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Oracle SUN SPARC Server M8-8 およびサーバーアクセサリ

オラクルの SPARC M8 プロセッサベースのサーバーは、エンタープライズワークロード向けの世界で最も先進的なシステムです。 これらは、競合他社のシステムと比較して、データベースと Java アプリケーションに対して大幅に高速なパフォーマンスを実現します1。 オラクルの Software in Silicon テクノロジーは、Oracle Database In-Memory クエリを高速化し、リアルタイム分析を可能にします。 Security in Silicon は、フルスピードのワイドキー暗号化に加えて、メモリ内のデータを保護します。 これは、最高かつ最も安全なミッションクリティカルなクラウド インフラストラクチャを構築するための基盤です。

    製品説明

    オラクルの SPARC M8-8 サーバーは 8 プロセッサ システムであり、組織が代替製品と比較して低コストで、優れたセキュリティとパフォーマンスで IT 需要に対応できるようにします。 特にクラウド環境における、データベース、アプリケーション、Java、ミドルウェアなどの幅広いエンタープライズ クラスのワークロードに最適です。 このシステムは SPARC M8 プロセッサをベースにしており、Oracle の革新的な Software in Silicon テクノロジーを使用しています。
    Oracle の SPARC サーバーは、エンタープライズ アプリケーション、OLTP、分析を実行する際に最高のパフォーマンス、効率、セキュリティを実現するために Oracle ソフトウェアと共同設計されています。 競合製品と比べてパフォーマンスが最大 2 倍優れているオラクルの SPARC サーバー 1 を使用すると、IT 組織は Java アプリケーションやデータベース ソフトウェアへの投資を最大限に活用できます。

    製品の利点

    Software in Silicon テクノロジーは、マイクロプロセッサーとサーバーの設計における画期的な進歩であり、データベースとアプリケーションをより高速に実行し、前例のないセキュリティと信頼性を実現します。 第 2 世代となったこの革新的なソフトウェア・イン・シリコン設計には、Oracle Database 12c 以降の Oracle Database In-Memory で使用される SQL プリミティブを処理するために SPARC M8 プロセッサ・シリコンに直接設計されたデータ分析アクセラレータ (DAX) エンジンが含まれています。 DAX ユニットは、オープン API を使用してデータ ストリームを操作する Java アプリケーションでも利用できます。 アクセラレータは、プロセッサの非常に高いメモリ帯域幅を利用して、フル メモリ速度でデータを操作します。 これにより、メモリ内のクエリと分析操作が大幅に高速化され、プロセッサ コアは他の有用な作業に使用できるようになります。 さらに、DAX ユニットが圧縮データをオンザフライで処理できるということは、より大きなデータベースをメモリ内に保持できること、または特定のデータベース サイズに対して構成する必要があるサーバー メモリが少なくなることを意味します。 最後に、SPARC M8 プロセッサには、浮動小数点データを含む Oracle Database の操作を大幅に高速化する Oracle Numbers ユニットが導入されています。 結果を考えてみましょう。サーバー使用率を大幅に高めたり、OLTP 操作に影響を与えたりすることなく、データのサイズよりもはるかに少ないメモリを使用して、データベース上で高速なインメモリ分析を実行できます。

    主な特長

    • Java ソフトウェア、データベース、エンタープライズ アプリケーションのパフォーマンスが競合他社のシステムより最大 2 倍高速1
    • Oracle Database In-Memoryクエリの極端な高速化(特に圧縮データベースの場合)
    • OLTP データベースと Java アプリケーションの分析を高速化し、トランザクション データに関するリアルタイムの洞察を可能にする機能
    • メモリ攻撃やソフトウェアの悪用からアプリケーション データを独自に保護
    • パフォーマンスへの影響がほぼゼロのデータのエンドツーエンド暗号化
    • アプリケーション環境のライフサイクル全体にわたる簡単なコンプライアンス管理により、クラウド インフラストラクチャのセキュリティを確保
    • プロセッサごとに 100 を超える仮想マシンを導入するためのほぼゼロのオーバーヘッド仮想化により、仮想マシンごとのコストを削減

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