Many administrators responsible for enterprise applications and databases confront two clashing phenomena: ·Data is coming at increasingly higher rates (from an expanding number of sources) ·The time required to process transactions and analyze data is rapidly shrinking The most common approaches to address these issues and speed up applications are to deploy new hardware and refactor code. At times, however, these approaches are not viable - particularly in the short term - due to implementation risks, cost, and timelines. In this session, you will learn: ·How parallelism in the I/O layer impacts performance, particularly in database servers ·How interrupt-based I/O limits throughput in systems with high core count ·The connection between I/O waits and CPU context switches ·The impact of parallelizing I/O on solving these problems ·Cloud-based VMs, storage cost, and database performance ·A software-based alternative to mitigating I/O problems

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Database & Workload Optimization
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