Сборники трудов ИСП РАН


Распределенные горизонтально масштабируемые решения для управления данными.

С.Д. Кузнецов, А.В. Посконин.

Аннотация

В современном мире всё острее встает проблема работы с огромными объемами данных и большими нагрузками. Крупные Web-приложения, социальные сети, различные научные исследования, бизнес-аналитика, а также множество других областей, так или иначе, сталкиваются с проблемами управления и анализа данных большого объема («big data»). Кроме анализа уже накопленного объема данных, возникают задачи манипулирования данными под большой нагрузкой, характерные, например, для Web-приложений. В таких проектах большое количество пользователей одновременно читают и пишут информацию, что требует от системы управления данными не только большой пропускной способности и низких задержек, но и масштабируемости, надежности и определённых гарантий согласованности данных. Несмотря на большую популярность, опыт применения и универсальность, традиционные SQL-ориентированные СУБД зачастую не могут удовлетворить требования современных приложений, что привело к появлению большого числа специализированных распределённых систем, способных лучше справляться с возникающими задачами. В данной статье предлагается обзор некоторых современных решений, обеспечивающих масштабируемость при работе с большими объемами данных под высокими нагрузками.

Ключевые слова

MapReduce; NoSQL; нереляционные модели данных; масштабируемость; согласованность данных; NewSQL

Издание

Труды Института системного программирования РАН, том 24, 2013, стр. 327-358.

ISSN 2220-6426 (Online), ISSN 2079-8156 (Print).

DOI: 10.15514/ISPRAS-2013-24-15

Полный текст статьи в формате pdf Вернуться к содержанию тома