על ידי צוות Techopedia, 24 באוגוסט 2016
Takeaway: המארח אריק קוואנה שוחח על מגמות בסיסי נתונים עם ד"ר רובין בלור, דז בלנשפילד וסקוט וולז בפרק זה של הוט טכנולוגיות.
אינך מחובר כרגע. התחבר או הירשם כדי לראות את הסרטון.
אריק קוואנה: גבירותיי ורבותיי, שלום וברוך הבא לתוכנית החמה ביותר בעולם ה- IT הארגוני, Hot Technologies משנת 2016. כן, אכן! שמי אריק קוואנה, אני אהיה היום המארח שלך למופע שכותרתו "אמנות הנראות: מאפשרת ניהול רב פלטפורמות", כן. כמה הערות מהירות, יש שקופית על שלך באמת, יש להודות שלפני חמש שנים ומספיק עלי, הכה אותי בטוויטר @Eric_Kavanagh. השנה חמה, זו השקופית הסטנדרטית שלנו עבור Hot Technologies. מה שעשינו עם המופע הזה הוא שרצינו תוכנית שתעזור לנו להגדיר סוג מסוים של טכנולוגיה, כך שכל הרעיון הוא שנקבל שני אנליסטים שנכנסים ויתנו להם לקחת מקום מסוים או סוג מסוים של פונקציה. שהארגון זקוק לו ואז הספק נכנס ומדגים את מה שבנו ומסביר כיצד הוא מתיישר למה שאתה שומע מהאנליסטים.
והסיבה לכך, כפי שאפשר לדמיין, היא מכיוון שבעולם השיווק של תוכנות ארגוניות, ישנם מונחים שמתחבטים עליהם ומה שקורה תמיד הוא שהספקים מנסים לטווח החם האחרון, דברים כמו big data או analytics עבור דוגמה, או אפילו SOA או מונחים שונים כמו פלטפורמה, ולפעמים המילים האלה מדויקות מאוד לטכנולוגיה מסוימת ולפעמים הן לא. המופע הזה נועד לעזור לנו באמת להתנסח עבורכם, הקהל, אילו סוגים של טכנולוגיות ספציפיות עושים, כיצד הם עובדים ומתי עליכם ליישם אותם.
עם זה אני הולך להציג את הדוברים שלנו. יש לנו את דוקטור רובין בלור משלנו, שמתקשר מהמיקום שלו באוסטין, טקסס, דז 'בלנשפילד, מתקשר מהצד השני של כדור הארץ, והאורח שלנו סקוט וולז שמתקשר מקנטאקי. ובאמת שלך, אני למעשה מחוץ לפיטסבורג, אז יש לנו היום ארגון הממוקם לגמרי בגיאוגרפי ממספר מקומות שונים. עם זה אני הולך לדחוף את השקופית הראשונה של רובין, אל תהסס לשאול שאלות אגב, אנשים, אל תתביישו. אתה יכול לעשות זאת באמצעות רכיב שאלות ותשובות במסוף שידור האינטרנט שלך. ועם זה אני אחלק אותו לד"ר בלור. הרצפה שלך.
רובין בלור: אוקיי, תודה על ההקדמה ההיא, אריק. תן לי רק להגיע לשקופית הראשונה. זהו אוסף של meerkats שחושבים על מסד נתונים. כל המצגת שאני באמת עושה כאן היא בסך הכל קבוצה כללית של מחשבות על מסד נתונים שעברתי לאחרונה, והנקודה היא שבאמת סביב שנת 2000 נראה היה שמשחק מסד הנתונים הסתיים במובן הזה כי הרוב המכריע של יישומי בסיסי נתונים התרחשו בבסיס נתונים יחסי. ואז זה פשוט השתנה, אתה יודע, את כל הדברים האלה שהמרקטות חושבים עליהם, חנויות עמודות, מאגרי ערכים מרכזיים, מסדי נתונים של מסמכים, מסד נתונים בזיכרון, מסד נתונים של גרפים, ועוד המון דברים נוספים. וזה היה כמעט כמו סוג חדש של עידן גאולוגי שיש בו מאובנים מסוגים שונים של בעלי חיים שהופיעו לפתע.
החדשות מאגם וובגון, זה באמת נגמר עבור בסיס הנתונים של הדגם היחיד. אין ספק ש- RDBMS עדיין שולטת, אך כיום קיימים סוגים אחרים של מסדי נתונים. באמת, זה פחות או יותר סקירה כללית על מה שאני אומר כאן.
הממדים של מסד הנתונים, חלקם למעשה הפכו חשובים יותר לאחרונה, אבל אלה שיכולתי לחשוב עליהם כשעשיתי שקופית זו, בכל מקרה, האם זה התרחש במונחים של שימוש יעיל במשאבים של כל שרת נתון? האם זה מתרחש כך שהוא יכול לעבור על אשכולות גדולים? האם הוא מנצל את החומרה הזמינה שכזו מסדי נתונים בזיכרון הולכים בכיוון זה? האם ניתן לחלוקה? ישנם מספר מאגרי מידע שעיקרם משתנים להפצה. איזה מאפיינים יש לזה? המאפיין החומצי הבסיסי של בסיס הנתונים. אבל עכשיו במקום להיות עקביים בפועל, למספר מאגרי מידע יש עקביות בסופו של דבר, אנשים משתמשים בהם ואין להם בעיה איתם, כך שהם הוכיחו שחומצה לא הייתה הכרחית לחלוטין, רק דבר טוב שיש להם הרבה מצבים.
מבחינת ארגון המטא נתונים, המשחק כולו השתנה. יש לנו ארגוני מטא נתונים שונים ולא סכמת טיפוס RDBMS. מבחינת האופטימיזציה, קיימת פעילות נוראית של אופטימיזציה בהתאם למבני הנתונים שאתה מנסה לייעל. מבחינת יכולת הניהול, יש בכך שונות רבה שאמשיך בהמשך, אך בעיקרון כל נקודת ה- DBMS ניתנת לניהול ושוב מידת הניהול שלה במידה מסוימת קובעת את מידת השימושיות שלה.
מבחינת גורמי חומרה זו הנקודה שבאמת אומרים - זאת אומרת שיש כאן רק נקודה אחת - הנקודה שמובאים כאן היא שכל מה שאנחנו מסתכלים עליו היום במונחים של אדריכלות מסדי נתונים הולך להשתנות. יתכן שמדובר באותם מסדי נתונים, אך הם יצטרכו, בדרך זו או אחרת, לקחת בחשבון את המתרחש ברמת החומרה. במשך הרבה מאוד שנים היה לנו מצב פשוט יחסית זה של מעבד, זיכרון ודיסק מסתובב - ובכן, נעלם, באמת.
הנקודה שנמצאת כאן, קודם כל יש לנו מעבדים, אך הם יכולים להיות יותר מקבילים מבעבר, עם ליבות עיבוד רבות ושונות. יש לנו גם GPUs, יש לנו גם FPGAs, סוגים שונים של סיליקון, אבל אינטל התחתנה עם FPGA אחד עם מעבד במהדורה הבאה שלו, ו- - AND - התחתנה יחד עם GPU ומעבדים על אותו שבב. יש לך שבבים עם מאפיינים שונים. היתרון של GPU הוא שזה ממש נהדר עבור הקבלה כבדה ובעיקר עם חישוב מספרי. FPGA אתה יכול, בדרך זו או אחרת, אתה יכול לשים את הקוד על השבב והוא מתפקד הרבה יותר מהר מאשר אם אתה רק מזין אותו לשבב.
יש התרחבות צולבת של הדברים האלה שקורה. יש לנו 3D XPoint מ- Intel ו- PCM מבית יבמ, שהם סוגים חדשים של זיכרון, שהם איטית יותר מ- RAM, יקרים פחות מ- RAM אך אינם תנודתיים. ואלו יוצרים קצת התרגשות בקרב מספר ספקי תוכנה שדיברתי איתם. יש לנו SSDs אבל עכשיו הם מקבלים מאוד מאוד גדולים והם מספקים גישה מקבילה. עם גישה מקבילה ל- SSD גדול מאוד תוכלו לגשת למהירויות קריאה הדומות למהירויות קריאה של RAM. יש לנו אפשרות זו לשלושה סוגים של זיכרון זיכרון אחסון, דברים XP XPoint ו- SSDs, אשר כולם יעבור מהר מאוד. ומכיוון שמהירות היא תמצית מסד הנתונים, כל טכנולוגיית מסד הנתונים תנסה למנף אותם במהירות האפשרית. וזה הולך וכלול ארכיטקטורה מקבילה, אך ארכיטקטורה מקבילה בהרחבה. ביצועי רמת החומרה מואצים כל הזמן, עשו במשך שנים רבות, ממשיכים לעשות זאת והעלויות הכלליות יורדות.
שביל הדמעות. זה פשוט ניסיונות שונים של מסדי נתונים, בסיסי הנתונים הראשונים לפני הקשר נקראו בדרך כלל מסדי נתונים ברשת, אחר כך הגיעו מסדי נתונים יחסיים, אחר כך הגיעו מסדי נתונים של אובייקטים, הם לא קיבלו מידה רבה של מתיחה, ואז הגיעו מאגרי החנות של העמודות אשר מאגרי מידע יחסים נעשו בצורה שונה מאוד. ואז היו לנו מסדי נתונים של מסמכים ומסדי נתונים של SQL שהיו מסדי נתונים של אובייקטים שנעשו בצורה אחרת, או אם תרצו, אותה טור של מסדי נתונים של אובייקטים והם נתפסו. ולאחרונה היו לנו מסדי נתונים של גרפים שצוברים מסדי נתונים ומתיחת RDF. ומה שאתה מסתכל על זה לפחות שלוש קבוצות שונות של מבני נתונים המאכלסים אותם. בסיס הנתונים היחסי עושה טבלאות ושורות בצורה טובה מאוד. מסד הנתונים של המסמכים ובסיסי האובייקטים - הם מבצעים מבנה נתונים מסורבל, במיוחד מבני נתונים היררכיים. ומסדי נתונים של גרפים ומסדי נתונים של RDF מבצעים היטב מבני נתונים ברשת. והשונים האלה, אני חושב עליהם כשלושה שורות, השורות האלה הולכות להימשך ללא הגבלת זמן. זה לא הולך להפסיק כי המנועים שעושים את הדברים האלה לא עובדים על מבנה הנתונים האחר במיוחד.
ואז יש לנו את הגורם המפנק של Hadoop. Hadoop אינו בסיס נתונים, אך ישנם בסיסי נתונים המשתמשים ב- HDFS למבנה האחסון שלהם. והרבה דברים שהאדופ עושה הם מסוג הדברים הניהוליים שצריך לעשות עבור בסיס נתונים. שווה להזכיר שגם Spark אינו בסיס נתונים, אך יש בו, וזה לא בוגר, אבל יש לו כלי אופטימיזציה של SQL ולכן הוא כמו גרעין מסד נתונים בלי בהכרח לדעת לאן אתה הולך לאחסן את הנתונים, אבל אם אתה מדביק את זה על HDFS, הרבה מדרישת בסיס הנתונים מתקיים בפועל, פשוט על ידי היכולות של מערכת הקבצים הבסיסית. הניצוץ בפרט הפך לחלק ממערכת האקולוגית של מסד הנתונים ולעיתים קרובות הוא מאוחד במאגרי נתונים חזקים יותר, והסיבה לכך היא באמת ניתוח. אנליטיקס - ניצוץ הוא, ובכן, זה הולך מאוד מאוד מהיר באנליטיקס. אנליטיקס היא האפליקציה העיקרית שרוב האנשים משקיעים בה כרגע, כך שהשניים הולכים יד ביד. על איחוד נתונים ולא על כללי ריכוז, זה צריך להיות ברור מהעובדה שיש לך לפחות שלושה צרכים שונים, סוגים מובנים של מסדי נתונים שם בחוץ, ולכן, איחוד נתונים אם אתה רוצה לשתף את הנתונים ביניהם. לעיתים קרובות זה הכרחי, אבל יש לך מאגרי מידע המשתנים, ובסיסי נתונים שאינם, למנועים חזקים באמת כמו Teradata או Vertica יש מקום מאוד מיוחד, אך מנועים פחותים שיכולים לעשות הרבה מאוד עבודה, אז, פדרציה עשוי להיות שם זמן רב וממושך אפילו בין מאגרי מידע יחסיים.
הדבר האחרון לומר, ה- IoT, זה לא ייגמר עד שהגברת השמנה תתחיל לזלזל בנתונים. ה- IoT עשוי ליצור בצורה כזו או אחרת דינמיקה שונה בעולם מסד הנתונים וזה מסבך את הדברים עוד יותר. אני מקווה שיהיה - בדרך זו או אחרת - התכנסות כזו או אחרת, אבל אני לא רואה שהכל מתכנס כמו שהיה עם מסדי הנתונים ההתייחסותיים. לא בקרוב זמן קצר בכל מקרה.
ואני חושב שזה כל מה שיש לי להגיד, אז אני אעביר אותו לאוסטרליה.
דז בלנשפילד: תודה, רובין. תודה לכולם שהצטרפו אלינו, תודה שיש לי הבוקר, או אחר הצהריים את זמנכם. זה נושא ממש חם כיוון שחווינו פיצוץ לא קטן בעשור האחרון וקצת, בכמות הנתונים שאנחנו צריכים להתמודד איתם, ובאופן בלתי נמנע שהנתונים נמצאים בסוג כלשהו של מערכת שברוב המקרים הוא בסיס נתונים של צורה כלשהי. חשבתי שאקח אותנו במהירות דרך סוג ברמה גבוהה מאוד דרך איך שהגענו לכאן והבעיה שנוצרת וסוגי הדברים שאנחנו צריכים לטפל בהם עכשיו, ואז אנחנו הולכים לדבר על הסוגים של פיתרון שניתן ליישם עליו. תן לי רק לתפוס את השקופית הראשונה שלי כאן. אני חושב שהנו בנקודה שבה DB admin 2.0, או admin admin 2.0, הוא סוג של מקום בו אנו נמצאים כעת, פעם היה מנהל מסד נתונים תפקיד ואתגר די פשוט. ואתה יכול לאמן מישהו די מהר. בעולם של היום זה כבר לא המקרה, ואני הולך להראות לך למה זה כך.
פעם, מנהל מסד נתונים יוכל להתחבר ל- DB האחורי ולעשות מאגרי מידע מהירים ותהיה רשימה של מסדי נתונים במערכת שהם היו צריכים להיות מודעים אליהם והם יוכלו לעבור במהירות רבה בסיסי הנתונים האלה ובחרו בהם ויש בהם קצת חיטוט וחיפוש ובשימוש בתרגום, תאר טבלה כדי לגלות מה נמצא בטבלה ובכל אחת מהעמודות והשורות, וזה היה אתגר יחסית פשוט ואם קראת את הממוצע מאתיים או שלוש מאות עמודים על ניהול מסדי נתונים עבור כל פלטפורמה, היית יכול ללמד את עצמך בלי שתצטרך לעשות תואר במדעי הטילים.
אבל זה כבר לא המקרה, והסיבה לכך, לדעתי, היא שיש פשוט הרבה יותר מדי אפשרויות במסד הנתונים כדי שאף אחד יכול להיות מומחה למומחה בבית ויוכל לנהל ולנהל ידנית. . והסיבה לכך היא שבארבעת עד חמישה העשורים האחרונים כשמדובר בעולם השרתים ומערכות מסדי הנתונים ושרתי בסיסי נתונים וסוויטות יישומים, עברנו דרך מאוד מאוד ארוכה. פעם היה לנו ברזל גדול שנאלץ להתמודד עם מה שהיה נתונים קטנים ביעילות, וקטן לצחוק כשאנחנו מסתכלים עכשיו אחורה. ראיתי תמונה ממש מסודרת בטוויטר שלשום, של הגברת המדהימה הזו שהייתה המתכנתית והמפתחת הראשית של נאס"א באותה תקופה בה שמנו גברים על הירח, והקוד שלה הודפס במאה ושלושים- שתי מדפסות קו עמודים ומקופלות במניפה, והיא עמדה למעשה גבוהה ממנה, כמות הקוד שכתבה.
וכשחשבתי על זה הייתי כמו, למעשה זה כנראה בערך מאתיים או שלוש מאות מגה של נתונים שבהם היא הייתה צריכה להקליד את הכל לכל היותר, אם לא פחות. וכך הסכום הכולל של הנתונים להחזקת הקוד שלה, אף על פי שהם גופניים היו גבוהים ממנה כשהודפסו על הנייר, היה למעשה כמות קטנה מאוד מאוד. אפילו המחשבים המסיביים האלה בגודל החדר, וזו מערכת IBM / 360 בשקופית הספציפית הזו, כמות הנתונים שהיא ממש יכולה להחזיק הייתה זעומה בהשוואה לעולם של ימינו. למעשה, הסמארטפונים שלנו מחזיקים 60 ו -128, ו -256 הופעות ובקרוב יהיה לנו טרה-בייט בטלפונים שלנו זמן רב לאחר שמחיר הפלאש יירד.
וכך באותה תקופה ובאותה תקופה, ניהול מסדי נתונים היה די פשוט. להלן תמונת מצב של מפגש מסוף 3270, ול- DBA היכולת להתחבר ולבחון את מספר הקבצים שקשורים למסד הנתונים, והאינדקסים שהיו שם והשורות והעמודות היו פשוטים. ותוכלו לראות כאן בתצלום המסך הזה, שההקשר של זה טבלה אחת ומספר רווחים בטבלה, זה יכול היה להיות כל המסגרת הגדולה שמנהלת טבלת מסד נתונים אחת. ואילו כיום אנו מחזיקים במיליארדי שורות רשומות במערכות מסדי נתונים. והשינוי התרחש בעקבות שינוי טכנולוגי שאיפשר לנו לבנות פלטפורמות מסד נתונים ומערכות ניהול נתונים.
אם אנו חושבים על סוג המסגרות הראשיות המקוריות ועל מחשבים רבים המריצים מסדי נתונים ובסופו של דבר מסדי נתונים קשורים, לפני חמישים פלוס שנים, ועל סוג הברזל הגדול הזה ומערכות הנתונים הקטנות שהיו לנו, עד שהגענו לערך שנות השמונים, היינו מעין זה, עברנו את המסגרות הראשיות מהמיני למיקרו והיו לנו מחשבים אישיים שמפעילים דברים כמו dBase II ו- dBase III, וב- DOS ו- CP / M והיה לנו מסד נתונים יחסי מאוד מוקדם- טכנולוגיות סטייל זמינות והם התארכו בצורה טובה יחסית למה שהורגלנו לו במיינפריים. כשהגענו לתשעים, היו לנו כאלה ואורקל ו- DB2. בסוף שנות התשעים היו לנו אנשים, כמו מחשבים סודיים שיכולים להדביק כמו דגם רשת, מכונות מאוד מאוד גדולות, מכונות בגודל ארון יחד, ולהתחבב ולבנות את מקבצי המחשבים האלה. אבל גם אז הוא עדיין היה קטן בהשוואה למה שאנו רואים כיום.
אבל בשקופית שעליתי כאן, זהו אשכול Hadoop ופועל למעשה כמו מכונה אחת ובעצם זה פשוט מחשב ממש ממש גדול והוא יכול להכיל את סוגי הנתונים בקנה מידה אינטרנטי שאנו רגילים אליהם עכשיו . וכך האתגר של ניהול מסדי נתונים, ניהול בסיסי נתונים על אותם פלטפורמות אכן הפך לדעתי למדע טילים. אתה צריך להיות דמות חכמה במיוחד כדי שתוכל להבין את הטכנולוגיה שהיא פועלת עליה, את הפלטפורמה שהיא פועלת עליה, את הנתונים שנמצאים שם, את סוגי השימושים של אותם נתונים. וכן, ראינו את הפיצוץ הזה מתחילת שנות האלפיים, שם הפכנו את SQL של מיקרוסופט להיות דבר, Lotus Notes היה די טוב ומושקע שם, ומספר מסדי הנתונים של Lotus Notes שהתגנבו במקום היה די מפחיד. והיו לנו המנהלים הרגילים של אורקל ו- DB2 ובאמת התחלנו לתפוס. חלק מהמותגים כמו התחילו להתפוגג. אבל עדיין היינו באמת רק ניהול מסדי נתונים מסורתי עד לאותה נקודה, סביב סוג כזה של עידן 2006 שבו, אם אחזור לתמונה הזו של אותו אשכול, היה לנו מה שכיננו אשכולות ביולף להיות דבר, שבו נוכל הוציאו מחשבים אישיים מהמדף והדביקו אותם יחד והכינו מחשבי-על גדולים.
אבל בערך מאותה נקודה ואילך חצינו נקודת מפנה בה בני אדם הצליחו לבצע ניהול מאגרי מידע על בתי הספר הישנים - וכפי שאני אומר, בעיניי, הסקאלה הפכה להיות מאוד מאוד גדולה מאוד מאוד מהר. זה כמעט כאילו היה לנו אירוע המפץ הגדול הזה בטכנולוגיה שגרם לאימוץ טכנולוגיית נתונים וטכנולוגיית ניהול נתונים ובעיקר במאגרי המידע סביבם. ומכיוון שבנו למעשה בניית אשכולות בעלי ביצועים גבוהים בסגנון מחשוב לארח נתונים בצורות שונות. וכדי לדייק את הנקודה הזו, הנה תמונת מצב של הנוף נכון לשנת 2016 של טכנולוגיות בסיס נתונים העומדות לרשותנו. החל בפינה הימנית התחתונה ומקור פתוח, כל הדרך לפינה השמאלית העליונה בתשתית. ובפינה השמאלית העליונה בפתרונות יישומים העומדים לרשותנו, ובפינה השמאלית התחתונה, תערובת של מנועי התשתית והביצועים שעושים ניתוח וכדומה. ובאמצע יש כמובן מכשירים כמו הסמארטפונים שלנו, שאכן פועלים על גרסאות קטנות מאוד של מסדי נתונים, כדי לעשות דברים כמו לנהל את אנשי הקשר שלנו וכדומה, או יומני השיחות שלנו ודברים אחרים שיש לנו.
וכך, בראשי, היה פיצוץ זה, כמו פיצוץ קמבריסטי לסוג כזה, שבו כמות ההתפתחות הטכנולוגית שהתרחשה באותה תקופה מאוד קצרה משנת 2006 עד 2016, שהיא למעשה עשור, כפי שהיה. ראינו כעת שמאגרי נתונים גרפיים הופכים להיות דבר גדול, מסדי נתונים בזיכרון הופכים לדבר גדול, מסדי נתונים של SQL מגיעים. המעבר לדגמי מחשוב שונים, Hadoop התרחש, היה לנו את המודל MapReduce, כעת יש לנו ספארק והזרמת מחשבי סטרימינג וסטרימינג, נתונים מבוזרים עמידים, מסגרות שאנשים צריכים לפתח עבורם, כדי להגיע למאזניים שאנחנו צריכים, וכשאנחנו חושבים על המסע ההוא, לעבור את מערכות הניהול של מסדי נתונים יחסיים עם החשודים הרגילים, אורקל, PostgreS, Sybase, IBM DB2, MySQL ופלטפורמת SQL Server של Microsoft. ראינו כמה ילדים חדשים מגיעים לחסום עכשיו, Clustrix, Xeround, NuoDB, MemSQL, ויש עוד עשרות ועשרות כמו שראיתם בשקופית הזו לפני כן. אם היית יכול לדמיין את האתגר הכרחי להכיר את הפלטפורמות האלה, ואת הידע להפעיל אותן ולקבל את החלונית היחידה של נוף הזכוכית, שאתה צריך להיות DBA ולעשות את הדברים האלה, האתגר רחוק מלהיות טריוויאלי. ואז פתאום הגיעו מנועי ה- NoSQL שהם זן חדש לגמרי של אתגר מהנה.
וכך השקופית הסופית שיש לי כאן היא מעין אגרוף הנוק-אאוט האחד-שתיים-שלוש וזה שלקחנו חלק מהטכנולוגיות האלה עכשיו ויצרנו עבורם יכולת שירות, הכנסנו אותם לתוכנה דגמי ענן והם זמינים כעת ככלי עזר, כשירות, למעשה תוכלו לקבל בסיס נתונים כשירות והמותגים הרגילים שאנו רואים שם בשירותי האינטרנט של אמזון ופלטפורמת הענן של גוגל ו- Microsoft Azure הם אלה שמגיעים לאנשים אכפת, אבל למעשה יש עשרות ועשרות פלטפורמות ענן עכשיו. ובאוסטרליה למשל יש משהו כמו מאה ושנים עשר חברות שהן ענייניות בענן ציבורי רחב היקף המציעות שירות מסדי נתונים בצורות שונות.
לחשוב על האתגר שעומד לרשות ה- DBA הממוצע לקום מהמיטה וללכת לעבודה ולהתמודד איתו זה אתגר לא פשוט. ולכן אני מעריכה מאוד את התפיסה כעת שכמו דברים רבים בחיים, דרכנו את אותם אופקיים ואנכיים, כלומר התשתית מדורגת במודל צמיחה מאוד אופקי, כמעט ליניארי, והמורכבות של הערימה בתוך תחושה אנכית, מספר פלטפורמות מסד הנתונים, מספר מסגרות היישומים והמודלים שאנו צריכים להתמודד איתן, עברו הרבה מעבר למה שאנשים צריכים להיות מסוגלים להתמודד איתם בחלונית זכוכית מסוימת ומה הטעם כעת עם מנהלי מסדי נתונים. מערך שלם של כלים חדשים כדי להיות מסוגלים לדבר עם כל הפלטפורמות האלה, לטפל בהם, לנהל אותם ולתמוך בהם, ואני מאמין שזה כל נושא השיחות שלנו הבוקר, או אחר הצהריים הזמן שלכם, ועם זה בחשבון, אני הולך למסור לאורח שלנו שידבר הרבה על המוצר שלהם ואיך זה יתמודד עם האתגר.
אריק קוואנה: בסדר סקוט, אני הולך למסור -
סקוט וואלס: תודה רבה, בסדר, תודה. תודה דז ', תודה לרובין, ותודה לכולם שהצטרפת אלי והגעת אלי לשיחה היום. אני רוצה להודות לרובין ודז על שלקחו אותי לנתיב זיכרון, שהיית במרחב מאז תחילת שנות התשעים, החזרת הרבה זיכרונות טובים. הזיכרון שלא ראיתי באף אחת מהשקופיות והתמונות האלה היו כרטיסי האגרוף. וזה היה הדבר הראשון שהוצג בפני כשאני התחלתי בעבודה הראשונה שלי באוניברסיטה, עמיתי לעבודה בקוביה לידי, אמר לי לא לגעת בכרטיסי האגרוף שלו. אז כן, בהחלט, וזה אכן היה אתגר ואתגר שאנחנו עובדים עליו כדי לעזור ללקוחות שלנו להתמודד ומאז אמצע שנות התשעים, וזה מוצר שאני רוצה לדבר עליו היום. בואו נסתכל על ניהול רב הפלטפורמות, וזו רק קבוצת משנה. בחרתי בתרשים, אבל כמו שדייס הציבה -
אריק קוואנה: אתה צריך לשתף את המסך שלך.
סקוט וואלס: אה, אני בטוח כן, תודה.
אריק קוואנה: אין דאגות. ואנשים, אל תתביישו, תשאלו שאלות, יש לנו היום שלושה מכנסיים חכמים לשיחה, אז שלחו להם את השאלות הקשות. אתה יכול להשתמש ברכיב שאלות ותשובות במסוף שידור האינטרנט שלך, או שתוכל לבצע ציוץ באמצעות ה- hashtag של BriefR. אוקיי, סקוט, קח את זה משם.
סקוט וואלס: הנה אנחנו הולכים, תודה. תפסתי את השקופית הזו ואת התמונה הזו. הדימוי מדז באמת העיף אותי כיוון שזהו באמת העולם שאנחנו חיים בו היום, והעולם ש- DBA מבצעת בו. וכפי שהם ציינו, זה כבר לא, אתה באמת, נאבק להיות מסוגל לעשות זאת בכוח סוער בלבד. אתה באמת צריך את הכלים וזה, אנחנו נכנסים לשחק ואנחנו רואים את כל המתג הזה, המומנטום משתנה במקום בו היה מוקדם והיו מאוד מושתקים כמו שציינת ואז עברנו לעבוד עם פלטפורמות רבות של מסדי נתונים, כך שזו הייתה ההתחלה הראשונה שלנו בכלים, ואז היא חזרה למקום בו ארגונים, ואחרי שנת 2000 וכאשר זה קצת התכווץ. עם הארגונים ורצו להתמודד איתן, אבל אז זה חזר וזה פשוט ממש התפוצץ כשהצגת את כל הפלטפורמות החדשות האלה. ועכשיו במקום להיות מחובר ליונה לפלטפורמה ספציפית או לטכנולוגיה ספציפית, אף אחד מאותם ארגונים לא מגלה מה הכי טוב. מה בסיס הנתונים הטוב ביותר ליישומים, מה הפלטפורמה הטובה ביותר להשתמש? ועם זה נאמר, אני רוצה להעביר אותך קצת על מה שאנחנו עושים עם DBbrevan. ו- DBbrevan היה מוצר הדגל שלנו, ומנהל, כפי שהוא אומר סביבות חוצה פלטפורמות, למעלה מ 20 שנה, וכאן אנו גרים וכאן אנו רוצים להדגיש ולעבוד עם הלקוחות שלנו ולתת להם את הכלים להפוך אותם לפרודוקטיביים. והופיע.
בואו קדימה, אני הולך לקפוץ מיד פנימה. אני מראה את המוצר יותר ככל שאני עובר שקופיות ואני חושב שגם אתם כנראה עושים זאת. לאלו מכם שלא ראו את DBwartan לפני כן, אנו בוחנים את המחשבים, ולדעתי דז השתמש במונח "חלונית זכוכית אחת", וזה משהו שאנחנו מתגאים בו כדי לתת ל- DBA מבט יחיד כל הפלטפורמות שלהם. נכון, אין צורך לפתוח שום יישום אחר, אנו הולכים להתחבר ולהכניס אותך לשם ולהתחיל לעבוד עם הפלטפורמה. כשמסתכלים על סייר מסד הנתונים משמאל, אנו יכולים ליצור זאת כראות עינינו, נוכל לארגן אותו ככל שתרצה. ותראה שיש לי שילוב, יש לי כמה משרתי האורקל שלי, יש לי MySQL, יש לי PostgreS כאן, יש לי גם אחד כזה - זה שרתי ייצור שכותרתו שכמה מהם כוללים חלק מסביבת שרת MySQL. שוב, אנו יכולים לראות ממש שם שיש לנו התאמה טובה. אם אני מסתכל על רישום בסיס נתונים חדש, תראה את אחת הפלטפורמות בהן אנו תומכים, יש זוג שאני רוצה להעלות. תבחין מתי זה ה- SQL שלך, התמיכה בזה, Teradata, Apache, PostgreS, הנה הגנריים שאנו תומכים בהם.
אם יש לנו מנהל התקן של JDBC או מנהל התקן LDBC לאחת הפלטפורמות, אנו יכולים להתחבר, לתת לך חיבור ולאפשר לך לעבוד עם הפלטפורמה ישירות מתוך DBbrevan. שוב, מאפשרים לך להתמקד בעבודה העומדת בפניך ולא כיצד תעשה את זה. תעברו דרך כל זה. אבל אני רוצה להראות כמה דברים על המוצר. במקרה כזה, בואו ניפתח ונדון למשל עם אורקל. זהו רק דף הנחיתה הקטן שלי כאן, אבל אני רוצה להציץ בכמה מהסכמות שאני עובד איתן. אנו הולכים למשוך את אחת הסכימות הגדולות יותר, אז שוב נחזיר את רשימת הטבלאות. צודק, במקרה זה, אני הולך לפתוח טבלה, אז אנחנו הולכים לבחור אותם, וזה הולך להביא אותם לעורך האובייקטים שלנו.
עכשיו, אורקל זה משהו שעבדתי איתו במשך שנים, מה שאני הולך להראות לך זו כנראה הצהרה קלה עבורך. אבל אם אורקל היא הפלטפורמה, או אם PostgreS היא הפלטפורמה, או Teradata היא הפלטפורמה שקיבלת זה עתה ואתה צריך להגיע למהירות, המשימה העומדת בפניך היא להוסיף עמודה. או אולי המשימה העומדת בפניך היא למחוק טור. אבל אינך רוצה לדאוג לתחביר, נכון? אנחנו רוצים ללכת, פשוט הקלידו את מה שאנחנו צריכים, הגדרו אותו ונשאיר את DBbrevan לייצר. כאן, אנו נלחץ על "Alter". זה יפיק עבורנו את התסריט. שוב דוגמא מאוד פשוטה, אך העניין הוא שהיא תעשה עבורנו את העבודה על מנת לייצר ולהכניס עמודה זו לטבלה.
מה שאנחנו יכולים לעשות, עם זאת, זה להזיז עמודות בטבלה. אם ניסית אי פעם לעשות זאת עם המסורתית, זה קצת יותר מסובך מאשר רק שורת קוד אחת כזו. אבל שוב, DBbrevan הולך לעבוד מאחורי הקלעים, ליצור עבורך את הקוד ושוב לייצר את ה- SQL. נסגור מכאן. לפני שאעשה זאת, שימו לב לכל הכרטיסיות מעבר, ממשק המשתמש מאוד אינטואיטיבי. אם אני נכנס לחוקר, אם אני מקפץ לפוסטגרס, כן? אם אני נכנס למצב הסכימה שלי שם, הסתכל על השולחן, מראה ותחושה דומים מאוד, נכון? נפתח את זה, שוב נראה את המידע כאן. המאפיינים, אבות, העמודים. אנו ספציפיים לפלטפורמה, אנו הולכים לתת לך את זה, את ממשק המשתמש, כדי שתוכל להציג זאת ולעבוד עם האובייקטים. אתה תדע מה אתה צריך לעשות, וזה יאפשר לך לעשות את זה בצורה יעילה ומועד, כך שאתה לא צריך לדאוג בדיוק מה הסעיף שצריך להגיע לשם כדי לספק אפשרות זו. אנו נדאג לזה עבורך.
כמו כן, כשאנחנו מסתכלים, אני הולך לגשת ל- SQL Server עכשיו ולדבר קצת על כמה מהתכונות האחרות כך שכולנו צריכים לפקח על בסיס הנתונים. אז שוב, הפעל אותו, בוא נראה את כל ההפעלות שקיימות, הפעלות שפועלות. איך נראה מה ההצהרות שמבוצעות ונוכל לקבל שליטה על זה? האם עלינו להפסיק מושב? האם עלינו לראות מנעולים שיכולים להיות בבסיס הנתונים? יש מנעולים חוסמים? שוב, יש לנו את כל המידע הזה ממש בקצות אצבעותינו בכדי שנוכל להגיב במהירות, לנקוט פעולות מתקנות במידת הצורך ולהפוך אותו. נשוב לחוקר שלנו. זה המקום בו זו נקודת הנהיגה, זה המקום אליו אני תמיד חוזר, זה המקום שאני אישית אוהב להתחיל לעבוד ולעבוד מכאן. כשאני מחובר למסד נתונים של SQL Server כדי לבדוק את כלי השירות. מכיוון שאנחנו פלטפורמות שונות, נוכל להתחיל להסתכל על עקירות, הגירות. אנו יכולים לעבור על פני פלטפורמות אם אנו צריכים להעביר אובייקטים מפלטפורמה אחת לשניה, נוכל לעשות זאת, בתנאי שאובייקטים אלה קיימים בפלטפורמות השונות. חלץ את הסכימות, פרסם לדוחות, טען ופרק נתונים, וגבה מסדי נתונים.
שוב, כל זאת מתוך ממשק המשתמש. וכשניגשים לכאן לכלים, תוכלו לראות מערכת שלמה של כלים שאנו יכולים לפעול מהם, נכון? בין "מצא בקבצים" אנו יכולים לבצע חיפוש מסדי נתונים מלא בו אנו מחפשים בתוך טבלאות המערכת כדי למצוא את המחרוזת אותה אתה מחפש. "ביצוע סקריפט וקובץ", אם יש לך הצהרה רגילה שניתן לבצע נגד פלטפורמות מרובות, מקורות נתונים מרובים, נוכל להגדיר זאת ממש מתוך DBbrevan שמצביע על המטרות שאנחנו רוצים שהיא תבצע כנגד. לחץ על "עבור" וזה יפעל ויחזיר לנו את התוצאות כנגד כל אותם מקורות נתוני יעד. שוב, מאפשר לך לעבוד מאותו חלון זכוכית בודד.
ו"סדרת אנליסטים ", שוב, אלה מעמיקים יותר. אלה מכוונים יותר למאגרי מידע יחסיים כאשר אנו מתחילים להיכנס ליותר מהפלטפורמות החדשות יותר, תתחיל לראות אותנו מרחיבים פונקציונליות זו גם לזירות אלה. ובכלל, רק הרבה שיפורים בממשק המשתמש. תכונות שמיועדות במיוחד ל- DBA. פריטים כמו שיש לנו את היכולת לעשות ספריית תסריטים. אותם סקריפטים של SQL שאתה מבצע לעתים קרובות כנגד פלטפורמות מרובות, שמור אותה כאן, גרור אותה, ברגע שנקבע חלון ISQL חדש, נוכל פשוט לגרור את הסקריפט פנימה, וכעת יש לנו את התסריט מוכן לצאת לדרך. שוב, זאת בהישג ידך כדי להיות מסוגל לעשות ולנהל. תוכלו לשים לב שאנו מספקים עם סקריפטים שכבר הוגדרו עבור חלק מהפלטפורמות כך שנוכל להמשיך וליצור כמה שדרוש לנו בכל עת.
דבר נחמד שאני אוהב והרבה לקוחות שלנו עושים, אם אתה מעוניין אי פעם, ואני מקבל את השאלה הזו הרבה ביחס ל, "איך אני עושה את זה? זה די מגניב. איך DBbrevan עושה את זה? "יש כאן תכונה קטנה, " Logfile ", אתה יכול לרשום את כל הצהרות ה- SQL שאנו מבצעים, כך שאם אתה רוצה לדעת כיצד אנו מאכלסים את אותו הסקר או כיצד אנו מאכלסים את העורך עבור טבלת PostgreSQL. או טבלת Teradata, רשמו את ה- SQL ואנחנו נרשום את כל מה ש- DBbrevan מבצעת כנגד בסיס הנתונים ותוכלו לחזור ולהסתכל על ה- SQL ההוא ולקבל את כל מה שאנחנו צריכים. אולי אתה רוצה לשלב את זה כחלק מאחד התסריטים שלך. בהחלט. בסדר גמור.
אנו רוצים להיות שקופים מאוד עם מה שאנחנו עושים ומה אנו מבצעים כנגד בסיס הנתונים, ולכן אנו הולכים לאפשר לך לשמור ולהקליט כל דבר שאנו חלים על בסיס הנתונים. יש לנו גם אפשרויות תצורה. תבחין שהגדרתי אותו כ"ארגון על ידי בעל אובייקטים. "אני יכול גם להגדיר לפי" סוג אובייקט. "אם הייתי נכנס לסביבת PostgreSQL שלי שוב נכנסתי לתכנית אם הייתי מסתכל על ה- SQL במקום רק טבלאות ה- GIM שלי השייכות לתכנית הזו, אני הולך לראות את כל הטבלאות, ללא קשר לשמות הסכימה. שוב, דרכים שונות לארגן דברים שבאמת מתאימים אותם לזרימת העבודה האישית שלך וכיצד תרצה לראות את זה.
והדבר האחרון שאני רוצה לדבר עליו הוא היכולת להגדיר "סימניות". אם אני נכנס, אם אני עובד באחת הפלטפורמות שלי ואני רוצה להתמקד רק במצב הטבלאות שלי, אני יכול להוסיף סימניה. אני יודע, תכונה מאוד פשוטה, אבל כל כך נחמדה, במיוחד כשאתה עובד עם כמה מקורות נתונים וכמה פלטפורמות כמו ה- DBA של היום. כדי להיות מסוגל להיכנס למערכת, הפעל את DBbrevan ואפשר למנהל הסימניות לקחת אותך ישר למקום בעץ בו אתה צריך להיות ולהיות מסוגל לעבוד. ואז מכאן יכולתי ליצור טבלה חדשה, ושוב, על הפלטפורמות בהן אנו תומכים שראית קודם לכן, ואנחנו הולכים אותך דרך "אשף" כדי לאפשר לך לנהוג ולפתח וליצור את הטבלה. ואנחנו ניצור את כל התחביר הדרוש כדי לעשות זאת מאחורי הקלעים עבורך ואז נציג לך את זה בסוף בתצוגה מקדימה. אתה יכול להגיע לאימות, לראות בדיוק מה אנחנו הולכים לייצר. אתה יכול ללחוץ על כפתור "ביצוע", ואז על כפתור "סיום", תן לו לבצע. או שאתה יכול לשמור אותו או לדחוף אותו לחלון ISQL אחר, אז הפוך אותו, שוב, אולי הוא צריך להיות חלק מתסריט גדול יותר, גדול יותר שאתה רוצה לשמור ולפרוס בשעות חלון האצווה שלך.
זוהי סקירה כללית של DBbrevan. כשאנחנו מדברים על זה, שוב, מדובר במוצר שרואים הרבה פלטפורמות, תמיכה בפלטפורמות הללו וחווית משתמש נהדרת, משוב נהדר גם מהלקוחות שלנו. ואם אתה מעוניין, כאחד מחברי הפאנל, אך אם אתה צריך למצוא משהו שקשור ל- IDERA או DBöruan, אל תהסס לפנות אליך ואתה בהחלט יכול למצוא אותי בכתובת הדוא"ל שלי.
אריק קוונהאג: בסדר, אני מניח שאפתח את זה לרובין לשאלות ואז דז ואז אעקוב אחר שאלות ותשובות מהנוכחים. רובין, קח את זה משם.
רובין בלור: אוקיי, ובכן, אני מתכוון, השאלה הראשונה, אני באמת מכיר את DBwartan כבר לא מעט זמן, אז אני די מודע ליכולות שלה. מה שהייתי מעוניין שתתייחס אליו הוא מסלוליו העתידיים מכאן. זאת אומרת, אני מבין, אתה יודע, בפעם האחרונה שהסתכלתי על זה, זה כנראה היה מזמן. אני רואה שאתה תומך לפחות בשלושה מאגרי מידע שלא הבנתי שתמכת בעבר. מהו הנתיב קדימה עבור DBbrevan? האם סביר להניח שאתה רק הולך להוסיף עוד ועוד מסדי נתונים או שזה עניין של הרחבת תכונות? לאן אתה מתכוון ללכת עם זה?
סקוט וואלס: זו שאלה נהדרת והייתי רוצה את כל האמור לעיל. אנו בוודאי נמשיך לבנות כי פלטפורמות RDBMS המסורתיות אינן יושבות בשקט, נכון? הם ממשיכים להתפתח. נמשיך ללכת בדרך זו. ואז תראה אותנו מתחילים להסתכל והולכים בכיוון ההוא של תמיכה בפלטפורמות חדשות נטו. מכיוון שאנו מכירים בכך שלמרות שחלק מהפלטפורמות הללו ממשיכות לצמוח, ה- RDBMS המסורתי, ישנם מצבים מסוימים שהפלטפורמות החדשות הן הפלטפורמות הנכונות שהלקוחות יוכלו ללכת איתן. אנו באמת עוקבים מקרוב אחר השוק ההוא, על המגזר ההוא, ומנסים לקבל את ההחלטות הנכונות באילו פלטפורמות ללכת. נראה שהם משתנים כל יום, באופן מעשי.
רובין בלור: ובכן, כמו שגם אני וגם דז אמרנו, זה שוק מאוד תוסס, הוא אולי דרך אחת להסתכל עליו. דבר נוסף שאהיה מעוניין בו - ברור שאתה לא תוכל לענות על שאלה זו בפירוט מדויק, אבל נתקלתי באתרים בזמני שבהם יש אלף מקרים של אורקל, ואורקל לא הייתה המסד הנתונים היחיד בו נעשה שימוש, שהיה בפריסה, אתה יודע. וכשדיברתי איתם בעצם על איך לכל הרוחות אתה מצליח להעביר הרבה מקרים שהם אמרו, "נו, אתה יודע, יש רק כחמישה או שישה מופעים גדולים ויש לנו בערך שלושה DBA שפרסנו על זה." אני מעוניין במונחים של שימוש ב- DBbrevan, מכיוון שאתה יכול לעשות איתו המון דברים, כמה מסדי נתונים זה יושב, נניח בדרך כלל, או אפילו מהן הדוגמאות הגדולות ביותר לכמה מחרוזות שהיא יכולה לנהל בו-זמנית?
סקוט וולז: ובכן, ראיתי מצבים - ושוב, זה קצת מסובך, השאלה הזו היא, מכיוון ש- DBbrevan מאפשרת לי להגדיר חיבורים מרובים או מספר מקורות נתונים למופע יחיד. אולי אני רוצה לעשות syslogin ואז להתחבר להרשאות נמוכות יותר אבל התמודדתי עם לקוחות שעם כל התמוטטות זה הולך למסכים מרובים. עכשיו כששאלתי אותם את זה, השאלה ששאלת אותי היא, "איך אתה מסתדר עם רבים?" ואז הוא אומר, "אני לא." נכון? "אני מנהל את מה שאני יכול, אבל אני צריך גישה לכל דבר." אני עדיין לא רואה כל דבר שעוצר, אתה יודע, הגבולות העליונים של מה שאנשים יכולים לנהל הם באמת הגבול העליון של מה שהאדם הזה, האדם, יכול ידית. אבל אתה יודע, כפי שציינתי, האנשים האלה שאני אתגר איתם, הם מודים בגלוי שיש להם את כל אותם קשרים, אבל אין מצב שהם יכולים להסתדר עם זה. הם סומכים על הצוות שלהם. כפי שאני בטוח שחווית, כן.
רובין בלור: ובכן, הייתי בעצמי DBA, למרות שלא עשיתי את זה הרבה זמן. והדבר האחד שידוע לך, אני זוכר, מעל ומעבר לכל דבר אחר במאגרי מידע יחסיים, הוא שאתה יכול לעשות כמות עצומה של דברים באמצעות SQL. לעיתים קרובות יותר ממה שאתה חושב שיכולת. מה שמסביר בצורה זו או אחרת חלק מהפונקציונליות שקיבלה ל- DBbrevan, מכיוון שהיא פשוט מתורגמת ישירות ל- SQL. אבל, אתה יודע, אני בטוח שאתה עושה דברים אחרים. הכל סקריפטים של SQL או שיש עוד שגרות מיוחדות שנכתבו למצבים אזוטריים?
סקוט וואלס: כן, הרבה מזה, עיקרו הוא SQL, זה בדיוק אופיו. אבל אנו כותבים שגרות שניתן להפעיל משורת פקודה באמצעות כלי הספק, מקצות הספק. אנו נכניס קצוות קדמיים, אתה יודע, למשל, עבור כלי העומס של נתונים בפלטפורמות, נכון? אלה אינם סקריפטים של SQL, נכון, אלה עבודות בשורת פקודה. זה ייצר כאלה ויוכל לתת את אלה ל- DBA שהם יוכלו לבצע אז. ראה כן, נעשה קצת משניהם אבל רובם הם סקריפטים של SQL.
רובין בלור: כשאתה מסתכל, כי ברור שאתה חייב בדרך זו או אחרת להסתכל על ההתפתחויות שמתרחשות בעיניי כחדשות למדי. זאת אומרת, אחד הדברים שמוצאים לי מעניינים שקורה הוא ש- Spark כמובן ממריא כמו טיל, אבל ה- SQL של Spark, הוא נעלם מלהיות לא בשלים להחריד כדי להתחיל להיראות קצת יותר בוגרים עם קצת יותר יכולות SQL. האם אתה מסתכל על דברים כאלה ותוהה אם אתה מתכוון להתחיל לנהל את אלה עם DBbrevan?
סקוט וואלס: בהחלט ואני כן. זה תמיד שם. אני יודע שצוות ניהול המוצרים שלנו תמיד מסתכל לאן ללכת ובאופן מוחלט, הכל על השולחן בשבילנו, ביחס למה שאנחנו מסתכלים עליו בעתיד.
רובין בלור: אוקיי, דז, אתה רוצה לערום?
דז בלנשפילד: כן, למעשה, יש שם דברים נהדרים שפתחת לי את הדלת שם, רובין. תודה רבה לך. אני מעוניין רק לחקור כמה מהדברים שקופצים לי כשאני מסתכל על מוצרים כאלה ואני מתרגש מאוד. כאשר בדקתי שוב ושוב את שיעורי הבית שלי, כי כמו שד"ר רובין בלור הזכיר לפני כן, הוא גם אני עוקב אחר זה זמן מה ואני זוכר שבדקתי את הדרישות למפרט שלך שלשום וחשבתי, למעשה, הדבר הזה פועל ממש נשען על מה שהוא עושה בפועל. ואני חושב מהזיכרון - תקן אותי אם אני טועה - אני חושב שזה היה כמו מעט כמו שביצועים של מחשב נייד היו מריצים בנוחות DB DBan ובכל זאת הוא מסוגל להריץ כמה קצוות בסיס נתונים די משמעותיים. והייתי די מעוניין לראות שיש לך גם פיירבירד ואת גרינפלום. התרשמתי למדי מהדרישה או מפרט החומרה שיכולה ממש ממש לפעול כמו אספקת זיכרון RAM במעבד אחד של גיגה-הרץ. זה היה די מרשים.
אבל מקרי השימוש הם משהו שאני רוצה להתעמק בו רק קצת. האם אתה רואה את השימוש במוצר במקרה של צורך בגלל סביבות קיימות שזה עתה יצאו מכלל שליטה, או שאתה רואה אנשים עכשיו קצת יותר פרואקטיביים ואומרים, אתה יודע, אנחנו בונים משהו מאוד גדול, זה מורכב. ואני חושב על מיזוגים ורכישות למשל כאן, שם ארגון עשוי לרכוש חבורה של חברות - קטנות, בינוניות, גדולות, מה שלא יהיה - ובסופו של דבר ירשו את כל הסביבות הללו וייאלצו לבנות יכולת DB חדשה. מהם מקרי השימוש בדרך כלל ביחס לסוג הארגון וסוג היישום אליו? האם זה בעיקר אנשים שיש להם סביבות קיימות וצריכים פשוט לנקות אותם ולקבל שליטה עליהם או שאנשים קצת יותר פרואקטיביים וחושבים על המורכבות שהם עומדים לבנות ויחזירו אותך לעלות מוקדם?
סקוט וואלס: אנו רואים יותר מהתחלת העבודה מוקדם מהסיבה שציינת, הגיבוש. עם רוחב התמיכה בפלטפורמות שיש לנו, זה לא הגהה מוחלטת לעתיד, נכון, אבל זה מכניס אתכם ואת DBA שלכם למצב טוב באמת שכשהם מסתכלים על יעד רכישה פוטנציאלי, נכון, הם קצת פחות, אתה יודע, המחשבה על אילו פלטפורמות יכולות להיות בירושה, נכון? למרות שזה חשוב, נכון, הדאגה שם היא קצת פחות ממה שזה מתכוון ל- DBA שלנו, נכון? ל- DBA יש מוצר עכשיו שהם יודעים שהם יכולים להתחבר ואם הם מכירים את השימוש במוצר הם יתוודעו להתחבר לפלטפורמה שרק רכשו זה עתה. אז זה ללא ספק תחום שאנחנו רואים, שוב אתם יודעים, זמן רב, הלקוחות עם ה- mash-up הזה של כל הפלטפורמות האלה, נכון? איך אני אמצא את הידיים על זה, נכון? והם ניסו את זה מכיוון שתהליך המחשבה הוא שלכל אחת מהפלטפורמות יש כלי, נכון? אנחנו יכולים להשתמש בכלי שלנו, נכון? אבל בסופו של דבר זה חוזר, אתה יודע מה, כן אתה יכול, אבל לא רק שאני אצטרך ללמוד כל אחת מהפלטפורמות, עכשיו אני לומד כל אחד מהכלים שנלווים לכל אחת מהפלטפורמות ו אז אתה פשוט הרכבת את העבודה של DBA. אז אנחנו גם רואים את הסיטואציה שבה הם חוזרים אלינו ואומרים, "אתה יודע, אנחנו צריכים לשים יד על זה. בוא נקבל כלי אחד עבור ה- DBA, כי יש לי דברים חשובים יותר ל- DBA מאשר ללמוד את ממשק המשתמש של כלי חדש. או כלים שונים. "
דז בלנשפילד: כן, לא בהחלט. ואתה יודע, כשאתה רואה, אני חושב מהזיכרון כשחיפשתי אתמול רק כדי לבדוק שוב לא טעיתי, אני זוכר שתמכת בסיבייס למשל, אז הדבר הזה קיים קצת. יש עוד שאלה שהייתה לי עבורך בעצם סתם - כן, זה נהדר שיש את Greenplum ו- Firebird ברשימה שלך, אבל Sybase שלך, סוג כזה של גילאים מהר מאוד, שמראה שהוא קיים זמן מה ועשית עבודה טובה.
אשכולות. אם כן, אחד מכאבי הראש הגדולים ביותר ל- DBA הוא שהם יצביעו על מה שנראה כמו כתובת IP ושלל ממשקי API או אם זה JDBC או LDBC או כל מה שאנחנו מדברים איתו, אבל מאחוריו יש אשכול. מה יכול, או האם DBbrevan יודע על מה שמאחורי הדלת מספר 1, כביכול, כמו כאשר אני מתחבר למסד הנתונים האחורי, האם אני יכול לראות את כל הסביבות שמאחורי שם, ובמיוחד, כך שיש שני חלקים ל שאלה, אולי. האשכול, למשל, כשאתה חושב על, אתה יודע, אתה תומך ב- IBM DB2 ו- Microsoft SQL Database Server ו- MySQL ו- PostgreSQL ו- Oracle וכמה מאותם RDBMS מסורתיים, ואתה יודע, תמיד אנו מנהלים עבד-מאסטר או מאסטר-מאסטר סביבה ליתירות וזמינות גבוהה וגם לביצועים. האם DBbrevan יודע שיש משהו מאחורי הדלת מספר אחד שאינו רק בסיס נתונים אחד כשלעצמו, אלא אשכול, ואם כן, מה הוא יודע על זה? וכדי לזרום לזה במהירות כדי שתוכל לענות על אותה שאלה, סליחה. אז, מאחורי האשכולות בכמה מהתרחישים שיש לך, איך אנשים מתמודדים עם התמהיל בין סביבות הייצור לסביבות התאוששות מאסון, ככל שהשימוש של DBwartan נוגע?
סקוט וואלס: שאלות נהדרות. אני אתן לך שזה הולך להיות מותנה בפלטפורמות הספציפיות כי ככל שננסה, תהיה לנו רמות תמיכה שונות לכמה מאותן תכונות מעמיקות, העמוקות יותר למטה. עבור אורקל, למשל, וסביבת ה- RAC שלהם, Real Application Cluster, אתה יכול להתחבר לצומת הראשי באותו אשכול אך עם זאת לעבור דרך צג בסיס הנתונים שהראתי, אנו הולכים לאפשר לך לראות את ה- SQL פועל ואנחנו בעצם אני אגיד לך איזה צומת של האשכול שהוא פועל, נכון? כדי לאפשר לך לראות בדיוק אם אתה יודע שאילתה פועלת באטיות, בואו לפקוח עין על זה, באיזה צומת היא פועלת? מכיוון שבהכרח כל הסיבה לאשכול, נכון, היא למשתמש הקצה, לא אכפת לו היכן הוא בוצע, אבל עבור ה- DBA עלינו לעקוב אחר סוג המידע הזה. אנו מסוגלים לרדת לרמה זו של פירוט באורקל, למשל. לפלטפורמות האחרות שיש לנו קישוריות, ככל הנראה לא כל כך הרבה פירוט מאיתנו עבור אורקל.
לגבי הייצור וסביבת הפיתוח, זו שאלה טובה. אנו נותנים את אותה רמת תמיכה. הדרך העיקרית האמיתית בה אנו הולכים לסייע, שכבת הקישוריות הולכת להיות שם, נכון? אנו נוכל להתחבר ולעשות את כל התכונות. יש לי לקוחות המשתמשים בכמה מהתכונות ב- DBbrevan כדי לסווג את מקורות הנתונים שלהם, נכון? ושוב, יתכן וזה קצת נענה לשאלה המדויקת שאתה שואל, אך אנו הולכים לאפשר להם לציין באופן גרפי בזמן שהם עובדים. מכיוון שזה אחד הדברים ב- DBbrevan, האם אוכל להחליף במהירות בין מקורות נתונים. והדבר הבא שאתה יודע שאני מתכונן לנהל הצהרה קטועה ואני מחפש לראות האם אני מחובר - האם פשוט ניהלתי את זה נגד ייצור או פיתוח? וכך אנו מספקים כמה תכונות בתוך DBbrevan כדי לסייע ל- DBA שם בחוץ לנהל זאת ולהרחיק אותם, אם תרצו, עם כמה מפעולות DBA.
דז בלנשפילד: עם זה בחשבון, ברשימה הארוכה של הפלטפורמות שאתה תומך בה כרגע, ואני בטוח שזה יתפוצץ בקרוב מאוד מסיבות מובנות. אני מתכוון, אתה תומך בדוגמאות של למשל לומר DB2 ב- z / OS, למשל, במיינפריים, ואז ברור שאתה תומך בדומה למה שהיינו קוראים לזה אמצע טווח, אבל עכשיו רק מערכות UNIX, ומעין פלטפורמות מודרניות יותר, אתה דע, לינוקס ואז בסופו של דבר זה יעבור לאוהבי Bluemix ו- Cloud Foundry, כך שבסופו של דבר DB2 יפעל ב- Cloud Foundry ב- Bluemix, עם IBM והענן יהיה רך. האם אנשים כרגע מנהלים לא רק את הניהול והמעקב, אלא גם שהזכרת לפני היכולת להעביר ולהעביר נתונים מסביב. האם אתה רואה אנשים קופצים למיטה עם DBwartan ואומרים, "אתה יודע מה, יש לנו המון דברים על המסגרות הראשיות הישנות שאנחנו פשוט צריכים לרדת וזה היה ממש טרחה לעשות את זה. אם אני יכול להצביע, לחץ וגרור מפה לשם, אני באמת יכול להעביר ולהעביר את הנתונים והסכימה שלי. "האם זה דבר שאנשים עושים?
סקוט וואלס: הם אכן זזים, נכון? הם מעבירים את הנתונים, נכון? כעת, הם משתמשים ב- DBbrevan ככלי לכך. האם זה עושה הכל בשבילם? לא. אנחנו מתחילים, אתה יודע, את הגרירה והשחרור, לא בדיוק שם, אבל אנו מאפשרים להם ליצור כמה סקריפטים, כי באופן אידיאלי אתה רוצה להשתמש - אתה לא רוצה שהתפקיד הזה יהיה פועל על הלקוח שלך, על המחשב הנייד, מהסיבה שציינת. אנחנו יכולים לרוץ על טביעת רגל נמוכה מאוד, נכון? אנו עוזרים להם ליצור סקריפטים ואז להפוך אותו ולבנות אותו ואז הם יכולים לספק את הסקריפט הזה ולהפעיל אותו בשרת, נכון? וקבל את הכוח, כוחות הסוס מאחורי השרת לעשות זאת. אנו עוזרים להם לייצר חלק מהעבודות שלהם כדי לבצע חלק מהעבודה הזו.
דז בלנשפילד: נכון. כמה אחרונות בשבילך ואז אנו עשויים לחזור אחורה. הדבר שבאמת היכה אותי פשוט עובר את התוספת שלך, שהיא פנטסטית, ולמעשה, הלוואי שהיה לנו עוד שעה להיכנס לפרטים נוספים. אתגר גדול באמת עבור DBA, נכון, הוא ציות בסיסי, ממשל כללי של התשתיות, הביקורות, דיווח על המצב הנוכחי, התבוננות בהיערכות עתידית לדברים כמו, אתה יודע, רק צמיחה כללית של הסביבה. זה מדהים אותי שלמרות שאותו ליבת מה שהמוצר שלך עושה עושה וזה פשוט הופך את החיים לקלים, החלונית הזכוכית היחידה הזו, השקפה יחידה על העולם, ואני בעצם יכולה ללחוץ ולצבוע ולגרור ואני אוהבת את העובדה שיכולתי לאמן מישהו שיעשה זאת מהר מאוד עכשיו, הם לא צריכים לקרוא את המדריך, כביכול. זה מדהים אותי שהכלי גם נותן לי את היכולת לעשות חבורה שלמה של דברים סביב ממשל ותאימות וביקורות, שאני תוהה אם אנשים באמת התעוררו, אני בטוח שיש להם.
אבל האם אתה רואה אנשים עכשיו להסתכל על זה וללכת, וזה כמו הרגע הזה של יוריקה, א-חה, הולך, "היי, אתה יודע מה, זה הופך את חיי ה- DBA לקלים מעכשיו, או קלים יותר מנקודת מבט מבצעית או נקודת מבט פיתוח. אבל אלוהים, נוכל למעשה לדווח על כל בסיסי הנתונים שלנו עכשיו ועל כל מערכות הנתונים וכל הנתונים חסרי התוכן וכל המטא נתונים מסביב. כמו, למי יש גישה, מתי יש להם גישה, מדוע יש להם גישה ואיזה סוג גישה יש להם. "ואז, פתאום, מתמודדים עם כמה מהאתגרים סביב הציות. במיוחד כשיש לנו כמה דברים גדולים באמת סביב הפרות נתונים. יש לנו כמה דברים מדהימים כמו המשברים הפיננסיים העולמיים, כל האתגרים הללו מגיעים אליהם, אבל איך לכל הרוחות אנחנו הולכים למדוד ולפקח ולטפל בתאימות? האם זה סוג של דבר גדול עבור אנשים או שזה עדיין ימי בראשית, סוג של ימי המוקדמות ביחס ליישום DBRSan עליו?
סקוט וואלס: יש לי לקוחות שלא יכולים לומר מספיק על DBbrevan. עכשיו אלה הבינו את זה. הנורה נדלקת. הם אומרים, "רגע. אני יכול לענות ולהגיב ולייצר כמה מהדיווחים שציינת, נכון, הכל מתוך כלי אחד. יש לי את זה. "עכשיו יש עוד כאלה שעדיין יתמודדו עם זה וזה יכול להיות מסיבות שונות, נכון? יתכן שהם עדיין לא או שאולי מישהו אחר מטופל בהם, אבל הלקוחות שלנו שמצאנו שמשתמשים בזה, זה רגע א-הא, נכון? זה לא רק שאני מסוגל ליצור טבלה של כל הדברים האלה. ולמעשה, עם כל דרישות הציות, זה עצום. זו עבודה בפני עצמה.
דז בלנשפילד: ובכן, אכן. ואתה יודע, אני מתכוון, מראשיי אני חושב מייד, אתה יודע, אם יש מישהו שמגיע ואומר שהם רצו ליצור בסיס נתונים לניהול תצורה, CMD, אם הם צריכים לפגוש את הכל מסרבנס -אקסלי ל COBIT ל- ITIL, אתה יודע, ציות SWIFT ובנקאות, אפילו יורדים כמו ארגון התקנים הבינלאומי, ISO 27001, 27002. כל המסגרות הגדולות האלה באמת. אחד האתגרים הוא פשוט למצוא איפה הנתונים, מי מנהל אותם, באיזה פורמט הם נמצאים ואני חושב, זה היה בשבילי, כמו בשבילי פשוט צופה בהם עכשיו ברגע שהרגע היוריקה פשוט הלך, זה היה כמו, תלו בשנייה, הייתי יכול לזרוק את זה אפילו למישהו שאינו בהכרח DBA, אבל הייתי יכול לאמן אותו במהירות ולומר, "יש כלי ציות." אני חושב שזה נהדר שהוא עושה את שלו במאגר ניהול. עולם הניהול.
אבל אני יושב כאן וחושב, אלוהים, אתה יודע, את העובדה שאתה יכול לנהל מספר רב של פלטפורמות כאחת בימינו, ואתה יכול לצלול למטה, כמו שאמרת, לרשום את העסקאות שאתה עושה. אתה יודע, דמיין לקחת את הכלי הזה לאירוע של הפרת נתונים והצוות האבטחה שלך מתרוצץ ומנסה למצוא מה איפה ולמה, ומי ראה מה. וככל שהם מסתובבים, הם צריכים לרשום ולעקוב אחר כל פעולה שהם מבצעים מכיוון שהם עלולים להפוך לחלק מהבעיה אם הם לא יכולים אחרת. כן, אני חושב שזו יכולת מדהימה כאן, שאתה יודע, אתה יכול מיד להתחיל לעשות, אתה יודע. במיוחד כשאנחנו בוחנים את האתגרים שבביקורת נתונים שאתה מכיר, יש לנו מסיב כזה כמו זחילה תכונתית, כביכול, עם ערכות נתונים ונתונים.
ואחד הדברים שדיברנו עליהם בכמה מופעים אחרים שעשינו זה, אתה יודע, איך אתה הולך למצוא את הנתונים שלך ולעיתים קרובות אנו מדברים על העובדה שכשאתה מתחיל בארגון כלשהו, אתה נוטה קם בתא שלך והכניס את ידך לאוויר ונופף והלך, "מישהו יודע איפה מאגר המידע הזה? איך מגיעים למקור נתונים זה? איפה הקובץ הזה? "" לכי לבקש קבלה. "נכון? הכלי שלך יכול לספק מיד את היכולת למצוא דברים ולגלות אותם ואפילו לדווח עליהם.
חזור לאחת מהשאלות רק בקצרה ואז אארוך ואחזור לאריק. זה מדהים אותי שהקנה המידה יהפוך לאתגר בעוד 12 חודשים הקרובים עבורך. האם אתה יכול לתת לנו תובנה, רק בנקודת מבט של שלושים אלף רגל, אני מניח, בקנה המידה או בטווח הסולם ש- DBwartan הגיע לעבוד. אני יכול לדמיין שכאשר אני מניח את זה למחשב הנייד שלי ואני מתנדנד ואני מכוון את זה לסביבה אני יכול לגלות את זה ואני יכול להתחיל לעשות עליו דברים. אני מתאר לעצמי שזה נמשך כמו מנוע בסיס נתונים של קוד פתוח קטן, עם כמה שורות וטבלאות. לאיזה קנה מידה זה יעלה? דיברת על DB2 במיינפריים, זה גדול. ואשכולות. מה טווח הסולם שאנחנו יכולים להתמודד איתו כאן? ורובין די נגע בזה קודם, אבל אני רק אצטרך להיכנס לזה במעט יותר פירוט לכמה גדול אנחנו יכולים להגיע עם DBbrevan.
סקוט וואלס: בטח. בהחלט יהיו האתגרים שלך מכיוון שמדובר בתוכנת לקוח. וכך, שוב, אם אני עובד על פריים פריים, כשאני עובד נגד מערכת הבדיקה שלנו על המסגרת הגדולה שיש לנו, אני יכול להצביע על מיליוני שורות ולעשות שיתוף חוצה מול מיליוני שורות. כל העבודה הולכת להיעשות בשרת, נכון, כי אנחנו מעבירים את הפקודה הזו, וזה רק עניין של DBbrevan שיטפל בערכות התוצאות, נכון? וכך זה האתגר וזה היופי, הנכון, של מה שאנחנו עושים. עיקר ההרמה הכבדה נעשית בשרת. אנחנו פשוט מטפלים בכל התוצאות. וכך, שוב, אתם נקלעים לסיטואציות כמובן כשרוצים להריץ עשר שאילתות במקביל שכולן מחזירות מיליוני שורות, כן, בהחלט, אתם עשויים למצוא את עצמכם במופע כלשהו שם, נכון? אבל בשום רגע אין לי לקוחות שנרתעים מלהריץ שאילתות גדולות נגד DBwartan, אתה יודע, נגד בסיס הנתונים שלהם. שוב, כמו שאמרתי, קילומטראז 'משתנה תלוי בהרבה גורמים, נכון, אבל, שוב, כמו שאמרתי, אני מתמודד עם מיליוני שורות שחוזרות וכל עוד זה ממלא את הרשת, אתה יודע, אני' אני מוכן ללכת. אבל לפעמים ברור לי לחכות שהתוצאות יחזרו.
דז בלנשפילד: יש לי שאלה עבורך לפני שאני מתמלא, כי לקחתי יותר מדי מזמנך ומודה לך על כך. רק ספר לנו קצת יותר מסביב, אתה יודע, לקרוא את המפרט האחרון אתמול רק כדי לוודא שאני חוצה את הצד טוב כמו שחשבתי שאני. ניטור תהליכים ומעין התרעות והודעות, אתה יודע, תכנון יכולות מעלה את כל הנושאים האדירים עם DBAs, כל היום בכל יום, אתה יודע. האם מישהו עומד למלא את הטבלה הזו, האם הוא עומד למלא את בסיס הנתונים, האם הוא הולך למלא את שטח הדיסק שיש לי, איך אוכל לנהל אותו? תן לנו סקירה מהירה על סוג ניטור התהליכים ובמיוחד ניטור התראות ואז באופן אידיאלי סביב תכנון קיבולת. אני חושב שזה תחום שלדעתי יכול להיות הרבה עניין בו.
סקוט וואלס: ניטור תהליכים הראה ככל הנראה שהתכונה שרוב בסיס הלקוחות שלנו משתמש וזה צג מסד נתונים כדי להיות מסוגל להראות ולעשות זאת. ויש לנו כמה בחבילת האנליסטים. לאנליסט הביצועים יש כמה התראות שתוכלו להגדיר כאשר עומדים בסף מסוים. זה יכול להתריע. אולי מספר X של יומנים, שגיאות בקובץ היומן, אתה יודע, זה ייצא לך התראה. שטח הטבלה פגע באחוז מסוים מלא, אתה יכול לקבל התראה נוספת. והיופי בזה הוא האם אתה נמצא באותו הכלי, נכון, זה חלק מ- DBwartan כך שאתה פשוט לחץ לחיצה ימנית על השגיאה, על ההתראה, ואתה מסתדר עם DBwartan וזה לוקח אותך ישר לעורך שטח השולחן. . ותוכלו לטפל בבעיה ממש שם.
ביחס לקיבולת, זה ממש כפתור חם, ואנליסט הקיבולת שיש לנו כרגע מועבר ל- SQL Server, Oracle, DB2 LUW ו- Sybase ASE. וזה עושה בדיוק מה שתיארת. אתה יכול להתחיל, ברגע שנקבל כמה אוספים, נכון, ופעם נקבל גודל מדגם, ואולי גודל השורה שלו, אולי ספירת האובייקטים שלו, המון אפשרויות בתוך הכלי, ואז אתה יכול להתחיל לטרנד, נכון? ואיך זה ייראה בעוד חצי שנה? איך זה ייראה בעוד שתים עשרה חודשים? אני יכול מגמה, פשוט מגמה לדייט או שאני יכול לטרנד לערך, נכון? ודוגמא שהייתה לך, יש לי שטח X של שטח דיסק, על סמך זה, מתי אני עומד לעלות למגבלה הזו? בהתבסס על הצמיחה שיש לי והקולקציות האלה שעשיתי, מתי אני עומד לעלות לגבול הזה? לפחות אני יודע שאני יכול להתחיל לתכנן את זה. האם זה יהיה חצי שנה, האם זה יהיה שנתיים? אך שוב, אנו יכולים להשתמש באנליטיקאי הקיבולת כדי להתפתח.
דז בלנשפילד: זה מדהים. הדגמה פנטסטית. ממש נהנתי מזה. אני אחזור לאריק כי אני יודע שיש כמה שאלות שצצו מהקהל המדהים שלנו היום. תודה רבה, ממש נהדר להכיר היטב את המוצר, ואני מצפה לפקוח מקרוב עליו.
אריק קוואנה: אוקיי טוב. יש לנו כמה שאלות טובות. ואנחנו הולכים קצת עם הזמן אז ננסה להתנתק מהר כי אני יודע, סקוט, יש לך עצירה קשה וסגורה. הנה שאלה גדולה. מה דעתך לעבוד על חנויות נתונים ישנות כמו VSAM, ודגם 205, ו- IMS ו- IDMF וכל מיני דברים כאלה? אתה רואה את זה לעיתים קרובות מאוד בימים אלה ועד כמה זה עובד?
סקוט וואלס: אני לא רוצה להגיד לך שאתה תקוע. חלק מהסביבות האלה, אם יש להם ODBC או JDBC ואני יודע שחלק מהן נמצאות שם בחוץ, אנחנו יכולים להתחבר לזה ואתה יכול לעבוד עם זה בדרך זו. אבל לרוב המסך הירוק הוא הדרך להמשיך.
דז בלנשפילד: אני אוהב את המסך הירוק.
אריק קוואנה: טוב, אתה יודע, כפי שציין דז עם השקופית האחת, שם היו לו את כל היישומים והכלים השונים הזמינים כיום, זו מציאות מאוד מרתיעה עבור כל מי שרוצה לבצע באחריות את תפקידו של מנהל מסד נתונים. ואני מנחש שלאורך זמן אתם יכולים לבנות מחברים לכל אחד מהכלים הללו כאשר וכשלקוחות דורשים וכדומה, כן? כך שתאפשר חלונית זכוכית יחידה זו.
סקוט וואלס: וזה היה המפתח הגדול שעמד מאחורי הפיכת מכשיר ה- DBwartan להיות מסוגל להתמודד עם חיבורי JDBC ו- ODBC. באמת הארכנו את זה. עכשיו, כל עוד יש לנו את החיבור הזה, נכון, כל עוד יש לנו את הנהג הזה, נוכל להתחבר ולעבוד נגדו.
אריק קוואנה: זה דברים טובים. ובכן חברים, אנו מארכבים את כל אלה לצפייה מאוחרת יותר. פרסמתי קישור לשקופיות, אני מקווה שתוכל לראות זאת דרך SlideShare. תודה רבה על כל המאמצים שלך, רבותיי. שידור אינטרנט נפלא היום שוב. הרבה שקופיות טובות. הרבה תוכן טוב. אהבתי את ההדגמה הזו. זה באמת די מעניין שאתה מכוון למקום מתוק מאוד בשוק מכיוון שיש פיצוץ כזה של סוגי מסדי נתונים בימינו. ואנחנו פשוט צריכים כמנהלים מקום להתמודד עם כל זה. כל הכבוד חבר 'ה. אנו נדביק אותך מחר לעוד טכנולוגיות חמות. אני מקווה שיצאת מחר שעה. אותו זמן. אותה תחנה. אנו נתעדכן בפעם הבאה, חברים. שמור על עצמך. ביי ביי.
