Iniciativa académica: UNAM Parte 1 Aquiles Loranca Sánchez.

Transcripción

1 IBM Information Management Iniciativa académica: UNAM Parte 1 Aquiles Loranca Sánchez. aloranca@mx1.ibm.com 27 de marzo de 2014 IBM Corporation

2 Agenda 2 Breve historia de Informix. Elementos claves de Informix. Elementos de arquitectura básica. Bases de Datos Orientas a Objetos. Preguntas. RECESO

3 Informix: Tradición en innovación. Future 2013 JSON XPS 3

4 Informix Simplemente poderoso! Informix es muy fácil de implementar, administrar y mantener. Fácil de usar Eficiencia Administre varias instancias vía SQL, herramientas gráficas o línea de comandos. Elegancia en el consumo de los recursos. Disponibilidad Escalabilidad Cero tiempos fuera en ventanas programadas. Crezca su infraestructura horizontalmente. Bajo Costo Performance Famoso por su rendimiento, y aún más rápido con IWA y TimeSeries. Embebible Espacio, hardware y tiempo dedicado a administración y soporte. Diseñado para ser embebido en aplicaciones. 4

5 Informix Flexible Grid Una red fácil de administrar compuesta de Servidores Informix para Alta Disponibilidad, Escalabilidad y Balanceo de Carga. Fácil administración Administre el grid como si fuera un solo servidor Seis 9 s de disponibilidad cero tiempos fuera para mantenimientos programados. Balanceo de Cargas Flexibilidad Distribuya su carga local, regional o globalmente. 5 Cero tiempos fuera Mezcle versiones de hardware, S.O. e Informix.

6 Informix Warehouse Accelerator Extensión a la versión Informix. Como producto o appliance. Permite crea un datamart de una forma más sencilla y rápida. Permite el manejo de búsquedas basado en columnas. Realizadas en memoria y comprimidas. Ofrece mejoras de respuesta del órden de VECES! 6

7 Time Series Informix Time Series is sorprendentemente rápido con requerimientos mínimos de almacenamiento. Flexible Data Loader Puede consumir fácilmente millones de registros en batch o tiempo real Minimiza las necesidades de almacenamiento Time Series requiere una fracción del almacenamiento Analytics integrado Embebible Embebido en 400,000 instancias en más de 25 soluciones de CISCO SIN DBAs 7 Business Intelligence en segundos contra horas con la competencia.

8 NonSQL Manejo de datos en formato JSON y BSON de forma nativa. 8 Programación compatible con Mongo Super escalable Usado con frecuencia para aplicaciones intercativas del tipo WEB o mobile Capacidad de usar datos relacionales y NoSQL

9 Plataformas de desarrollo. Gran variedad de ambientes y herramientas de desarrollo: Herramientas Open Source Ambientes de Desarrollo 9 API s Open Source Integración con IBM

10 Arquitectura básica. MEMORIA DISCO CPU RED 10

11 Instancias MEXICO Producción Desarrrollo 0.5 GB 1.5 GB 4 CPUs 1 CPU 750 GB prod_tcp 1526/tcp 100 GB desa_tcp 1527/tcp $INFORMIXDIR ($PATH=$INFORMIXDIR/bin:$PATH) $ONCONFIG $INFORMIXSERVER $SQLHOSTS (opcional) 11

12 Disco Dbspace Desarrollo datos rootdbs Datos Temporales Smartblobs temporal Chunk Cooked files Raw devices Extent Página 12

13 Disco (Cont.) 13

14 Memoria Residente Buffers de memoria* Diccionario de datos. Locks Virtual Mensajes Sorts. Comunicaciones vía Shared memory Group by. Sesiones. * A partir de la versión xC2+ los buffers están en su propia porción de memoria. 14

15 CPU Procesadores Virtuales Threads. 15

16 CPU Paralelismo (Join de dos tablas) Write Tiempo Sort DSA Tareas procesadas concurrentemente Join DSA Divide las tareas en subtareas Scan Serial Un solo thread 16 Paralelo Paralelizado

17 17

18 Bases de datos orientadas a Objetos Pensado para datos no convencionales. Propiedades (Atributos) Tipos de datos vs Primitivas Métodos Java, C, SPL. Encapsulamiento Herencia Polimorfismo 18

19 Bases de datos orientadas a Objetos Datablades. Webdatablade. Textsearch datablade. Timeseries datablade. Reconocimiento de rostros, Huellas digitales If you can imagine it, you can manage it. 19

20 Ejemplo: Números imaginarios Propiedades: i Z1 = ( 2, i ) X dec(); Y dec() Métodos: Suma Resta Encapsulamiento: Tipo de dato complex Polimorfismo: r Vector*Escalar Vector*Vector 20

21 Ejemplo: Números imaginarios Propiedades: i Complex*Real Z1(2, i ) Z1*2 X dec(); Y dec() Métodos: Suma Resta Encapsulamiento: Tipo de dato complex r Polimorfismo: Vector*Escalar (a,b i )*n = (na, nb i ) Vector*Vector 21

22 Ejemplo: Números imaginarios Propiedades: i Complex*Complex Z1(2, i ), Z2(3, i ) Z1*Z2 X dec(); Y dec() Métodos: Suma Resta Encapsulamiento: Tipo de dato complex r Polimorfismo: Vector*Escalar (a, b i )*(c, d i ) = (ac - bd, (ad + bc) i ) Vector*Vector 22

23 Ejemplo: Números imaginarios Propiedades: i Complex*Complex Z1(2, i ), Z2(3, i ) Z1*Z2 X dec(); Y dec() Métodos: Suma Resta Encapsulamiento: Tipo de dato complex r Polimorfismo: Vector*Escalar (a, b i )*(c, d i ) = (ac - bd, (ad + bc) i ) Vector*Vector 23

24 Ejemplo: Números imaginarios Propiedades: i Complex*Complex Z1(2, i ), Z2(3, i ) Z1*Z2 X dec(); Y dec() Métodos: Suma Resta Encapsulamiento: Tipo de dato complex r Polimorfismo: Vector*Escalar (a, b i )*(c, d i ) = (ac - bd, (ad + bc) i ) Vector*Vector 24

25 Ejemplo: Números imaginarios Propiedades: i Complex*Complex Z1(2, i ), Z2(3, i ) Z1*Z2 X dec(); Y dec() Métodos: Suma Resta Encapsulamiento: Tipo de dato complex r Polimorfismo: Vector*Escalar (a, b i )*(c, d i ) = (ac - bd, (ad + bc) i ) Vector*Vector 25

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