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Oracle SUN SPARC Server M8-8 und Serverzubehör

Die auf dem SPARC M8-Prozessor basierenden Server von Oracle sind die weltweit fortschrittlichsten Systeme für Unternehmens-Workloads. Sie bieten eine deutlich schnellere Leistung für Datenbanken und Java-Anwendungen im Vergleich zu Wettbewerbssystemen1. Die Software-in-Silicon-Technologie von Oracle beschleunigt In-Memory-Abfragen der Oracle-Datenbank und ermöglicht Echtzeitanalysen. Security in Silicon bietet Wide-Key-Verschlüsselung mit voller Geschwindigkeit und Schutz für Daten im Speicher. Dies ist die Grundlage für den Aufbau der besten und sichersten geschäftskritischen Cloud-Infrastruktur.

    Produktbeschreibung

    Der SPARC M8-8-Server von Oracle ist ein System mit acht Prozessoren, das es Unternehmen ermöglicht, auf IT-Anforderungen mit extremer Sicherheit und Leistung zu geringeren Kosten im Vergleich zu Alternativen zu reagieren. Es ist ideal für eine Vielzahl von Workloads der Enterprise-Klasse, einschließlich Datenbanken, Anwendungen, Java und Middleware, insbesondere in einer Cloud-Umgebung. Dieses System basiert auf dem SPARC M8-Prozessor und nutzt die revolutionäre Software in Silicon-Technologie von Oracle.
    Die SPARC-Server von Oracle werden gemeinsam mit Oracle-Software entwickelt, um die beste Leistung, Effizienz und Sicherheit bei der Ausführung von Unternehmensanwendungen, OLTP und Analysen zu gewährleisten. Mit einer bis zu doppelt so hohen Leistung als Konkurrenzprodukte1 ermöglichen die SPARC-Server von Oracle IT-Organisationen, ihre Investitionen in Java-Anwendungen und Datenbanksoftware optimal zu nutzen.

    Produktvorteil

    Die Software-in-Silicon-Technologie stellt einen Durchbruch im Mikroprozessor- und Serverdesign dar und ermöglicht eine schnellere Ausführung von Datenbanken und Anwendungen mit beispielloser Sicherheit und Zuverlässigkeit. Dieses innovative Software-in-Silicon-Design befindet sich nun in der zweiten Generation und umfasst Data Analytics Accelerator (DAX)-Engines, die direkt in den SPARC M8-Prozessorchip integriert sind, um SQL-Primitive zu verarbeiten, wie sie beispielsweise von Oracle Database In-Memory ab Oracle Database 12c verwendet werden. Die DAX-Einheiten können auch von Java-Anwendungen genutzt werden, die mithilfe offener APIs Datenströme verarbeiten. Die Beschleuniger verarbeiten Daten mit voller Speichergeschwindigkeit und nutzen dabei die sehr hohe Speicherbandbreite des Prozessors. Dies führt zu einer extremen Beschleunigung von In-Memory-Abfragen und Analysevorgängen, während Prozessorkerne für andere nützliche Aufgaben frei werden. Darüber hinaus bedeutet die Fähigkeit der DAX-Einheiten, komprimierte Daten im laufenden Betrieb zu verarbeiten, dass größere Datenbanken im Speicher gehalten werden können oder dass für eine bestimmte Datenbankgröße weniger Serverspeicher konfiguriert werden muss. Schließlich führt der SPARC M8-Prozessor Oracle-Zahleneinheiten ein, die Oracle-Datenbankvorgänge mit Gleitkommadaten erheblich beschleunigen. Bedenken Sie das Ergebnis: Sie können schnelle In-Memory-Analysen für Ihre Datenbank durchführen und dabei viel weniger Speicher verbrauchen als die Größe Ihrer Daten, ohne die Serverauslastung wesentlich zu erhöhen oder Ihre OLTP-Vorgänge zu beeinträchtigen.

    Hauptmerkmale

    • Bis zu 2x schnellere Leistung als Konkurrenzsysteme für Java-Software, Datenbanken und Unternehmensanwendungen1
    • Extreme Beschleunigung von Oracle Database In-Memory-Abfragen, insbesondere für komprimierte Datenbanken
    • Möglichkeit zur Beschleunigung der Analyse von OLTP-Datenbanken und Java-Anwendungen, wodurch Echtzeiteinblicke in Transaktionsdaten ermöglicht werden
    • Einzigartiger Schutz der Anwendungsdaten vor Speicherangriffen oder Software-Exploits
    • End-to-End-Verschlüsselung der Daten mit nahezu null Leistungseinbußen
    • Einfaches Compliance-Management von Anwendungsumgebungen während ihres gesamten Lebenszyklus, wodurch die Sicherheit der Cloud-Infrastruktur gewährleistet wird
    • Virtualisierung mit nahezu keinem Overhead für die Bereitstellung von mehr als 100 virtuellen Maschinen pro Prozessor, wodurch die Kosten pro virtueller Maschine gesenkt werden

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