IBM presenta pureScale para DB2 como el ‘Exadata-killer’

En respuesta directa a la propuesta Exadata de Oracle, IBM ha presentado pureScale para clusters DB2, una nueva tecnología que promete máxima escalabilidad sin sacrificar el rendimiento.

escrito por:Lola Sánchez13 de octubre 2009
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IBM ha elegido el momento. Adelantándose al pistoletazo de salida de la conferencia de usuarios Oracle OpenWorld, donde está previsto que la compañía de Larry Ellison anuncie mejoras de su tecnología Real Application Clusters (RAC), el Gigante Azul ha presentado una nueva funcionalidad cluster bautizada pureScale reforzando la posición de su estandarte en tecnología de BBDD, DB2, en materia de escalabilidad, velocidad y coste.

De acuerdo con IBM, la nueva funcionalidad pureScale permite a las organizaciones escalar sus cluster DB2 sin sacrificar su rendimiento. Disponible a partir del próximo diciembre para los servidores IBM Power 550 Express y Power 595 corriendo Unix, IBM y Linux, pureScale proporciona a IBM un arma para luchar frente a la propuesta Exadata Database Machine de Oracle. “Es un Exadata-killer, en el sentido de que resulta mucho más económica y escalable”, afirma Bernie Spang, director de Estrategia de Producto de la división Information Management de IBM.

IBM no ha revelado todavía el precio de pureScale, que llama a los clientes a desplegar servidores en cluster utilizando tecnología Infiniband. Spang explica que uno o dos servidores en el cluster pureScale actúan como un “guardia de tráfico” que controla el grid “haciéndole aparecer como un único nodo para todas las aplicaciones que se conectan a él”.

Estos “guardias de tráfico” son muy eficientes gracias a una tecnología denominada Remote Directy Memory Access (RDMA), que permite a los servidores DB2 realizar directamente sus ‘query’ a la memoria cache de los servidores pureScale para el control del tráfico como si estuvieran en sus propias placas madre. De acuerdo con las pruebas realizadas por IBM, RDMA permite a los cluster de 64 nodos basados en pureScale gastar menos del 10 por ciento de su capacidad de proceso en la carga relacionada con el grid y este porcentaje se eleva hasta alrededor del 20 por ciento para los clusters de 100 nodos.

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