OCZ Technology မှ ၎င်း၏ Deneva 2 Series SSD များကို Johns Hopkins University (JHU) တွင် သိပ္ပံဆိုင်ရာဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ဆာဗာများဖန်တီးရန် အသုံးပြုမည့် 'Data-Scope' သုတေသနစီမံကိန်းတွင် ရွေးချယ်စရာသိုလှောင်မှုကိရိယာအဖြစ် အသုံးပြုသွားမည်ဟု ကြေညာခဲ့သည်။ အဆိုပါစီမံကိန်းကို တက္ကသိုလ်၏ ရူပဗေဒနှင့် နက္ခတ္တဗေဒဌာနမှ Alumni Centennial Professor နှင့် JHU Institute for Data Intensive Engineering and Science ၏ ဒါရိုက်တာဖြစ်သူ Dr. Alexander Szalay မှ ဦးဆောင်မည်ဖြစ်သည်။
JHU ပရောဂျက်တွင် OCZ Deneva 2 SSD ရာပေါင်းများစွာကို အသုံးပြုသည့် ဆာဗာတစ်ရာနီးပါးပါဝင်သည့် စနစ်တစ်ခုပါဝင်သည်။ ၎င်းကို သိုလှောင်မှုနှင့် ကွန်ပျူတာအတွက် အဆင့်နှစ်ဆင့်ပါသော ပုံမှန် hard disk drive များနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤအစွမ်းထက်ပြီး တတ်နိုင်သော စနစ်များသည် ကျောင်းသားများနှင့် သုတေသီများအား အစောပိုင်းအဆင့်တွင်ပင် ခေတ်မီနည်းပညာများကို မိတ်ဆက်ပေးရန်လည်း အထောက်အကူပြုပါသည်။
Data-Scope ရဲ့ ပရောဂျက်တွေထဲက တစ်ခုကတော့ digital "multiverse" ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းမှာ တွေ့ရှိဖူးသမျှထဲမှာ အထင်ရှားဆုံး နက္ခတ္တဗေဒဆိုင်ရာ အရာဝတ္ထုတွေရဲ့ database တစ်ခု ပါဝင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် ကမ္ဘာပေါ်က မည်သည့် နက္ခတ္တဗေဒပညာရှင်မဆို ဒေတာ ဆယ်ဂဏန်းကနေ ရာဂဏန်းအထိ download လုပ်စရာမလိုဘဲ database တစ်ခုလုံးကို အဝေးကနေ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်းအားဖြင့် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပြုလုပ်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။ အလားတူ ပရောဂျက်တွေကို turbulence၊ cosmology နဲ့ သမုဒ္ဒရာလည်ပတ်မှုမှာ genomic data ရာဂဏန်းနဲ့ petabyte-scale numerical simulation တွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့ လုပ်ဆောင်နေပါတယ်။ ၎င်းတို့အားလုံးဟာ "Big Data" ပြဿနာတွေဖြစ်ပြီး ရိုးရာသိပ္ပံနည်းကျ ကွန်ပျူတာနည်းလမ်းများနဲ့ မကိုက်ညီပါဘူး။
Data-Scope ပြီးစီးသွားသောအခါ၊ ၎င်းသည် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများကို ကြီးမားသောဒေတာအစုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် မောင်းနှင်သည့် သိပ္ပံပညာအတွက် ချဉ်းကပ်မှုအသစ်တစ်ခုကို မောင်းနှင်ပေးလိမ့်မည်။ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာ petabytes များပေါ်တွင် စာရင်းအင်းစုစည်းမှုများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်းတည်ဆောက်နိုင်စွမ်းရှိရမည်၊ သို့သော် အခြေခံစုဆောင်းမှုများ၏ အသေးငယ်ဆုံးရှုထောင့်များကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်ရမည်။ ဤစနစ်၏ ထူးခြားသောအားသာချက်မှာ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်း၏သိုလှောင်မှုစွမ်းရည် 6 petabytes နှင့် ၎င်း၏ တစ်စက္ကန့်လျှင် 500 gigabytes sequential I/O စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် IOPS 20 million IOPS အပြင် ဒေတာအတွက် "microscope" နှင့် "telescope" နှစ်မျိုးလုံးအဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်စေခြင်းဖြစ်သည်။ SSD များသည် ရိုးရာ HDD များထက် လည်ပတ်မှုခြေရာကို ပိုမိုသေးငယ်စေပြီး IOPS စွမ်းဆောင်ရည်ပမာဏတူညီမှုကို ပေးစွမ်းနေစဉ်တွင် ပါဝါသုံးစွဲမှုကို သိသိသာသာလျှော့ချပေးသည်။
ကျပန်းဝင်ရောက်ခွင့်ဒေတာကို SSD များမှ စနစ် backplane မှတစ်ဆင့် ပူးတွဲထားရှိထားသော GPU များထဲသို့ တိုက်ရိုက်စီးဆင်းစေပြီး သိပ္ပံနှင့် အင်ဂျင်နီယာကွန်ပျူတာအတွက် General Purpose Computing on GPU (GPGPU) ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချသည်။ ဤဗိသုကာ၏ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးနှစ်ခုမှာ storage hierarchy ၏ SSD tier မှ access latency ကို ဖယ်ရှားခြင်းနှင့် network bottleneck ကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြစ်ပြီး ၎င်းကို တူညီသော server တွင် storage နှင့် processing ကို ပူးတွဲနေရာချထားခြင်းဖြင့် ပြီးမြောက်စေသည်။
JHU Data-Scope ပရောဂျက်ကို ယခုနွေဦးရာသီတွင် စတင်ရန် စီစဉ်ထားသည်။
အမေဇုံ