Oracle *

Одной из самых важных новостей компании Oracle в 2015 году стал выход нового процессора SPARC M7 и линейки серверов на его основе. В эту линейку вошли серверы T-серии (T7-1, T7-2, T7-4) и серверы M-серии (M7-8, M7-16).

Помимо уникальных физических характеристик (частота 4,13 гГц, 32 ядра, до 256 потоков) на процессоре M7 заявлена возможность переноса части SQL-логики базы данных Oracle на специальные сопроцессоры DAX (Data Analytics Accelerator). Эта технология получила название «SQL in Silicon» – с ней новый процессор M7 позиционируется как первый процессор в истории ИТ, в том числе оптимизированный под задачи Oracle Database.

В начале 2016 года стало возможно тестирование серверов T-серии, и мы одними из первых в России параллельно протестировали сразу два тестовых сервера T7-2 (по два процессора M7 в каждом).

В этой статье я расскажу как реализовать заглушки веб-сервисов бизнес-процесса на BPEL используя Oracle SOA Suite и сервер Weblogic

Задача

Есть проект по нагрузочному тестированию одной системы. В схеме взаимодействия между серверами есть внешние системы, которые не участвуют в объекте тестирования — надо их заменить эмуляторами или заглушками. Протокол SOAP. Композиты на BPEL. Стенда нет. Ужасно интересно!

По мнению аналитиков CodingDojo, SQL — самый важный и нужный язык запросов среди языков программирования, как бы странно это ни звучало. Рейтинг CodingDojo учитывает статистику востребованности языков программирования на рынке труда.

Ведь СУБД – MySQL, PostgreSQL и Microsoft SQL Server – распространены повсеместно: в крупном и малом бизнесе, в больницах, банках, университетах и так далее. В принципе, SQL не ограничивается только настольными девайсами: СУБД SQLite с успехом заняла свое место на Android-смартфонах и мобильных устройствах Apple. Соответственно, такие приложения, как Skype и Dropbox, постоянно к ней обращаются.

Однако были времена, когда не было смартфонов, а этот язык уже существовал. История SQL – это не годы, но десятилетия. Поверили в него не сразу.

Этим постом мы открываем цикл материалов, посвященных модулю проверки корректности данных, входящему в состав ETL (или ELT – как его позиционирует ORACLE) продукта Oracle Data Integrator. На наш взгляд, функционал модуля незаслуженно игнорируется в угоду более изысканным и «интеллектуальным» продуктам класса Data Quality. В этой связи у нас есть желание взглянуть на CKM не как на некий атавизм, а как на целостное решение, позволяющее обеспечить базовый контроль над обрабатываемыми данными.

Для этого планируем:

1. рассказать о типах проверок, включенных в стандартный оракловый модуль и о том, какие настройки необходимо выполнить, чтобы их активировать;
2. коснуться особенностей выполнения, возможностей по расширению стандартного модуля, использования подстановочного (substitution) API, который используется для обеспечения универсальности дорабатываемого функционала;
3. на конкретном примере рассмотреть возможности, предоставляемые Oracle Data Integrator Tools, и вариант переноса настроек DEV->PROD с использованием топологии;
4. оценить рабочее место оператора, обрабатывающего ошибки, обнаруженные модулем CKM.

Главной целью тестирования сервера Oracle SPARC T7-2 было знакомство с новыми технологиями аппаратного ускорения работы СУБД Oracle средствами нового процессора Oracle M7, на базе которого построен сервер (об этом — в наших следующих статьях). Параллельно мы протестировали функции виртуализации гипервизора Oracle VM for SPARC на сервере, о чем и пойдет речь ниже.

Серверы линейки Oracle SPARC T-series позиционируются как машины Enterprise-уровня для консолидации нескольких систем на одном физическом сервере. Для этого они имеют встроенный гипервизор Oracle VM for SPARC, развитые возможности ОС Solaris 11 по поддержке виртуальных сред, а также многоядерную многопоточную архитектуру. Предыдущие модели линейки – серверы Oracle T4/T5 – применяются для схожих задач. Заказчики довольно часто используют серверы T4/Т5-series в качестве замены нескольких устаревших SPARC-серверов. Именно поэтому Oracle SPARC T7-2 в первую очередь интересовал нас с точки зрения возможностей по виртуализации.

Вы не любите кошек? Да вы просто не умеете их готовить! (с) Альф

При проектировании достаточно объёмных реляционных баз данных часто принимается решение об отступлении от нормальной формы — «денормализации».
Причины могут быть разными. От попытки ускорения доступа к определённым данным, ограничений используемой платформы/фреймворка/средств разработки и до недостатка квалификации разработчика/проектировщика БД.
Впрочем, строго говоря, ссылка на ограничения фреймфорка и т.п. — по сути попытка оправдать недостаток квалификации.

Денормализованные данные — слабое звено, через которое легко можно привести нашу базу в неконсистентное (нецелостное) состояние.

Что с этим делать?

Как-то обычным летним вечером ехал домой с работы в метро и увидел у одного парня игру на планшете, где нужно составлять слова из букв. Скачал ее на свой планшет и начал играть. Поиграв какое-то время, понял, что некоторые особенности можно было бы реализовать поудобнее, и решив, что я могу сделать игрушку минимум не хуже, принялся за реализацию.

Работа со словарями

Имея некоторый опыт работы с БД Oracle, решил что обработку словарей буду вести в ней (Oracle 11.2 XE). Накачал в интернете несколько словарей в виде текстовых файлов с разделителями и с помощью механизма External Table загрузил в БД. Из загруженных слов отобрал 700 существительных длиной 8-10 букв. Это как раз и будут те слова, из букв которых игроки будут вести составление. Далее необходимо для каждого из этих 700 слов подобрать набор слов, которые можно из него составить. Для этого нужно проиндексировать все слова, чтобы можно было делать поиск по вхождению букв.

В рамках партнерского статуса Authorized Oracle University Reseller УЦ МУК получил возможность предоставлять авторизованное обучение Oracle University за пределами Украины. Учебный центр МУК активно предоставляет весь спектр программ Oracle University. Теперь есть возможность предлагать авторизованные тренинги Oracle University не только на территории Украины, но и распространить обучающие курсы на все регионы присутствия, которые включают Беларусь, Грузия, Молдова, Армения, Казахстан, Таджикистан, Азербайджан, Туркменистан, Кыргызстан и Узбекистан (при условии оформлення покупки курсов по средствам приобретения сертификатов OU Learning Credits).

“Ускоренные вычисления” (Accelerated Computing) – модель вычислений, при которой в тандеме с традиционными CPU применяются узкоспециализированные сопроцессоры (“ускорители”). Основной задачей сопроцессоров является высокопараллельное выполнение интенсивной вычислительной нагрузки и высвобождение ресурсов CPU для других нужд приложения (“offloading”).

Хорошими примерами таких “ускорителей” могут служить GPU от NVIDIA или сопроцессоры Xeon Phi, без которых не обходится практически ни один проект в сфере научных или инженерных вычислений. Однако в корпоративном секторе подобные технологии практически не применялись (если не считать использование GPU в фермах виртуализации рабочих мест).

В наши дни NoSQL продолжает набирать популярность, но мало кто знает, что нереляционные СУБД появились гораздо раньше даже самой реляционной алгебры. 40 и даже 50 лет назад в первичном «бульоне» зарождающейся IT индустрии «варились» только NoSQL-продукты. И что самое интересное – продукты, рожденные в те сложные времена, живы до сих пор и прекрасно себя чувствуют.
Одним из таких продуктов стала СУБД GT.m, разработанная компанией Graystone Tehnologies в 70-80-х годах прошлого века. СУБД нашла широкое применение в медицине, страховании и банковской сфере.

В нашем банке мы тоже используем GT.m, и этот инструмент прекрасно справляется с обработкой большого количества транзакций. Но… Есть одна проблема: GT.m никакой для аналитики, в нем нет SQL, аналитических запросов и всего того, что делает финансового аналитика счастливым. Поэтому мы разработали собственный «велосипед» для репликации данных из GT.m в «реляционные» СУБД.


А вот здесь должна была быть картинка с летающим велосипедом

Всех заинтересованных приглашаем под кат.

Рис.1 – художники мутанты ниндзя черепашки

Мутирование таблиц (ошибка ORA-04091) возникает, если в триггере уровня строки выполняется изменение или чтение данных из той же самой таблицы, для которой данный триггер должен был сработать.

Рассмотрим два способа обхода данной ситуации. Первый – через пакет – древний, как удар маваши гери с разворота, смотрится эффектно, но долго готовится и сложен в исполнении. Второй – более свежий и простой – с использованием составных триггеров.

Приглашаем вас посетить бесплатный вебинар Oracle "Автоматизация сквозных бизнес-процессов на платформе Oracle BPМ", который состоится 30 августа 2016 г. в 11:00 по московскому времени. На вебинаре вы узнаете об уникальной платформе Oracle BPM, включающей в себя удобные инструменты моделирования, оптимизации и системной интеграции, информационные панели для отслеживания бизнес-деятельности, а также обширные возможности для управления задачами и документами для конечных пользователей.

Регистрация по ссылке.

На одном из наших недавних проектов мы столкнулись с серьёзной проблемой. Веб-приложение, которое мы разрабатывали, должно было использовать внутренюю базу данных финансовой организации. Из соображений безопасности, доступ был очень сильно ограничен: любые изменения необходимо было делать при помощи хранимых процедур, а читать данные — только при помощи представлений. Таким образом, приложение должно было выполнять сложные манипуляции данными, не имея никакого представления об их структуре. Основной загвоздкой для нас было то, что наше приложение попадало в зависимость от больших и сложных процедур, для которых не существовало автоматизированных тестов.

Погуглив немного, мы обнаружили, что в штатном инструментарии Oracle SQL Developer [1] есть функционал для создания автоматизированных тестов. Мы тут же приступили к его изучению. И хотя тесты для самой сложной процедуры пришлось создавать уже после её написания, этот инструментарий всё же помог нам устранить несколько ошибок, а также существенно облегчил процесс расширения функционала и рефакторинга. Ниже я приведу пример использования TDD для построения хранимых процедур, а также поделюсь опытом в работе с инструментарием.

Прошло два года с момента выпуска Java 8 и многие с нетерпением ожидают выхода Java 9, который отодвинули на март 2017 года.

Тем временем в лагере разработчиков Java накаляются страсти. Будущее серверной платформы Java Platform, Enterprise Edition (Java EE) выглядит крайне смутно. Месяц назад компания Oracle объявила о значительной задержке с выпуском Java EE 8, и это был первый звонок. Как сейчас стало известно изданию Ars Technica, компания Oracle вовсе прекратила финансирование и разработку Java EE. Издание пишет, что традиционная бизнес-модель Oracle сейчас напрямую угрожает самому существованию платформы Java.

Созданная в Sun открытая платформа, в которую вложено столько усилий OpenSource сообщества, которая работает на сотнях тысяч серверов и корпоративных приложений, в том числе в высокопроизводительных проектах, может остаться без финансовой поддержки.

Если что-то не приносит денег, то нет причин это разрабатывать, считает Oracle. Обычный бизнес, ничего личного. И ничего нового для всех, кто знает историю Oracle.

Это статья посвящена Oracle Identity Cloud Services — новому поколению идентификационных сервисов, которые работают как с облачными бизнес-приложениями, так и в составе систем, развернутых в ИТ-инфраструктуре предприятия.

Облачные сервисы Oracle для ИТ-мониторинга

Новые облачные сервисы Oracle для ИТ-мониторинга обеспечивают эффективный мониторинг производительности бизнес-приложений в реальном масштабе времени и позволяют ответить на ряд вопросов: насколько быстро открываются веб-страницы, какие возникают ошибки, какова их причина. Платформа мониторинга, также, позволяет эффективно находить причины различных проблем через анализ лог-файлов и обеспечить планирование ресурсов ИТ-ландшафта: измерять загрузку баз данных и серверов приложений, оценивать и прогнозировать реальное использование ресурсов CPU, I/O, памяти.

Под таким хитрым заголовком скрывается достаточно несложная задача, но сначала небольшое вступление:

Приходят пользователи и просят: «Вот мы внесли данные в базу, а скажите нам, чего не хватает? Какие данные мы ещё не внесли в базу и их не хватает для полного счастья?»
Первая (и скажем честно, весьма глупая) реакция: «Как же я вам найду то, чего нет в базе данных?».

Но отбросим эмоции и применим логику. Ведь, как правило, требуются данные, формирование которых подчиняется некоему правилу — номера квитанций, справок и так далее… И я исхожу из того, что все эти номера и идентификаторы могут быть преобразованы в натуральную последовательность.
То есть задача будет сформулирована следующим образом: в базе данных хранится последовательность натуральных чисел, в которой есть пропуски, и необходимо вывести пропущенные числа для пользователя.
В такой формулировке задача уже выглядит достаточно простой. Более того — возникает желание реализовать эту задачу одним единственным sql-запросом.

23 июня в 11:00 приглашаем вас на бесплатный вебинар «Сервер приложений WebLogic 12.2: мультиарендность, высокая доступность, Docker-контейнеры». Количество участников не ограничено.

Как выгрузить логически согласованый набор данных из нескольких таблиц в БД под OLTP нагрузкой?

Всем добрый день!

У нас осталось несколько мест на практический семинар для ИТ-руководителей и специалистов по размещению систем Oracle на виртуальных платформах.
Семинар пройдет 26 мая, в дата-центре NORD 4 (Москва, Коровинское шоссе 41).