data Filtering: Solo i campi utilizzati dallo statement SQL vengono passati ai processi sucessivi Ogni colonna della tabella non utilizzata viene filtrata prima che la riga sia inviata alla CPU/Memory per l elaborazione Significativa query acceleration, soprattutto per tabelle con molte colonne È qui che si realizza il «filtering as-fast-as-streamed from disk»

35 FAST TECHNOLOGY: FPGA «RESTRICT ENGINE»: Horizontal Data Filtering: Viene applicata la WHERE. Solo i record che soddisfano le condizioni, proseguono il percorso verso gli step successivi

36 FAST TECHNOLOGY: FPGA FAST ENGINE: esempio SELECT STATE, GENDER, AGE, COUNT(*) FROM 8_BILLION_ROW_TABLE WHERE DOB < '01/04/2000 AND DOB > 31/12/1999 AND ZIP = GROUP BY STATE, GENDER, AGE;

37 FAST TECHNOLOGY: FPGA FAST ENGINE: esempio SELECT FROM WHERE STATE, GENDER, AGE, COUNT(*) 8_BILLION_ROW_TABLE DOB < '01/04/2000 AND DOB > 31/12/1999 AND ZIP = GROUP BY STATE, GENDER, AGE; 1. CONTROL ENGINE accelera la ricerca sui dischi, limitandola alle sole ZoneMap con Date Of Birth tra il 1 Gennaio 2000 ed il 31 Marzo 2000 (3 mesi).

38 FAST TECHNOLOGY: FPGA FAST ENGINE: esempio SELECT FROM WHERE STATE, GENDER, AGE, COUNT(*) 8_BILLION_ROW_TABLE DOB < '01/04/2000 AND DOB > 31/12/1999 AND ZIP = GROUP BY STATE, GENDER, AGE; 2. PARSE ENGINE eventuamente correge, e prepara i dati ai 3 motori successivi.

39 FAST TECHNOLOGY: FPGA FAST ENGINE: esempio SELECT FROM WHERE STATE, GENDER, AGE, COUNT(*) 8_BILLION_ROW_TABLE DOB < '01/04/2000 AND DOB > 31/12/1999 AND ZIP = GROUP BY STATE, GENDER, AGE; 3. VISIBILITY ENGINE implementa ATOM, fornendo dati corretti ed eliminando eventuali modifiche sopraggiunte DOPO l inizio della TRAN.

40 FAST TECHNOLOGY: FPGA FAST ENGINE: esempio SELECT FROM WHERE STATE, GENDER, AGE, COUNT(*) 8_BILLION_ROW_TABLE DOB < '01/04/2000 AND DOB > 31/12/1999 AND ZIP = GROUP BY STATE, GENDER, AGE; 4. RESTRICT ENGINE filtra le righe in base alla condizione ZIP =

41 FAST TECHNOLOGY: FPGA FAST ENGINE: esempio SELECT FROM WHERE STATE, GENDER, AGE, COUNT(*) 8_BILLION_ROW_TABLE DOB < '01/04/2000 AND DOB > 31/12/1999 AND ZIP = GROUP BY STATE, GENDER, AGE; 5. PROJECT ENGINE limita le colonne alle sole STATE, GENDER, AGE.

42 FAST TECHNOLOGY: FPGA ALLA FINE: Alla CPU/Memoria della SPU arriva soltanto una porzione minimale di dati, su cui applicare le regole di aggregazione.

43 NETEZZA SYSTEM Network Fabric Tutte le componenti del sistema sono connesse da una rete ad alta velocità Protocollo IP custom ottimizzato per eliminare congestioni sotto traffico di rete elevato. Rete ottimizzata per scalare a nodi Interconnessione tra tutti i nodi.

44 NETEZZA SYSTEM DISKs Alta densità Alta prestazione RAID (Alta Afidabilità): «Redundant Array of Indipendent Disks» Ogni disco contiene una fetta di dati di ogni tabella. I dischi sono connessi alle S-Blades con una rete dedicata ad alta velocità.

45 NETEZZA SYSTEM RAID 0 (non utilizzato da Netezza) n dischi in Striping (round-robin, I/O a blocco) non e esattamente un raid non e fault tollerance alta prestazione (dati distribuiti)

46 NETEZZA SYSTEM RAID 1 (I/O a blocco, utilizzato da Netezza) Mirroring tra 2 dischi Alta affidabilità: in caso di fault, l altro disco continua ad erogare. Lettura ottimizzata: i dati vengono letti da entrambi i dischi Scrittura: prestazioni invariate, potendo scrivere su entambi i dischi in parallelo

47 October 12 Confidential SPU MIRRORING Esempio di mirroring: configurazione da 112 SPUs 108 active 4 hot spares Mirroring gestito automaticamente La partizione primaria è scritta sulle tracce più esterne del disco, per garantire un accesso ottimizzato. Tutti i dati e metadati sono in mirror con le seguenti regole: Le SPU non sono in mirroring reciproco (i.e. se la SPU 1 ha il mirror della SPU 2, la SPU 2 non può avere il mirror della SPU 1). Il mirror di una SPU è su un altra SPU, attestata su un altro power supply. In una configurazione multi-rack, il mirror di una SPU è su un altro rack Il mirroring è realizzato tramite comunicazione diretta tra le SPU, senza coinvolgimento dell host.

48 SPU SELF-HEALING Active Replication I dati di ogni SPU sono automaticamente replicati sulla corrispondente partizione in mirror. Automatic Failover Se una SPU diventa non disponibile, il suo mirror entra in funzione automaticamente per non dare disservizio alle query. Background Regeneration I dati della SPU non disponibile vengono rigenerati su una SPU spare La rigenerazione viene eseguita in background mentre le query continuano ad essere eseguite Automatic Fail-back Una volta che i dati sono stati rigenerati sulla SPU spare, essa viene riattivata. L intera operazione di self-healing è completamente automatica e trasparente all utente.

49 SELF-HEALING SOLARIS AIX Netezza Performance Server System Client TRU64 HP-UX WINDOWS LINUX SPU 1 A E Source Systems ETL Server DBA CLI 3rd Party Apps ODBC 3.X JDBC Type 4 SQL/92 High-speed Loader/Unloader Gb Switch Redundant Everything Hosts Fans Power Network Auto Call Home Gb Switch SPU 2 B D SPU 3 C A SPU 4 D C SPU 5 E B SPU 6 SPARE Intelligent MPP Storage High Performance Loader

50 SELF-HEALING SOLARIS AIX Netezza Performance Server System Client TRU64 HP-UX WINDOWS LINUX SPU 1 A E Source Systems ETL Server DBA CLI 3rd Party Apps High Performance Loader ODBC 3.X JDBC Type 4 SQL/92 High-speed Loader/Unloader Gb Switch Redundant Everything Hosts Fans Power Network Auto Call Home Failover: SPU#2 handles B & D data Starts Regen Process Call Home Gb Switch SPU 2 B D SPU 3 C A SPU 4 D C SPU 5 E B SPU 6 SPARE Intelligent MPP Storage

51 October 12 Confidential SELF-HEALING SOLARIS AIX Netezza Performance Server System Client TRU64 HP-UX WINDOWS LINUX SPU 1 A E Source Systems ETL Server DBA CLI 3rd Party Apps High Performance Loader ODBC 3.X JDBC Type 4 SQL/92 High-speed Loader/Unloader Gb Switch Redundant Everything Hosts Fans Power Network Auto Call Home Automatic Regen: Recreate SPU#2 on SPU#6 Copies Spu5:B to SPU#6 Copies Spu4:D to SPU#6 Bring SPU#6 Online Gb Switch SPU 2 B D SPU 3 C A SPU 4 D C SPU 5 E B SPU 6 B D Intelligent MPP Storage

52 October 12 Confidential SELF-HEALING SOLARIS AIX Netezza Performance Server System Client TRU64 WINDOWS HP-UX LINUX Call Home: Hot Swap new SPU This becomes Spare SPU 1 A E Source Systems ETL Server DBA CLI 3rd Party Apps ODBC 3.X JDBC Type 4 SQL/92 High-speed Loader/Unloader Gb Switch Redundant Everything Hosts Fans Power Network Auto Call Home Gb Switch SPU 2 SPARE B D SPU 3 C A SPU 4 D C SPU 5 E B SPU 6 B D Intelligent MPP Storage High Performance Loader

53 NETEZZA SYSTEM COMPRESS ENGINE Progettata principalmente per le Performance non essenzialmente per aumentare lo Storage 2-3X i.e. 100%-200% up on performances Agisce per COLONNA, non per RIGA. Obiettivo : aumentare l effettiva bandwidth!

54 NETEZZA SYSTEM COMPRESS ENGINE In fase di WRITE-TO-DISK (data load, insert, update) i dati vengono Compressi in un formato compilato Compressi colonna x colonna Sostituiti con l instruction set necessario alla uncompress (decompilazione).

55 NETEZZA SYSTEM COMPRESS ENGINE In fase di READ-FROM-DISK (select) il Compress Engine Legge l instruction set necessario a riassemblare i dati Lo esegue (ricordiamo che gli ENGINE sono HW configurabili run-time) In questo modo ricostruisce i dati 60 MB/sec => 200 MB/sec ( = 0,68 TB / h)

56 NETEZZA SYSTEM COMPRESS ENGINE

57 NETEZZA SYSTEM COMPRESS ENGINE (fastengine.pdf)

58 NETEZZA TWINFIN 6.0.x ARCHITETTURA

59 NETEZZA SYSTEM

60 NETEZZA TWINFIN Ultima versione: TWINFIN. Esce in diverse modelli Single Rack / Multi Rack Up to 6 S-Blade x chassis 8 Proc x S-Blade

61 NETEZZA TWINFIN SKIMMER Netezza Skimmer: Per ambienti small, non H.A., Development, Test. Basato su architettura TwinFin Costo: 125K$

62 NETEZZA TWINFIN HOST KMV: keyb, mouse, video 2 Linux-HA Servizi raggruppati in Resource Group Cluster A/P with Heartbeat per ogni Resource Group RED HAT ENTERPRISE LINUX (RHEL) 5.3 Controllo / coordinamento / ottimizzazione query Consolidamento / restituzione dati al client Controllo intero Sistema DISTRIBUTED REPLICATOR BLOCK DEVICE (DRBD) Mirror contenuto degli host disk, sulle partizioni /nz /export/home

63 NETEZZA TWINFIN NETEZZA SNIPPET PROCESS ARRAY (SPA): 1 / 2 SPU CHASSIS: 3 / 6 S-BLADE DUAL BOARD (occupano 2 slot): 8 CPU 1 NETEZZA DATABASE ACCELERATOR CARD FPGA Query Engine Memory I/O <-> Disk Array STORAGE ARRAY 2 / 4 DISK ENCLOSURES 10 DISK ONLINE 2 DISK SPARE

64 SNIPPET BLADE (S-BLADE) Responsabile dell esecuzione degli snippet Dual board: CPU Netezza Database Accelerator Card STORAGE ARRAYS 1 Storage Array = 2 o 4 Disk Enclousers, a seconda del modello. 1 Disk Enclouser = 12 Dischi Snippet Processing Array (SPA) = S-Blade chassis + Storage Array In ogni SPA, 2 Dischi sono Spare entrano in funzione in caso di failure di un Disco nella stessa SPA.

65 NETEZZA BACKUP / RESTORE 3 METODI per backup/restore user data Full / incremental backup/restore (nzbackup/nzrestore) Unload / reload singola tabella in formato internal compresso (CREATE EXTERNAL TABLE) Unload / reload singola tabella in formato text (CREATE EXTERNAL TABLE)

66 NETEZZA BACKUP / RESTORE

67 NETEZZA TWINFIN DIFFERENZE CON MODELLI PRECEDENTI: Ciascua SPU non ha più dischi interni, come i vecchi modell, ma usa dischi dello Storage Array O.S.: TwinFin: Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 5.3 Precedenti versioni O.S.: RHEL version 5.2 RHEL version 4.0 Red Hat Linux Advanced Server (LAS) 2.1

68 NETEZZA TWINFIN COMPRESS: new engine CTA2: supporto per String Old engine CTA1 Upgrade: CTA1->CTA2: CTA2 è disabilitata: abilitarla manualmente. Use the GROOM TABLE SQL command per convertire la tabella al formato CTA2 compresso. Usare CREATE TABLE AS per creare una nuova tabella da una esistente CTA1. Reload / restore Netezza user data (applica la compressione CTA2 a tutti i dati durante il reload/restore).

69 NETEZZA TWINFIN12 Connessione...

70 REFUSI

71 Company Timeline First GA Product Enhanced Product Line Doubling Performance Framingham HQ Opening Sydney, Washington, DC & Tokyo Office Openings London Office Opening Company Founding Series A Financing $8M Series B Financing $25M Staffing: 62 Series C Financing $20M Staffing: 80 Series D Financing $15M Staffing: 185 Staffing: 200+ Over 100 customers & over 210 systems shipped to date

72 ADVANCES IN DW INFRASTRUCTURE: THE APPLIANCE APPROACH SOLARIS AIX Netezza Performance Server System Client TRU64 HP-UX WINDOWS LINUX ODBC 3.X JDBC Type 4 SQL-92 SQL-99 Analytics Source Systems ETL Server DBA CLI 3rd Party Apps RDBMS + Server + Storage High Performance Loader

73 NETEZZA SYSTEM ECC:

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