المعالجة في الذاكرة

في تقنية الأقراص الصلبة، تُحمّل البيانات على القرص الصلب للحاسوب على شكل جداول متعددة وهياكل متعددة الأبعاد تُنفّذ عليها الاستعلامات. غالبًا ما تكون هذه التقنيات أنظمة إدارة قواعد بيانات علائقية (RDBMS)، تعتمد في الغالب على لغة الاستعلامات البنيوية ( SQL )، مثل SQL Server و MySQL و Oracle وغيرها. صُممت أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية لتلبية متطلبات معالجة المعاملات . باستخدام قاعدة بيانات تدعم عمليات الإضافة والتحديث والتجميع، تكون عمليات الربط (الشائعة في حلول ذكاء الأعمال ) بطيئة للغاية. من عيوبها أيضًا أن لغة SQL مصممة لجلب صفوف البيانات بكفاءة، بينما تتضمن استعلامات ذكاء الأعمال عادةً جلب أجزاء من البيانات، ما يستلزم عمليات حسابية معقدة.

لتحسين أداء الاستعلامات، يمكن إنشاء قواعد بيانات متعددة الأبعاد أو مكعبات OLAP ، والتي تُسمى أيضًا المعالجة التحليلية متعددة الأبعاد عبر الإنترنت (MOLAP) . قد يكون تصميم المكعب عملية معقدة وطويلة، وقد يكون تغيير هيكل المكعب للتكيف مع احتياجات العمل المتغيرة ديناميكيًا أمرًا شاقًا. تُملأ المكعبات مسبقًا بالبيانات للإجابة على استعلامات محددة، وعلى الرغم من أنها تزيد الأداء، إلا أنها لا تزال غير مثالية للإجابة على جميع الاستعلامات المخصصة. ^{[ 9 ]}  

قد يقضي موظفو تكنولوجيا المعلومات وقتاً طويلاً في تطوير وتحسين قواعد البيانات، وبناء الفهارس والتجميعات ، وتصميم المكعبات والمخططات النجمية ، ^ونمذجة البيانات ، وتحليل الاستعلامات. [ ^{10 ]}

تُعدّ قراءة البيانات من القرص الصلب أبطأ بكثير (ربما بمئات المرات) مقارنةً بقراءة البيانات نفسها من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM). ويتدهور الأداء بشكل ملحوظ، خاصةً عند تحليل كميات كبيرة من البيانات. ورغم أن لغة SQL أداة قوية للغاية، إلا أن تنفيذ الاستعلامات المعقدة باستخدام القرص الصلب يستغرق وقتًا طويلاً نسبيًا، وغالبًا ما يؤدي إلى انخفاض أداء معالجة المعاملات. وللحصول على نتائج ضمن وقت استجابة مقبول، صُممت العديد من مستودعات البيانات لحساب الملخصات مسبقًا والإجابة على استعلامات محددة فقط. لذا، تُعدّ خوارزميات التجميع المُحسّنة ضرورية لزيادة الأداء.

أدت بعض التطورات في تكنولوجيا الحاسوب واحتياجات الأعمال إلى زيادة المزايا النسبية لتكنولوجيا الذاكرة الداخلية. ^{[ 11 ]}

• وفقًا لقانون مور ، يتضاعف عدد الترانزستورات في الوحدة المربعة كل عامين تقريبًا. وينعكس هذا في تغيرات أسعار المكونات وأدائها وتغليفها وقدراتها. وقد شهد سعر ذاكرة الوصول العشوائي وقوة معالجة وحدة المعالجة المركزية تحسنًا ملحوظًا على مر العقود. وتخضع معالجة وحدة المعالجة المركزية والذاكرة وتخزين الأقراص لنوع من أنواع هذا القانون. بالإضافة إلى ذلك، ساهمت ابتكارات الأجهزة، مثل بنية المعالجات متعددة النوى وذاكرة الفلاش NAND والخوادم المتوازية وزيادة قدرة معالجة الذاكرة، في الجدوى التقنية والاقتصادية لأساليب التخزين داخل الذاكرة.
• وبدورها، تُمكّن الابتكارات البرمجية مثل قواعد البيانات التي تركز على الأعمدة، وتقنيات الضغط، ومعالجة الجداول المجمعة، من إنتاج منتجات فعالة في الذاكرة. ^{[ 12 ]}
• مع ظهور أنظمة التشغيل 64 بت ، التي تتيح الوصول إلى ذاكرة وصول عشوائي (RAM) أكبر بكثير (تصل إلى 100  جيجابايت أو أكثر) مقارنةً بـ 2 أو 4  جيجابايت المتوفرة في أنظمة 32 بت ، أصبحت أنظمة التشغيل 64 بت توفر مساحة تخزين وتحليل تصل إلى تيرابايت (1  تيرابايت = 1024  جيجابايت)، مما يجعل المعالجة داخل الذاكرة قابلة للتوسع. كما يُمكّن استخدام ذاكرة الفلاش الأنظمة من التوسع إلى عدة تيرابايت بتكلفة أقل.
• أدى تزايد حجم البيانات إلى تراجع قدرة مستودعات البيانات التقليدية على معالجتها بدقة وفي الوقت المناسب. فعملية استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL)، التي تُحدّث مستودعات البيانات القائمة على الأقراص بشكل دوري بالبيانات التشغيلية، قد تُسبب تأخيرات وبيانات قديمة. بينما تُتيح المعالجة في الذاكرة الوصول بشكل أسرع إلى تيرابايتات من البيانات لتحسين إعداد التقارير في الوقت الفعلي.
• قد تكون المعالجة في الذاكرة متاحة بتكلفة أقل مقارنةً بالمعالجة القائمة على القرص، كما أنها أسهل في النشر والصيانة. ووفقًا لدراسة استقصائية أجرتها شركة غارتنر ^{[ 13 ]} ، قد يستغرق نشر أدوات ذكاء الأعمال التقليدية ما يصل إلى 17  شهرًا.
• توفر المعالجة داخل الذاكرة استهلاكًا أقل للطاقة وإنتاجية أعلى نظرًا لانخفاض زمن الوصول، وزيادة عرض نطاق الذاكرة، والتوازي في الأجهزة. ^{[ 14 ]}

توفر مجموعة من منتجات المعالجة في الذاكرة إمكانية الاتصال بمصادر البيانات الحالية والوصول إلى لوحات معلومات تفاعلية غنية بالرسومات. يتيح ذلك لمحللي الأعمال والمستخدمين النهائيين إنشاء تقارير واستعلامات مخصصة دون الحاجة إلى تدريب أو خبرة كبيرة. كما أن سهولة التصفح وإمكانية تعديل الاستعلامات فورًا تُعدّ ميزة قيّمة للعديد من المستخدمين. وبما أن هذه اللوحات قابلة للتحديث ببيانات جديدة، فإن المستخدمين يحصلون على بيانات فورية ويمكنهم إنشاء التقارير في غضون دقائق. وقد تكون المعالجة في الذاكرة مفيدة بشكل خاص في مراكز الاتصال وإدارة المستودعات.

بفضل المعالجة في الذاكرة، يتم الاستعلام عن قاعدة البيانات المصدر مرة واحدة فقط بدلاً من الوصول إليها في كل مرة يتم فيها تنفيذ استعلام، مما يلغي المعالجة المتكررة ويخفف العبء على خوادم قواعد البيانات. ومن خلال جدولة ملء قاعدة البيانات في الذاكرة ليلاً، يمكن استخدام خوادم قواعد البيانات لأغراض تشغيلية خلال ساعات الذروة.

مع وجود عدد كبير من المستخدمين، يتطلب تكوين الذاكرة الداخلية كمية كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) ، مما يؤثر بدوره على تكاليف الأجهزة. يُرجح أن يكون هذا الاستثمار مناسبًا في الحالات التي تُعد فيها سرعة استجابة الاستعلامات أولوية قصوى، وعند وجود نمو كبير في حجم البيانات وزيادة في الطلب على إمكانيات إعداد التقارير؛ ومع ذلك، قد لا يكون مُجديًا اقتصاديًا في الحالات التي لا تخضع فيها المعلومات لتغيير سريع. يُعد الأمن جانبًا آخر يجب مراعاته، حيث تُعرّض أدوات الذاكرة الداخلية كميات هائلة من البيانات للمستخدمين النهائيين. ينصح المصنّعون بضمان منح المستخدمين المصرح لهم فقط حق الوصول إلى البيانات.