O Processamento Paralelo Massivo (MPP) é uma arquitetura de computação projetada para gerenciar grandes conjuntos de dados e executar tarefas simultaneamente. Ele usa várias unidades de processamento, ou nós. Cada nó em um banco de dados MPP funciona de forma independente, com seu próprio sistema operacional e memória dedicada. Essa abordagem permite que os bancos de dados MPP lidem com quantidades significativas de dados e forneçam análises mais rápidas com base nesses grandes conjuntos de dados.
Os bancos de dados MPP são usados em vários aplicativos e setores, incluindo Business Intelligence. Nesse contexto, os bancos de dados MPP permitem que mais pessoas dentro de uma organização executem suas próprias análises e consultas de dados simultaneamente, sem sofrer atrasos ou tempos de resposta mais longos. Essa flexibilidade melhora os processos de tomada de decisão.
Além disso, a escalabilidade dos bancos de dados MPP os torna úteis para centralizar dados em um único local. Em vez de dividir grandes conjuntos de dados, o MPP permite que eles sejam armazenados em um só lugar e acessados de diferentes pontos. Essa centralização é valiosa para organizações com quantidades substanciais de dados de várias fontes, como dados de marketing, web, operacionais, de logística e de RH. Isso facilita a descoberta de insights e a criação de painéis abrangentes.
Como funcionam os Bancos de Dados MPP
Os bancos de dados MPP distribuem o processamento de dados em vários nós, cada um com seu próprio sistema operacional e memória. O MPP pode ser configurado com arquiteturas de disco compartilhado (shared-disk) ou nada-compartilhado (shared-nothing). A abordagem de nada-compartilhado oferece alta escalabilidade ao particionar dados em nós independentes sem recursos compartilhados, enquanto a de disco-compartilhado permite o compartilhamento eficiente de dados por meio de armazenamento em disco comum, além de fornecer elasticidade.
Em um sistema MPP, um nó líder é responsável por coordenar e gerenciar as tarefas atribuídas aos nós de computação. O nó líder recebe consultas e as divide em tarefas menores, que são atribuídas aos nós de computação para processamento. Cada nó de cálculo trabalha em sua tarefa atribuída, processando uma parte dos dados, e retorna os resultados para o nó líder e os nós líderes retornam o resultado para os usuários. Essa arquitetura altamente distribuída garante que não haja um único ponto de gargalo no sistema.
As vantagens dos Bancos de Dados MPP
A principal vantagem dos bancos de dados MPP é sua capacidade de escalar horizontalmente, permitindo que as organizações adicionem mais nós de computação conforme necessário para lidar com volumes crescentes de dados e demandas de processamento. Isso contrasta com os bancos de dados tradicionais, que geralmente exigem atualização para servidores mais poderosos (escalonamento vertical) para lidar com cargas de trabalho aumentadas.
Os bancos de dados MPP fornecem uma solução eficiente para processar e analisar grandes quantidades de dados. Sua capacidade de escalar horizontalmente e distribuir cargas de trabalho em vários nós resulta em análises de dados e insights mais rápidos.
Deixe um comentário