將製造資料管理成本降至最低
擔心製造資料管理成本？本白皮書說明 Intel IT 如何開發自訂評測基準，以評估 MPP 資料庫並找出符合我們技術要求的成本最佳化解決方案。
由於 Intel 每年製造數億種複雜的產品，Intel IT 部門會收集及儲存數 TB 的製造資料，支援持續的工程資料分析。隨著資料的數量、速度與複雜度的增加，我們必須以盡可能低的成本維護這個決策支援系統。此外，我們必須能夠評估未來擴展需求的成本。因此，我們決定評估幾種基於 Intel® 架構的大規模平行處理（MPP）關聯式資料庫管理系統（RDBMS）的可擴充性、效能與成本。我們發現，產業標準評測基準與我們的製造資料並不相似，也沒有衡量對我們而言重要的指標。因此，我們建立了一套自訂的 MPP RDBMS
評測基準，協助我們選擇成本最佳化的解決方案。
自訂評測基準基於具有代表性的資料子集，透過模糊處理保護智慧財產權，並將其擴大到所需的資料集大小。自訂評測基準透過 SQL 模擬擷取流程，以及消費的混合工作負載。
我們評測基準的一個獨特之處在於，我們使用k-平均演算法和分類與迴歸樹（CART）執行工作負載特性。它可協助我們建立盡可能實際的評測基準。
我們使用自訂評測基準與多家業界領先的 MPP RDBMS 廠商 其產品在 Intel® 架構上執行來完成全面的技術概念驗證（PoC）。我們相信，此評測基準可讓我們選擇最佳的 Intel® Xeon® 處理器型 MPP RDBMS 解決方案，同時控制製造資料管理成本。
此外，根據評估結果，我們合作的廠商已改進產品，強化整個產業生態系統。且隨著第 4 代 Intel® Xeon® 可擴充處理器與相關加速器的發布，我們預計 RDBMS 廠商會使其產品更具成本競爭力。透過分享我們的評測基準方法，希望可以協助其他公司更加瞭解其資料，選擇符合其需求的資料管理系統。
