ตลาดซีพียูสำหรับเซิร์ฟเวอร์ยังมีความเคลื่อนไหวอยู่เรื่อยๆ ล่าสุดอินเทลได้เปิดตัว Xeon E7 v2 สำหรับเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ (32 ซ็อคเก็ต) ที่เน้นงานด้าน big data โดยเฉพาะ
Xeon E7 v2 จะยังใช้สถาปัตยกรรม Ivy Bridge (ตามชื่อห้อย v2, ถ้า v3 ถึงจะเป็น Haswell) โดยแบ่งเป็น 3 รุ่นย่อยคือ 8800/4800/2800
จุดเด่นของมันคือการรองรับหน่วยความจำปริมาณมากๆ (ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากๆ ในการทำ in-memory analytics) ซึ่ง Xeon E7 v2 รองรับหน่วยความจำสูงถึง 1.5TB ต่อซ็อคเก็ต, นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ด้าน I/O คือ Intel Data Direct I/O ช่วยให้การอ่านเขียนข้อมูลจากดิสก์ดีขึ้นถึง 4 เท่าเมื่อเทียบกับ Xeon E7 รุ่นแรก
Comments
หน่วยความจำเยอะขนาดนี้เขาเอาไปทำงานประเภทอะไรหรอครับ
งานจำพวก BI สำหรับ Telco, Bank ครับ พวกนี้ต้องเอาข้อมูลปริมาณมหาศาลมาขยำรวมกันออกมาเป็นกระดาษแผ่นเดียว (สำหรับ CEO ดู) รายงานกลยุทธ์ราวๆ 3-10 แผ่น (สำหรับผู้บริหารระดับสูงดู) และรายงานอีกหลายสิบถึงหลายร้อยหน้า (สำหรับพนักงานระดับปฏิบัติการดู)
ข้อมูลไม่ใช่น้อยๆ ครับ และส่วนใหญ่ต้อง load ลง memory เพื่อทำการ cross reference กัน ขืนเอาไว้ใน disk ก็ได้ run batch รอบละสามเดือนละมั๊ง
ด้วยความที่ว่าแรมเดี๋ยวนี้มันถูกลงมาก และข้อมูลที่อยู่ในหน่วยความจำหลักก็เร็วกว่าดิสก์มหาศาล ทำให้เกิดการประยุกต์ใช้งานที่หลายหลาย ตั้งแต่เป็นแคชฐานข้อมูลปกติ เอามาช่วยในการทำ BI
หรือ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบที่ปรับเปลี่ยนดาต้าโมเดลได้กลางอากาศระหว่างการวิเคราะห์ดาต้าโมเดล อ่านข้อมูลดิบ -> ทำแบบจำลองข้อมูล -> ทดสอบแล้วไม่เวิร์ก -> ปรับดาต้าโมเดล -> รีโหลดแบบจำลอง -> วนซ้ำจนกว่าจะพอใจ
ด้วยข้อมูลที่อยู่ในหน่วยความจำและเฟรมเวิร์กที่สามารถปรับเปลี่ยนแบบจำลองและรีโหลดได้โดยไม่ต้องโหลดข้อมูลจากดิสก์ใหม่ ทำให้นักพัฒนาแบบจำลองค่อยๆพัฒนาแบบจำลอง ลองหาความสัมพันธ์ หรือสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนได้เร็วกว่าวิธีเดิมๆมาก
รัน VM เยอะๆ ครับ
เอา MySQL ไปไว้บน Mem ครับ ตัดปัญหา IO ของ Harddisk
Server ไม่ทนจริงอย่าทำนะครับ มีโอกาสฉิบหายได้ ถ้าเป็นไปได้ใช้พวก In-Memory ดีกว่า
ส่วนผมใช้แบบธรรมดาไปก่อน(MemSQL แพงเกิ๊น, SQL Server 2014 ยังไม่ออก) สำหรับ Storage เป็น SSD Raid 1,5 แล้วแต่งานครับ
ครับ ใช้บาง tables และ user ทราบและยอมรับความเสี่ยง เพื่อแลกกับความเร็ว + dump วันละสองสามรอบ
อาห์....เจอคอเดียวกันละ