Oracle Big Data. Обзор технологий

Copyright © 2014 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |

Oracle Big Data Обзор технологий

Успенский Никита Руководитель направления Big Data (Россия, Казахстан, Монголия) Моб.: +7 916 074 2340 E-mail: [email protected]

Copyright © 2014 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |

Safe Harbor Statement

The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle.

2

Copyright © 2015, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |

Архитектура ИТ

3


Data Management Platform: общая архитектура

Warehouse Data Factory Reservoir

Data Streaming

Data Platform

Discovery Lab

Аналитика

APIs

Корпора-тивные данные

Другие источники

данных

Потоки данных

Бизнес-данные

Логи / данные

соц. сетей Model First

Analytics • Отчеты и аналитика • Аналитика на всех

данных • Классический анализ

данных

Отчеты & Дашборды

Data First Analytics

• Визуальное

исследование данных

• Скрытые закономерности

Исследования

• Телеметрия • Индустриальные

сервисы • Internet of Things

Data Services

Исполнение

Инновации

4


Data Management Platform: компоненты Oracle обеспечивают выполнение всех основных задач Big Data

Warehouse Factory Reservoir

Data Streaming

Data Platform

Discovery Lab

Аналитика

APIs Бизнес-данные

Model First Analytics

• Reporting-oriented • Often enterprise wide

in scope, cross LoB • “you know the

questions to ask”

Reports & Dashboards


• Data Exploration • Highly visual and/or

interactive • “you don’t know the

questions to ask”

Discovery

• Telematics • Industry Services • Internet of Things • Sentiment

Data Services

Real Time Decisions

Metadata Management & Business Glossary

Oracle Database & Big Data SQL

Oracle R

Oracle Big Data

Discovery

Oracle Business

Intelligence

Oracle Big Data

Discovery

Apache


• Отчеты и аналитика • Аналитика на всех


данных









Data Services

5536536

Oracle Stream

Analytics

Oracle NoSQL

Apache


Инновации



данных



соц. сетей

5

Oracle Big Data

Preparation Cloud Service

Ora

cle

Go

lden

Gat

e fo

r B

ig D

ata

Oracle Data Integrator for Big Data

Oracle Enterprise

Data Quality


Data Management Platform: интегрированные программно-аппаратные комплексы

Data Streaming

Data Platform

Discovery Lab

Analytics

APIs Бизнес-данные


• Reporting-oriented • Often enterprise wide


questions to ask”





questions to ask”

Discovery


Data Services

APIs

Аналитика Model First

Analytics • Reporting-oriented • Often enterprise wide


questions to ask”





questions to ask”

Discovery


Data Services


• Отчеты и аналитика • Аналитика на всех


данных









Data Services


Инновации



данных



соц. сетей

6


Преимущества Oracle Big Data

7


• Oracle – №1 среди 7 вендоров

• Oracle – №1 по 3/3 категорий:

– Продукт

– Стратегия

– Присутствие на рынке

Forrester Wave: Big Data Hadoop-Optimized Systems

8

http://reprints.forrester.com/#/assets/2/132/%27RES123865%27/reports




4 года непрерывного технологического прогресса

Big Data Appliance X2

Big Data Connectors

9

On-Premise

• Big Data Appliance X6

• Big Data Connectors

• Big Data SQL

• Big Data Spatial and Graph

• Big Data Discovery

• ODI for Big Data

• Golden Gate for Big Data

Cloud

• Big Data Cloud Service

• Big Data SQL Cloud Service

• Big Data Discovery Cloud Service

• Big Data Preparation Cloud Service

• ...

Сен-тябрь 2016

Июнь 2012


1. Простота доступа к данным

10


Новые реалии в мире управления данными

Появление и развитие новых средств программирования

Появление и развитие новых компонентов управления данными

11


Big Data меняет представление об управлении данными

Традиционный взгляд на управление

данными

Новые подходы к управлению данных

Oracle Big Data SQL

12


Big Data SQL

13

Транзакции

Relational Hadoop

Логи

NoSQL

Профили клиентов

SQL

Информационная безопасность: ВСЕ данные в рамках единых общих политик обеспечения безопасности


Единый интерфейс обращения к данным

14

Oracle Big Data SQL - нет необходимости переписывать существующие приложения

Oracle Database 12c

Предобработка запроса на серверах хранения

Exadata

Быстрый возврат выборочных данных

Hadoop и NoSQL

Предобработка запроса на узлах кластера

SQL

Часть данных

SQL


Развитие Big Data SQL

Операция SQL Технология Версия Big Data SQL

Scan Smart Scan 1.0

Scan Storage Index 2.0

Scan Partition Pruning 3.0

Scan Parquet | ORC Predicate Pushdown 3.0

Join Bloom Filters 3.0

Aggregation Vector Aggregation Ожидается в будущем

15


Big Data SQL – поддерживаемые конфигурации Engineered Systems

X B

Oracle Cloud*

Commodity Servers Mixed Deployment*

Engineered Systems*

Mixed Deployment*

Уже скоро!

16


Структура ячейки Big Data SQL

I/O Stream Data Transfer

Exadata Storage Server Software

Наследованная технология

17


Структура ячейки Big Data SQL Smart Scan

I/O Stream Data Transfer

Конвертация в «блочный» формат

Oracle

Применение Smart Scan и

других оптимизаций

18


Технологии увеличения скорости Big Data SQL Сокращение ввода-вывода

100 TB

User Query Partition Pruning

10 TB

1

Storage Indexing

1 TB

2

Predicate Pushdown

100 GB

3

19


Технологии Big Data SQL Security

Hadoop Security ACL’s | Sentry | HDFS Encryption | Encryption in Motion

20


Технологии Big Data SQL Security

• Единые модели безопасности для различных сред хранения данных

• Дополнительные опции по безопасности, такие как «data redaction» могут быть применены к объединенным источникам данных

• Oracle обеспечивает безопасность поверх Hadoop

Hadoop Security ACL’s | Sentry | HDFS Encryption | Encryption in Motion

21


Oracle Big Data

Открытая аналитическая платформа

22


2. Исследование новых возможностей

23


Из данных в Hadoop не так легко извлечь пользу

• Существующие аналитические средства не подходят – Требуется много усилий для подготовки данных

– Ручная обработка наборов данных

– Очистка данных и их подготовка сильно зависят от ETL инструментов

– Аналитические запросы должны быть определены заранее

• Нет единого инструмента для анализа – Несогласованность данных и визуализации

– Нет единого «источника правды»

• Нужен полный функционал

• Сложные компоненты Hadoop – Pig, Oozie, Sqoop, Hive, Spark

• Сложно найти специалистов – Языки программирования

(например, Map Reduce, Python, Scala)

– Мат. статистика и машинное обучение

– Интерфейсы с командной строкой

24


Аналитика больших данных требует новых подходов

Изучение

Трансфор-мация

Исследо-вание

Поиск

Интуитивный, интерактивный и наглядный пользовательский

интерфейс

понятный всем, для быстрого поиска, изучения, трансформации

и анализа данных в Hadoop,

а также для общего пользования результатами

25


Big Data Discovery. Визуальный интерфейс к Hadoop

Изучение

Трансфор-мация

Иссле-дование

Поиск

26


• Доступ к интерактивному каталогу данных, расположенных в Hadoop

• Удобный поиск и навигация в наборах данных

• Аннотации, краткие описания и рекомендации к наборам данных

• Загрузка собственных данных

• Автоматическое обогащение данных

• Навигация по собственным и коллективным проектам

27

Легко находите нужные наборы данных


• Понимание структуры данных. Визуализация атрибутов по типам

• Сортировака атрибутов по степени их важности на основе алгоритмов машинного обучения

• Распределение данных, качество данных и выбросы

• Понимание корелляции между атрибутами

• Оценка целесообразности дальнейшей работы с набором данных

28

Изучайте данные и раскрывайте их потенциал


• Интуитивный интерфейс для трансформации данных

• Расширяемая библиотека функций (замена значений, конвертация типов, группировки, слияния и т.д.)

• Предварительный просмотр результатов, отмена, подтверждение и повторное выполнение трансформаций

• Тестирование на небольшом наборе данных в оперативной памяти, применение на полном наборе данных в Hadoop

29

Трансформируйте и обогащайте данные


• Объединение различных данных для более глубокого анализа

• Фильтрация данных с помощью мощного поисковика и интуитивной навигации с подсказками

• Интерфейс «Drag & drop» для создания интерактивных визуальных дэшбордов

• Публикация в Hadoop отчетов на основе смешанных наборов данных

30

Исследуйте данные для получения новых знаний


Делитесь результатами с Вашими коллегами

31

• Делитесь и взаимодействуйте с Вашей командой

– Делитесь проектами, закладками, снапшотами и т.д.

• Публикуйте данные в Hadoop

– Трансформации и обогащения могут быть применены к исходным наборам данных

– Публикация подготовленных наборов данных в HDFS

• Используйте результаты для работы с другими инструментами

– Публикуйте данные в Hadoop в форматах, оптимизированных для аналитических инструментов (например, ORAAH)

– Используйте стандартные компоненты Hadoop (например, Pig, Hive, Impala, Python, т.д.)

Oracle Big Data Discovery отлично работает со всех экосистемой Big Data

Explore

Transform Discover

Find

Share & Collaborate

raw data

transformed data

data reservoir (HDFS)

Publish

data warehouse

business intelligence

advanced analytics

other hadoop tools

Leverage


3. Развертывание, сопровождение

и TCO

Copyright © 2015, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Oracle Confidential – Internal 33

BIG DATA APPLIANCE – аппаратная платформа До 792 ядер с 4.6TB RAM (расширяется до 13.8TB) До 1728 TB дискового пространства 40 Gb/s InfiniBand

Оптимизации для Linux Сконфигурированная Java Сетевые оптимизации Оптимизации для Hadoop Единая точка обновления и патчирования

Full

Минимум 6 узлов и расширение по 96TB до 20+ систем в кластере

Kerberos аутентификация Авторизация Apache Sentry Аудит Oracle Audit Vault Шифрование данных Шифрование трафика

Централизированное управление через OEM 12c

+1

+1

+1

+1

+1

+1

• МОЩНЫЙ

• МОДУЛЬНЫЙ

• ОПТИМИЗИРОВАННЫЙ

• БЕЗОПАСНЫЙ

• УПРАВЛЯЕМЫЙ

Copyright © 2015, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Oracle Confidential – Internal 34

• Oracle Linux 5 или Oracle Linux 6 • Oracle Java – JDK 8 • Oracle R Distribution • Oracle Big Data Appliance Enterprise Manager Plug-In • Big Data SQL (опционально, лицензируется отдельно) • Big Data Discovery (опционально, лицензируется отдельно) • Oracle NoSQL Database Enterprise Edition (опционально, лицензируется отдельно)

• Cloudera Enterprise 5 – Data Hub Edition • Cloudera’s Distribution including Apache Hadoop (CDH) with support for YARN and MR2 • Cloudera Impala • HBase (as well as support for Accumulo) • Cloudera Search • Apache Spark • Cloudera Manager including: • Cloudera Back-up and Disaster Recovery (BDR) • Cloudera Navigator

BIG DATA APPLIANCE – программное обеспечение

Copyright © 2015, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 35

Эластичное масштабирование от Starter Rack to Multi-Rack

Starter Full

Multi-Rack

• Начальная конфигурация включает 6 BDA узлов и все свитчи - Можно добавлять по одному BDA узлу

• Системы предыдущих поколений можно расширять новыми узлами

35

HC


Что вам НЕ придется делать с Big Data Appliance (1/2)

• Подбирать и оптимизировать компоненты – серверы, диски, количество дисков, процессоры, сети, память и т.п.

• Заключать отдельный договор о поддержке с Cloudera

• Собирать кластер

• Настраивать сетевые коммутаторы

• Инсталлировать операционную систему на каждом узле и

• Отслеживать и устанавливать оптимальные версии драйверов и прошивок для каждого компонента

• Настраивать операционную систему для оптимальной производительности (у нас же очень много данных!)

• Настраивать Java

36


Что вам НЕ придется делать с Big Data Appliance (2/2)

• Инсталлировать дополнительное ПО от Cloudera

• Тестировать работоспособность и производительность каждого узла кластера

• Заниматься самостоятельно трудоемкой процедурой многуровнего апгрейда и патчирования BIOS, OS, Java, Hadoop и т.п.

• И просто следить за тем, что нужно что-то проапгрейдить

• Изучать как это все сделать без остановки и прерывания работы пользователей

• Заниматься дизайном перебалансировки кластера при его расширении

• И т.д. и т.п.

37


TCO и развитие системы

• Экономия на лицензировании:

– По кол-ву дисков (например, Oracle Big Data SQL): • Больше размер дисков → меньше лицензий для нужного объема данных

• Экономия на тех. поддержке ПО:

– 12% от стоимости Oracle Big Data Appliance, тех. поддержка Cloudera учтена

– Напрямую покупать дороже (цена на узел $3000-$7000, узлы могут быть «слабее»)

• Западные заказчики переходят на Enterprise-решения

• Рынок развивается в сторону конвергентных систем, а не подхода «сделай сам»

38


Техническая поддержка

• Premier Support: 24х7, русский язык в рабочие часы с 9:00 до 18:00

• Покрывает весь «стек» программно-аппаратного комплекса:

– Аппаратные компоненты

– Системное ПО (ОС, Java и т.д.)

– Платформенное ПО Cloudera

• Единый интерфейс обращения – через Oracle

• 12% от стоимости решения в год

39


BDA: Maximum Availability Architecture

Automatic Failover of the NameNode on BDA

Automatic Failover of the ResourceManager on BDA

White Paper: Maximum Availability Architecture for Big Data Appliance

40

http://www.oracle.com/technetwork/database/availability/bda-maa-2942174.pdf


4. Производительность

41

Oracle Big Data Appliance

В 2X быстрее

самосборного кластера1

Software and workloads used in performance tests may have been optimized for performance only on Intel microprocessors. Performance tests, such as SYSmark and MobileMark, are measured using specific computer systems, components, software, operations and functions. Any change to any of those factors may cause

the results to vary. You should consult other information and performance tests to assist you in fully evaluating your contemplated purchases, including the performance of that product when combined with other products. For more complete information visit http://www.intel.com/performance. Tests document performance of

components on a particular test, in specific systems. Differences in hardware, software, or configuration will affect actual performance. Consult other sources of information to evaluate performance as you consider your purchase. For more complete information about performance and benchmark results, visit

http://www.intel.com/performance. 1 - Configurations were compared by using the Big Data Benchmark for BigBench.Oracle* Big Data Appliance configuration included 6 nodes comprised of: Intel® Xeon® CPU E5-2699 v3 (HT enabled) with 128 GB DDR4, 12 X 4TB HDD, Infiniband network (1 connection) observed max

throughput 24 Gb/sec, Oracle* Linux Enterprise 6, and CDH* 5.4.4 with modified configuration. DIY cluster configuration included 6 nodes comprised of: Intel® Xeon® CPU E5-2699 v3 (HT enabled) with 128 GB DDR4, 1 x 64GB SSD for OS, 12 X 4TB HDD, 10Gb network (1 connection), CentOS* 6.6, CDH* 5.3.3 with

minimal changes.

http://www.intel.com/performance

http://www.intel.com/performance


1DMP (CleverDATA)

• Результаты тестирования: – Обработка более 101,5 тысяч (в 1,45 раз больше

изначально ожидаемого числа) запросов в секунду всего на одном узле Oracle Big Data Appliance. Время отклика на запрос в 99% случаев не превысило 1,17 миллисекунды (в 1,7 раза лучше ожидаемого).

– Время классификации Интернет-страниц и построение пользовательских профилей на 6 узлах Oracle Big Data Appliance составило 11 минут 17 секунд и оказалось в 5,43 раза лучше ожидаемых результатов.

Тестирование партнерского решения в РФ

«Число клиентов Биржи данных растет, а это значит, что актуальными становятся вопросы увеличения

производительности и масштабируемости решения. Мы решили эти задачи за счет портирования

платформы на Oracle Big Data Appliance, что позволит клиентам 1DMP строить на облачной площадке собственные решения по управлению большими

данными, накапливать и за короткое время классифицировать большие объемы информации,

формировать профили клиентов для целей таргетированного маркетинга. Комплекс Oracle Big Data Appliance позволил нам обеспечивать короткое

минимальное время отклика, что является критичным на данном рынке работы с данными»

Денис Афанасьев, генеральный директор CleverDATA

http://cleverdata.ru/1dmp-na-oracle-big-data-appliance/

43














IQPLATFORM® (Айкумен ИБС)

• Результаты тестирования: – Скорость поиска в архиве выросла в 9 раз –

с 40 000 до 366 600 документов в секунду


«Ускорение обработки данных с применением программно-аппаратных комплексов Oracle

Exadata, Oracle Exalogic и Oracle Big Data Appliance позволяет нашим клиентам наиболее

эффективно обрабатывать большие массивы накопленной информации, используя быстрый онлайн-доступ к необходимым данным для их

комплексного анализа прямо на входном потоке. Таким образом, открываются возможности

решения нового класса исследовательских задач, требующих обработки данных в режиме

реального времени»

Дмитрий Часовской, руководитель проектного отдела «Айкумен ИБС»

44


ForSMedia (ФОРС – ЦР)

• Результаты тестирования: – Скорость поиска в архиве выросла в 9 раз –

с 40 000 до 366 600 документов в секунду


«Столь впечатляющие результаты тестирования ForSMedia на Oracle Exalytics In-

Memory Machine и Oracle Big Data Appliance свидетельствуют о несомненных

преимуществах этих оптимизированных программно-аппаратных комплексов перед традиционными, что открывает широкие

перспективы для продвижения наших решений с использованием технологий Больших данных

среди компаний финансового, телекоммуникационного сектора, в ритейле и

других индустриях»

Алексей Голосов, президент ФОРС

45


Примеры проектов

46


Oracle Big Data: референсные заказчики

47


Garanti Bank

7 сценариев применения

48


Garanti Bank – текущая архитектура


Garanti Bank – целевая архитектура

50


Garanti Bank – источники данных

51


Garanti Bank – лучшее новое предложение клиенту

52


Garanti Bank – система оповещений (мошенничество, риски, репутация)

Банкоматы

Жалобы клиентов

53


Garanti Bank – анализ соц. сетей

54


Garanti Bank – гео-аналитика

Задачи:

1. Планирование развития филиальной сети

2. Распределение человеческих ресурсов между точками продаж и филиалами

3. Поддержка управления маркетинговыми кампаниями

55


ВТБ24

«Наша ИТ-стратегия опирается в том числе на трансформацию ИТ-инфраструктуры на базе

технологических инноваций. Интегрированный стек продуктов Oracle отвечает потребностям бизнеса банка, а выбор Oracle Big Data Appliance,

снижая общую стоимость хранения, дает не только экономию по стоимости владения

данными, но и открывает перспективы для их превращения в реально работающий актив.»

Сергей Русанов,

член правления, директор департамента банковских и информационных технологий банка ВТБ24

Пресс-релиз: ссылка Статья на TADVISER: ссылка

56

https://www.oracle.com/ru/corporate/pressrelease/vtb24-selects-oracle-bigdata-appliance-upgrade-data-warehouse-20160721.html

http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82:%D0%92%D0%A2%D0%9124_(%D0%A6%D0%9E%D0%94%D1%8B)


Альфа Банк

Описание проекта на сайте Cnews: ссылка

«В начале мы хотели увидеть, действительно ли анализ больших данных приносит те плоды, о которых красиво рассказывают менеджеры по

продажам. Мир становится другим, объем данных растет. Анализ информации становится

источником дополнительного дохода для бизнеса. Мы в начале пути. У нас есть большие планы по использованию внешних и внутренних данных.

Важны не просто технологии, а важен комплекс – соединение технологии, людей, которые это

делают и конкретных целей бизнеса»

Ирина Елистратова, главный директор BI

57

http://www.cnews.ru/news/top/proekt_bolshih_dannyh_v_alfabanke


50% Увеличение продаж –

персонализированные предложения

“Внедрение решений Big Data поможет CaixaBank оставаться CaixaBank в авангарде инноваций финансового сектора.” – Juan-Maria Nin, CEO

Трансформация бизнеса • Крупнейший банк в Испании

• Начали с развития CRM и обеспечения требований регуляторов

• Единый взгляд на все данные необходимые для бизнеса

• Обеспечение новых услуг

• Создание базы для будущих проектов

• Внедрена платформа Oracle Big Data

58 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |


“В мире нет другой платформы, которая бы обеспечивала такую производительность.” – Jameel Mohammed, Group Chief Operating

Officer, Globacom Limited

40x Быстрее анализ внутрисетевых

событий

Улучшение аналитики сети и эффективности call-центра • Оптимизация управления данными о

клиентах и о работе сети

• Улучшение аналитики и отчетности

• Уменьшение скорости реагирования сотрудников технической поддержки

35,000 Ежедневная экономия

времени call-центра

59

Copyright © 2015, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Oracle Confidential – Internal/Restricted/Highly Restricted Ссылка на видео

Клиентская аналитика в розничной торговле – 1

• Персональные предложения на уровне

домохозяйства для 9,5 млн клиентов • Улучшенное взаимодействие с

партнерами • Внедрены Oracle Exadata и

Oracle Big Data Appliance

50х Увеличение производительности

выполнения отчетов

“С помощью Oracle Exadata Database Machine и Oracle Big Data Appliance мы ожем исследовать больше данных и делать это быстрее.” – Chris Wones, Enterprise Architect, dunnhumby

60

http://link.brightcove.com/services/player/bcpid62612523001?bctid=3896022736001&playerType=single-social&size=c23&PlayerID=3866869077001&PlayerKey=AQ~~,AAAAAFcSbzI~,OkyYKKfkn3xNhCP_0nXP0syzRFdtgHs_


Path to conversion

Mix and effectiveness

Measuring ROI

Клиентская аналитика в розничной торговле – 2

• Аналитика по всем данным, а не по

выборке. • Уменьшение времение выполнения

запросов с нескольких дней до считанных минут

• Внедрены Oracle Exadata и Oracle Big Data Appliance

100% Получение персонализированных

результатов на всех данных – больше никаких выборок

“Возможность получить ответ за минуты, а не дни имеет достаточно большое значение для нашего бизнеса.” – Yael Cosset, CIO, 84.51

Ссылка на видео 61

http://link.brightcove.com/services/player/bcpid62612523001?bctid=4666296368001&playerType=single-social&size=c23&PlayerID=3866869077001&PlayerKey=AQ~~,AAAAAFcSbzI~,OkyYKKfkn3xNhCP_0nXP0syzRFdtgHs_

http://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&frm=1&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRxqFQoTCI-tu_7p6scCFcMrHgodWXwHGA&url=http://www.prnewswire.com/news-releases/kroger-names-fred-morganthall-senior-vice-president-rod-antolock-president-of-harris-teeter-supermarkets-300094756.html&bvm=bv.102022582,d.dmo&psig=AFQjCNFl4NOA6KVSvtbRaswX6l_hlkUBUA&ust=1441918185668649


Увеличение вовлеченности в игровой процесс с помощью аналитики больших данных

• Управление и аналитика до 300

миллиардов событий в день • Понимание предпочтений и

сегментация игроков • Быстрое устранение проблем с

игровыми сценариями • На Oracle Big Data Appliance и Oracle

Database Appliance развернуты Oracle Advanced Analytics и Oracle R Advanced Analytics for Hadoop

Увеличение выручки в одном из регионов засчет улучшения отклика на

потребности игроков

62%

62

Copyright © 2015, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | https://www.youtube.com/watch?v=jHivBLWORlw

Ускорение тестовых испытаний

• Управление и распределение

данных более чем с 7,000 сенсоров, 2 TB за одно тестирование

• Быстрый и единовременный доступ к данным несколькими командами сокращает время анализа данных и ускоряет запуск последующих тестов

• Внедрены Oracle Big Data Appliance и СУБД Oracle NoSQL

30% Уменьшено время тестирований, что обеспечивает более быстрый запуск

продуктов на рынок

63

Date post:	11-Apr-2017
Category:	Technology
Upload:	andrey-akulov
View:	159 times
Download:	3 times

Oracle Big Data. Обзор технологий

Technology