Secondo gli analisti di Idc, con l’incremento dei workload legati all’AI si accentua ulteriormente l’enfasi sui dati, essenziali per le decisioni di business ed allo stesso tempo cresce il bisogno di poterli spostare in modo agile nel cloud. Per questo è indispensabile un approccio infrastrutturale in grado di sfruttare le possibilità dinamiche e la flessibilità alla base delle stesse scelte cloud. Questo suggerisce l’adozione di un’architettura dati intelligente che sia, già alle origini, progettata specificamente per il cloud e che mantenga, appunto, spiccate caratteristiche di flessibilità. In particolare vogliamo ricordare che un’“elastic-infrastructure” secondo Oracle deve offrire la possibilità di scalare progressivamente i server di database e storage, dimensionando correttamente l’infrastruttura per soddisfare i requisiti dei carichi di lavoro e mantenere i costi contenuti. L’elasticità di un archivio dati è correlata poi alla flessibilità del modello di dati e delle sue capacità di clustering. Maggiore è il numero di modifiche al modello di dati che possono essere tollerate – e più facilmente può essere gestito il clustering – più elastico viene considerato anche l’archivio dati.
E’ l’idea alla base di Oracle Exadata Exascale che consente alle istanze database di adattarsi e scalare senza problemi, questo allarga la possibilità di impiego su un esteso spettro di esigenze, a partire da piccole configurazioni di pochi core e gigabyte di dati fino a quelle più estese. Si preserva la possibilità di utilizzo in diverse capacità (anche in termini di snapshot e possibilità di clonazione), si facilitano sviluppo e test agili per applicazioni di qualsiasi dimensione, resta immutata l’adattabilità. Per certi aspetti si parla di una possibilità – quella relativa alla scalabilità gestita dello storage – che in precedenza, nell’offering di Oracle, era appannaggio solo di Asm (Automatic Storage Management), che comunque continua ad essere supportato. Entriamo nei dettagli.
Oracle Exadata Exascale è proposta costituita dal sistema di database mission-critical, Exadata, coniugato con la flessibilità della cloud infrastructure di seconda generazione di Oracle (Oci). Si propone quindi come un’architettura dati intelligente che combina i vantaggi di Exadata e del cloud con il modello pay-per-use, sulla base di un pool di risorse espandibile e flessibile (di fatto a piacere), per questo si parla di “iper-elasticità” che incontra i bisogni di qualsiasi dimensione di business.
![Kothanda Umamageswaran, senior VP Exadata e Scale-Out Technology di Oracle](https://inno3.it/wp-content/uploads/2024/07/Oracle_Kothanda-Kodi-Umamageswaran.jpg)
Ne parla così Kothanda Umamageswaran, senior VP Exadata e Scale-Out Technology di Oracle: “Exadata Exascale è Exadata ripensato per un cloud multitenant hyper-elastic ed è la proposta per tutti i servizi cloud del database Oracle. Riduce i costi dell’infrastruttura fino al 95% e rende possibile anche per carichi di lavoro minori e per le aziende più piccole sfruttare i benefici di Oracle Exadata per i database Oracle nel cloud”. Si abbinano di fatto il servizio Exadata Database su infrastruttura Exascale e Oracle Database 23ai su Oracle Cloud Infrastructure (Oci). Le aziende possono utilizzare l’infrastruttura cloud di Exadata, all’interno dell’architettura dati intelligente che consiste in un’infrastruttura virtualizzata ottimizzata per i database su pool di risorse di calcolo e storage condivisi. Con un’idea di fondo: “Portare l’alaborazione in cloud ai dati, invece che spostare i dati verso le risorse di calcolo in cloud”.
Oracle Exadata Exascale, i vantaggi
Abbiamo già accennato ai principali vantaggi, ma la loro declinazione specifica merita il relativo approfondimento. Con Exascale, l’elasticità delle risorse si coniuga con un modello effettivamente pay-per-use perché non ci sono costi aggiuntivi per Iops (non sono gli Iops la base calcolo in fatturazione). Gli utenti possono specificare il numero di Ecpu del server database e la capacità di storage di cui hanno bisogno, e ogni database è distribuito su server di storage condivisi per alte prestazioni e disponibilità, eliminando la necessità di fare provisioning ulteriori. Questo riduce il costo dell’infrastruttura entry-level per il servizio Exadata Database fino al 95% e consente una scalabilità flessibile e granulare delle risorse online. Ricordiamo in proposito che per Oracle l’Ecpu è il parametro di fatturazione standard per Autonomous Database. Introdotto all’inizio del 2023, si basa sul numero di core per ora allocato elasticamente da un pool di server di calcolo e storage e ha sostituito il conteggio per Ocpu, ovvero per capacità Cpu equivalente a una memoria centrale fisica di un processore Intel Xeon con hyperthreading abilitato.
Con Exascale, Oracle offre storage cloud abilitato ad interagire sfruttando funzionalità Rdma (Remote Direct Memory Access). I database sono distribuiti su tutti i server storage disponibili e un sistema intelligente basato sui dati consente di sfruttare tutte le Cpu per accelerare qualsiasi query di database. Inoltre, i dati sono replicati su tre diversi server di storage per fornire alti livelli di tolleranza ai guasti. Il cloud storage Exascale sposta in modo intelligente i dati caldi dal disco alla memoria come e quando serve. La comunicazione intelligente tra i server abilita la scalabilità necessaria dei DB attraverso i cluster di macchine virtuali Exascale e il sistema input/output Oltp intelligente, a bassa latenza, completa le transazioni critiche e supporta più utenti simultanei.
![Oracle Exadata Exascale - IO Latency a confronto](https://inno3.it/wp-content/uploads/2024/07/IO-Latency.jpg)
L’intelligenza del sistema provvedere a scaricare automaticamente le query Sql nel cloud storage Exascale, che permette la scalabilità necessaria del throughput per l’analisi. La disposizione in colonne automatica converte i dati nel formato voluto in memoria in velocità e utilizza automaticamente le cache flash nel cloud storage intelligente di Exascale per incrementare la capacità e le prestazioni.
Tutte le funzioni di ricerca sono poi accelerate grazie al sistema AI Smart Scan che opera in particolare sulle operazioni di ricerca vettoriale (vector query). Insieme al software di sistema Exadata 24ai, AI Smart Scan esegue le principali operazioni di ricerca vettoriale fino a 30 volte più velocemente, consentendo ai clienti di eseguire migliaia di ricerche vettoriali AI concorrenti in ambienti multiutente.
Ultimo, ma non ultimo – ne parlavamo in apertura in relazione alle possibilità di clonazione – gli utenti possono creare istantaneamente copie complete o “thin clone” utilizzando il cloud storage intelligente di Exascale e la sua tecnologia di reindirizzo alla scrittura grazie ad avanzate capacità di snapshot, copie che sono subito disponibili e hanno le stesse prestazioni e scala native di Exadata dei database di origine.
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