Den ständigt ökande mängden data som hanteras i datacenter orsakar en inneboende ineffektivitet: att flytta data runt är dyrt när det gäller bandbredd, latens och strömförbrukning, särskilt med tanke på den låga komplexiteten i många databasoperationer. I detta dokument undersöker vi närdatabehandling i databasmotorer, d.v.s. möjligheten att avlasta en del av beräkningen direkt till lagringsnoder. Vi implementerar våra idéer i Caribou, ett intelligent distribuerat lager som innehåller många av de lärdomar vi lärt oss när vi bygger system med specialiserad hårdvara. Caribou ger tillgång till DRAM/NVRAM-lagring över nätverket genom ett enkelt lagergränssnitt med nyckelvärden, där varje lagringsnod ger högbandsbredd nära databehandling vid linjehastighet och feltolerans genom replikering. Resultatet är en mycket effektiv, distribuerad, intelligent datalagring som kan användas både för att öka prestanda och minska strömförbrukningen och fastighetsanvändningen i datacenteret tack vare den mikroserverarkitektur som antagits.
Arbetet i Reference Ref undersöker avlastning av en del av beräkningen i databasmotorer direkt till lagringen med FPGA-baserade acceleratorer samtidigt som man inriktar sig på radorienterade databaser och implementerar en algoritm för icke-branschurval.
Caribou: Intelligent Distributed Storage
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}