Parallel Processing হল একটি কম্পিউটার সিস্টেমের একটি প্রক্রিয়া, যেখানে একাধিক কাজ একযোগে (একাধিক প্রসেসর বা কোরের মাধ্যমে) করা হয়। এটি কার্যক্ষমতা এবং প্রসেসিংয়ের গতি বাড়াতে ব্যবহৃত হয়, কারণ একসাথে বিভিন্ন কাজ করা যায়। টেরাডেটা (Teradata) এর মতো বিশাল ডেটাবেস সিস্টেমে, প্যারালাল প্রসেসিং প্রযুক্তি ডেটার দ্রুত প্রক্রিয়াকরণ নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়।
টেরাডেটাতে, Parallel Processing এর মাধ্যমে সিস্টেমটি ডেটাকে একাধিক AMP (Access Module Processor) বা Node-এ সমানভাবে বিতরণ করে, যাতে একাধিক প্রসেসর একসাথে কাজ করে এবং ডেটার এক্সিকিউশন দ্রুত হয়। এই পদ্ধতিতে ডেটাবেসের লোড দ্রুত ভাগ হয়ে যায় এবং প্রতিটি অংশ একযোগে প্রক্রিয়া করা হয়।
Parallel Processing এর প্রধান উপাদান
টেরাডেটাতে প্যারালাল প্রসেসিং কৌশলটির বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ উপাদান রয়েছে:
১. AMP (Access Module Processor)
AMP হল একটি প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট যা ডেটার মূল প্রক্রিয়াকরণ এবং সংরক্ষণ পরিচালনা করে। টেরাডেটার মধ্যে ডেটা একাধিক AMP-এ ভাগ করা হয়, এবং প্রতিটি AMP একসাথে কাজ করে ডেটা প্রসেসিং এবং স্টোরেজ সম্পন্ন করে। একটি টেবিলের ডেটা যখন AMP-এ বিভক্ত হয়, তখন সেগুলোর মধ্যে একযোগে প্রসেসিং করা হয়।
২. Parsing Engine (PE)
Parsing Engine কোয়েরি ইনপুট গ্রহণ করে এবং এটি প্রসেসিং করার জন্য প্ল্যান তৈরি করে। PE কোয়েরির কাজকে সঠিকভাবে বিভিন্ন AMP-এ বিভক্ত করে এবং প্রতিটি AMP-এ কাজের জন্য নির্দেশনা পাঠায়। এটি নিশ্চিত করে যে, কোয়েরির সঠিক অংশটি সঠিক AMP-এ প্রসেসিংয়ের জন্য যাবে।
৩. BYNET
BYNET একটি নেটওয়ার্ক সিস্টেম যা AMP এবং Parsing Engine এর মধ্যে ডেটা আদান প্রদান করে। এটি মূলত সিস্টেমের মধ্যে যোগাযোগ স্থাপন করে, যাতে AMP একে অপরের সাথে ডেটা শেয়ার এবং একযোগে কাজ করতে পারে।
Parallel Processing কিভাবে কাজ করে?
টেরাডেটাতে প্যারালাল প্রসেসিং বিভিন্ন স্তরে কাজ করে, যার মাধ্যমে ডেটা দ্রুত এবং কার্যকরভাবে প্রক্রিয়াকৃত হয়:
১. ডেটা ডিস্ট্রিবিউশন (Data Distribution)
টেরাডেটা ডেটাকে একাধিক AMP-এ সমানভাবে ভাগ করে। এই ভাগ করার জন্য, টেবিলের প্রাইমারি ইনডেক্স (Primary Index) ব্যবহার করা হয়, যা ডেটার সমান বণ্টন নিশ্চিত করে। এতে যখন কোনো কোয়েরি চলে, তখন প্রতিটি AMP তার নির্ধারিত ডেটার উপর কাজ করে এবং কাজের গতি দ্রুত হয়।
২. কোয়েরি প্রসেসিং (Query Processing)
একটি কোয়েরি যখন টেরাডেটা সিস্টেমে আসে, তখন তা Parsing Engine (PE) দ্বারা বিশ্লেষিত হয়। PE কোয়েরির এক্সিকিউশন প্ল্যান তৈরি করে এবং বিভিন্ন অংশকে বিভিন্ন AMP-এ বিতরণ করে। প্রতিটি AMP তার নির্ধারিত অংশের উপর কাজ করে। একাধিক AMP একযোগে কোয়েরির বিভিন্ন অংশ প্রক্রিয়াকরণ করে, এবং শেষপর্যন্ত সমস্ত AMP এর আউটপুট একত্রিত করা হয়।
৩. এক্সিকিউশন প্ল্যান (Execution Plan)
এটি একটি কৌশল যা নির্ধারণ করে কোয়েরির কোন অংশটি কোন AMP বা প্রসেসর দ্বারা সম্পাদিত হবে। প্রতিটি AMP একযোগে তাদের নির্ধারিত কাজ সম্পন্ন করে, যা কোয়েরির এক্সিকিউশন গতি বৃদ্ধি করে।
৪. ডেটা এক্সচেঞ্জ (Data Exchange)
যখন একাধিক AMP একযোগে কাজ করে, তাদের মধ্যে ডেটা আদান-প্রদান (Exchange) হয়। এই কাজটি BYNET এর মাধ্যমে সম্পন্ন হয়। BYNET AMP-গুলোর মধ্যে ডেটা শেয়ার এবং সমন্বয় করতে সহায়তা করে, যাতে সকল AMP একসাথে কাজ করে একটি নির্দিষ্ট কাজ সম্পন্ন করতে পারে।
৫. একসাথে সমাপ্তি (Completion)
যখন সমস্ত AMP তাদের নির্ধারিত কাজ সম্পন্ন করে, তখন সমস্ত AMP তাদের আউটপুট একত্রিত করে এবং মূল এক্সিকিউশনের ফলাফল তৈরি হয়। এই ফলাফলটিকে Parsing Engine বা User প্রদান করা হয়, এবং এর মাধ্যমে কোয়েরি সম্পূর্ণ হয়।
Parallel Processing এর সুবিধা
১. দ্রুত পারফরম্যান্স (Faster Performance)
একাধিক প্রসেসর একযোগে কাজ করার কারণে প্যারালাল প্রসেসিং ডেটার প্রক্রিয়াকরণের গতি অনেক বাড়িয়ে দেয়। এটি ডেটা এক্সেস এবং প্রসেসিং সময় অনেক কমিয়ে আনে।
২. উচ্চ স্কেলেবিলিটি (High Scalability)
প্যারালাল প্রসেসিংয়ের মাধ্যমে টেরাডেটা সিস্টেম উচ্চ স্কেলেবিলিটি অর্জন করতে সক্ষম হয়। যখন ডেটার পরিমাণ বৃদ্ধি পায়, তখন আরও AMP যোগ করা যায়, এবং সিস্টেমের কর্মক্ষমতা অব্যাহত থাকে।
৩. লোড ভারসাম্য (Load Balancing)
ডেটা সঠিকভাবে AMP-এ বিভক্ত হলে লোড ভারসাম্য বজায় থাকে। প্রতিটি AMP একযোগে কাজ করে, ফলে কোনো একক AMP অতিরিক্ত লোড বহন করে না, যা সিস্টেমের পারফরম্যান্স এবং স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করে।
৪. পিপিআই (PPI) এবং প্যারালাল এক্সিকিউশন (Parallel Execution)
PPI এবং প্যারালাল এক্সিকিউশন ব্যবহার করে টেবিলের ডেটা আরো ভালভাবে প্রক্রিয়াকৃত হয়, এবং বড় পরিমাণ ডেটার মধ্যে কাজ করা সহজ হয়।
সারাংশ
Parallel Processing টেরাডেটা সিস্টেমের একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য যা ডেটার প্রক্রিয়াকরণ এবং এক্সিকিউশন গতি বৃদ্ধি করতে সহায়তা করে। AMP-এ ডেটা সমানভাবে বিতরণ, কোয়েরি এক্সিকিউশন, ডেটা এক্সচেঞ্জ এবং এক্সিকিউশন প্ল্যানের মাধ্যমে এটি কাজ করে। এর ফলে, সিস্টেমের কর্মক্ষমতা এবং পারফরম্যান্স উন্নত হয়, এবং বড় পরিমাণ ডেটার মধ্যে কাজ দ্রুত সম্পন্ন করা যায়। প্যারালাল প্রসেসিংয়ের মাধ্যমে ডেটাবেসের স্কেলেবিলিটি এবং লোড ভারসাম্যও নিশ্চিত হয়।
Read more
