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1,8 milioni di transazioni al secondo e i drive a stato solido Kingston

Le esigenze di elaborazione dei dati aziendali hanno subito una notevole crescita nel corso del tempo, passando da volumi nell'ordine dei terabyte a interi petabyte e oltre, con quantità di dati che spesso superano i limiti consentiti dai modelli basati sui server tradizionali e richiedendo l'adozione di soluzioni di elaborazione distribuita scalabili per l'analisi dei big data associati a numerosi settori, tra cui quello sanitario, delle bioscienze, della finanza, petrolifero e del gas.

Da un rapporto redatto nel 2003 dall'Università della California, Berkeley, è emerso che "Nel 2002 il traffico dati generato dalle chiamate telefoniche effettuate su scala globale da linee fisse e reti cellulari ha totalizzato un volume di nuove informazioni che, se archiviato in formato digitale, sarebbe stato pari a 17,3 esabyte" e che "Sarebbe necessaria una capacità di storage pari a 9,25 esabyte per memorizzare i dati relativi a tutte le chiamate telefoniche effettuate annualmente negli Stati Uniti".1 (Un esabyte di dati è pari a un quintilione di byte, a un milione di gigabyte o a 1.000 petabyte). Una stima più recente elaborata dalla University of Southern California preconizzava un volume di dati pari a 295 esabyte per i dati memorizzati nel 2007, con notevoli problemi di gestione su scala globale. 2

Quando i volumi di elaborazione dati di un'azienda basata su soluzioni di storage tradizionali superano la capacità di elaborazione e di espansione delle infrastrutture di elaborazione disponibili per la gestione di queste gigantesche quantità di dati, il ricorso a un tool di analisi dati standardizzato, ad alte prestazioni, affidabile e di facile implementazione, come Apache Hadoop, può rivelarsi una risorsa preziosa per ottenere risultati accurati e rapidi in un contesto di big data.

Sfortunatamente, neppure soluzioni innovative come Apache Hadoop sono in grado di sfruttare appieno il loro potenziale se si utilizzano solamente tradizionali hard disk meccanici a piatti rotanti, in quanto questi dispositivi non sono semplicemente in grado offrire le elevate larghezze di banda e le basse latenze richieste dalle moderne infrastrutture big data ad alta capacità.

In tale contesto, il ricorso a soluzioni di storage basate su memorie NAND Flash caratterizzate da velocità, resistenza e rapporto costi-efficacia ottimale, rappresenta una straordinaria opportunità per raggiungere livelli prima irraggiungibili, in termini di prestazioni, affidabilità e contenimento dei costi totali di proprietà (TCO), per queste strutture big data. Ciò vale sia in configurazioni stand-alone, sia in abbinamento ai tradizionali hard disk meccanici, in applicazioni di storage finalizzate all'archiviazione e ai processi di transazione, anche per eliminare la proliferazione incontrollata dello storage.

Il positivo risultato marcato dal raggiungimento di 1,8 milioni di operazioni di input/output al secondo (IOPS) utilizzando componenti disponibili in commercio (COTS) ha evidenziato che, per sfruttare appieno il reale potenziale dei tool di analisi dei big data, non è necessario ricorrere a soluzioni costose o complesse. Per esempio, i dischi a stato solido (SSD) per server di Kingston Technology sono in grado di offrire numerosi vantaggi alle aziende che attualmente utilizzano hard disk tradizionali nel settore delle bioscienze e dell'assistenza sanitaria. Tra questi vantaggi figurano: 3

  • Velocizzazione dei processi di gestione e accesso ai dati dei clienti su database di classe aziendale distribuiti su scala nazionale, al fine di soddisfare le richieste dei clienti con maggiore rapidità. Con l'aumentare della popolazione, crescono anche le esigenze nel campo dell'assistenza sanitaria e quindi anche i requisiti prestazionali dei server utilizzati per soddisfare tali esigenze. Uno studio effettuato da Accenture nel 2010 stimava che "Il Nord America avrà un incremento percentuale pari al 9,7 dei dati relativi ai fascicoli sanitari elettronici (EMR), per un costo totale che passerà dai 7,4 miliardi di dollari del 2010 ai 9,8 miliardi di dollari nel 2013. Con una rete di 5.800 ospedali, l'implementazione dell'EMR sta attualmente iniziando a subire un'accelerazione, grazie al sistema di incentivi e sanzioni introdotte con l'ARRA (American Recovery and Reinvestment Act) del 2009".4

  • Tempi ridotti per l'analisi delle relazioni contenute nelle cartelle cliniche elettroniche (EHR) e nei fascicoli sanitari elettronici (EMR), per analizzare il livello di diffusione delle patologie tra gruppi di popolazione differenti e per tramutare i dati grezzi in preziose informazioni in tempi ridotti, attraverso l'uso di sistemi come Watson di IBM.5

  • Maggiori prestazioni dei sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), in termini di monitoraggio delle attività e gestione delle risorse, con un conseguente incremento delle prestazioni operative, e con la possibilità per ospedali e servizi sanitari mobili di migliorare il livello di efficienza nel soddisfare le esigenze dei pazienti.

  • I costi e i tempi associati a nuove ricerche mediche, sviluppo e commercializzazione crescono in misura proporzionale alla complessità di una data patologia. Pertanto, la riduzione dei tempi di commercializzazione e dei costi complessivi, attraverso la modellazione e la simulazione accurata di nuovi dispositivi biomedici o di trattamenti per patologie specifiche, può essere essenziale per salvare vite umane e incoraggiare le aziende farmaceutiche a investire risorse in tali attività di sviluppo. 6

Sebbene non vi sia alcun dubbio sul fatto che una capacità di elaborazione pari a 1,8 di IOPS possa offrire straordinari vantaggi a queste aziende, anche le soluzioni basate su SSD con basse latenze di accesso ed elevate prestazioni nell'elaborazione di elevati volumi di dati sono naturalmente ideali per le applicazioni che prevedono l'elaborazione di transazioni online (OLTP), i cui obiettivi principali sono quelli di incrementare il numero di transazioni al secondo eseguibili e ridurre i tempi di risposta delle query provenienti dal database transazionale.

La natura delle applicazioni OLTP, i cui campi di impiego spaziano dai sistemi di prenotazione elettronica delle agenzie di viaggi, fino ai tradizionali bancomat, si coniuga perfettamente con i vantaggi offerti dall'architettura degli SSD, sia nel caso di soluzioni di storage multilivello che in quello di soluzioni interamente basate su SSD, al fine di semplificare il soddisfacimento delle necessità tipiche di un database transazionale operante in tempo reale, attraverso il controllo delle attività aziendali chiave con ritardi ridotti e minimizzando i rischi di "interruzioni" del servizio.

Riepilogo

I settori industriali caratterizzati da maggiore crescita, come quello delle bioscienze e dell'assistenza sanitaria, sono quelli che maggiormente necessitano di soluzioni ad alte prestazioni per l'esecuzione di numerose operazioni correlate ai servizi di gestione ospedaliera, ai servizi di gestione dei pazienti, alla ricerca e allo sviluppo farmaceutici, alla gestione e alla fornitura di attrezzature mediche, alla soddisfazione dei clienti e, soprattutto, al salvataggio di vite umane.

La capacità di garantire velocità e prestazioni maggiori a fronte di un TCO ridotto per le aziende che portano avanti questi obiettivi, consente di sfruttare appieno il vantaggio tecnologico offerto dai dischi a stato solido di classe aziendale della famiglia E100 di Kingston.

Riferimenti
  1. How Much Information? by University of California, Berkeley (http://www2.sims.berkeley.edu/research/projects/how-much-info-2003/execsum.htm)

  2. How much total information is there in the world? by University of Southern California (http://news.usc.edu/#!/article/29360/How-Much-Information-Is-There-in-the-World)

  3. Orange Silicon Valley and Hyve Solutions Attain 1.8 Million IOPS Benchmark with Components from LSI and Kingston (http://ir.synnex.com/releasedetail.cfm?ReleaseID=709523)

  4. Overview of International EMR/EHR Markets Results from a Survey of Leading Health Care Companies by Accenture
    (http://www.accenture.com/SiteCollectionDocuments/PDF/Accenture_EMR_Markets_Whitepaper_vfinal.pdf)

  5. Putting Watson to work (http://www-03.ibm.com/innovation/us/watson/watson_in_healthcare.shtml)

  6. Taming the Cost of Respiratory Drug Development by Jan De Backer, CEO, FluidDA nv, Kontich, Belgium Thierry Marchal, Healthcare Industry Director, ANSYS, Inc.
    (http://www.ansys.com/staticassets/ANSYS/staticassets/resourcelibrary/article/AA-V4-I2-Taming-Cost-of-Respiratory-Drug-Development.pdf)

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