数据库管理系统ParElastic：打破常规 扩展云端MySQL
众所周知，如果谈到云计算，扩展性也往往会出现在同一个句子中。但是绝少会提及数据库，更别说是MySQL数据库。一家波士顿的创业公司 ParElastic希望改变这一现状，它刚刚获得来自General Catalyst Partners（ 前VMware CTO Steve Herrod的新“东家”）引导的
众所周知，如果谈到云计算，扩展性也往往会出现在同一个句子中。但是绝少会提及数据库，更别说是MySQL数据库。一家波士顿的创业公司
ParElastic希望改变这一现状，它刚刚获得来自General Catalyst Partners（
前VMware CTO Steve Herrod的新“东家”）引导的570万美元的A轮融资。
ParElastic位于应用程序与底层数据库之间，而且无需复杂的分片操作就可以进行扩展操作，甚至可以把数据库迁移到一个更大的服务器上运行。公司创始人和首席执行官Ken
Rugg告诉GigaOM的记者
Derrick Harris，从架构上讲，ParElastic数据库虚拟化引擎就像是一个并行的数据库系统，但是它在功能上是作为一个中间件，同时管理多个数据库实例，设计的初衷更偏向于操作而不是分析型的工作负载。
诚然，NoSQL数据库也在扩展性方面不断的努力，NewSQL则是致力赋予SQL数据库横向扩展的能力，甚至很多数据库已经作为云服务提供给了用户。然而，Rugg解释道，这些和ParElastic所从事的工作有很大的不同， 如果用户选择了NoSQL或者NewSQL，这就意味着需要部署一个全新的数据库，而且可能重写一些应用的代码。ParElastic的软件仅仅是是覆盖用户现有的云数据库。Rugg表示，在早期AWS的用户中，大约有一半都是使用标准版的MySQL版本，其余的则分布在Rackspace，Joyent和LiquidWeb等云服务供应商之中。
一些ParElastic的用户实际上是管理现有的SQL服务，像亚马逊的关系型数据库服务或者Google Cloud SQL，有人甚至用它来管理内部的数据库环境。Rugg指出，从技术上来讲，ParElastic是可以管理跨云平台的数据库，但这必然会导致服务的延迟，“我们并不建议这么做”。 Rugg认为，ParElastic技术的最大的受益者除了该公司之外还有AWS，这也是世界上使用最广泛的云平台。不过，当用户单一的数据库实例受到限制时，亚马逊一般的解决方案就是告知用户进行分片或者迁移到DynamoDB平台，“这点对那些想迁移到亚马逊云平台的用户来说，并不是很友好”Rugg说道。近一步而言，某些云服务供应商提供了比AWS更好的CPU，IO和网络性能（Rugg表示Rackspace在IO性能上就表现非常好），但是综合来看，AWS是一个很好的选择，尤其ParElastic帮助AWS弥补了自身的一些短板之后，就能以较低的成本提供更好的性能服务。
ParElastic现有的投资者还包括Point Judith Capital, CommonAngels以及LaunchCapital，该轮融资之后，公司的风险资本总额达到870万美元。 （文/王鹏，审校/仲浩）
GigaOM
| Cloud Edge：2013年国际“云先锋”系列报道 | |||||
| 序号 | 公司名称 | 成立时间 | CEO/CTO | 风险投资 | 公司产品/方向 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | HStreaming | 2011年 | Jana Uhlig | $ 1M （B） | 实时Hadoop系统 |
| 2. |
CitusData
|
2012年
|
Matt Ocko
|
|
CitusDB
|
| 3. |
Backblaze
|
2009年
|
Gleb Budman
|
|
开源存储硬件
|
| 4. |
Kickboard
|
2009年 | Jennifer Medberry
|
$2.8M（A）
|
Kickboard（数据分析）
|
| 5. |
Elasticsearch
|
2012年
|
Shay Banon
|
$24 M（B）
|
开源搜索引擎
|
| 6. |
Appcore
|
2008年 | Jeff Tegethoff
|
$6M （B）
|
企业内部部署IaaS平台
|
| 7. |
Pertino
|
2011年 | Craig Elliott
|
$20 M（B）
|
软件定义网络（SDN）
|
| 8. | SwiftStack | 2011年 | Joe Arnold | $6.1M（A） | 软件定义存储 |
| 9. |
Spiral Genetics
|
2009年 | Adina Mangubat | $3M（A）
|
DNA序列数据分析平台 |
| 10. |
DNNResearch
|
2012年 | Geoffrey Hinton |
|
深度学习 |
| 11. |
AppNeta
|
2011年 | Jim Melvin | $16M（C）
|
应用性能管理（APM）
|
| 12. |
Concurrent
|
2008年 | Chris K. Wensel | $4M（A）
|
Java大数据框架
|
| 13. |
AirWatch
|
2003年 | John Marshall
|
$200M（A）
|
移动设备管理
|
| 14. |
Pluribus
|
2012年 | Robert Drost
|
$44M（C）
|
虚拟化网络 |
| 15. |
Bina Technology
|
2006年 | Narges Bani Asadi
|
$6.5M（B）
|
基因测序平台 |
| 16. |
Sociocast
|
2010年 | Albert Azout
|
$1M（B）
|
数据预测分析 |
| 17. |
ParElastic
|
2010年
|
Ken Rugg
|
$5.7M（A）
|
数据库虚拟化引擎
|
“ 第五届中国云计算大会 ”将于2013年6月5-7日在北京国家会议中心隆重举行。猛击报名！
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편집|제작자 Xingxuan|51CTO 기술 스택(WeChat ID: blog51cto) 지난 2년 동안 저는 기존 시스템보다는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 생성 AI 프로젝트에 더 많이 참여해 왔습니다. 서버리스 클라우드 컴퓨팅이 그리워지기 시작했습니다. 이들의 애플리케이션은 대화형 AI 강화부터 다양한 산업에 대한 복잡한 분석 솔루션 제공 및 기타 다양한 기능에 이르기까지 다양합니다. 퍼블릭 클라우드 제공업체가 이미 기성 생태계를 제공하고 있으며 이것이 저항이 가장 적은 경로이기 때문에 많은 기업이 이러한 모델을 클라우드 플랫폼에 배포합니다. 그러나 저렴하지는 않습니다. 클라우드는 확장성, 효율성, 고급 컴퓨팅 기능(요청 시 GPU 사용 가능)과 같은 다른 이점도 제공합니다. 퍼블릭 클라우드 플랫폼에 LLM을 배포하는 프로세스에는 잘 알려지지 않은 몇 가지 측면이 있습니다.
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Hibernate 다형성 매핑은 상속된 클래스를 데이터베이스에 매핑할 수 있으며 다음 매핑 유형을 제공합니다. Join-subclass: 상위 클래스의 모든 열을 포함하여 하위 클래스에 대한 별도의 테이블을 생성합니다. 클래스별 테이블: 하위 클래스별 열만 포함하는 하위 클래스에 대한 별도의 테이블을 만듭니다. Union-subclass: Joined-subclass와 유사하지만 상위 클래스 테이블이 모든 하위 클래스 열을 통합합니다.
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