Kognitio设法创建了一个价格合理的基于云的分析平台，客户可以在预先配置的Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)映像中进行部署，该映像包含他们入门所需的一切，而无需运行安装后的Shell脚本。

Kognitio Cloud是Kognitio分析平台的特制版本，可作为Amazon EC2中的一个节点运行，并能够处理该环境中可用的大量服务器。它是从头开始构建的，可以在RAM增加的情况下在单个服务器上垂直扩展，也可以在云中的多个服务器实例之间水平扩展。

在接下来的几年中，我们将看到企业在线数据处理方式的变化。所谓的商业智能，尤其是在线分析处理(OLAP)，正转向云技术，以利用诸如Amazon Web Services之类的云供应商提供的可伸缩性。

但是为了处理真正的可伸缩性，必须设计软件以支持增长。尽管有时可以对现有软件进行重新设计，以在Amazon EC2之类的系统中进行扩展，但是结果可能很笨拙，并且需要代表IT团队进行大量工作来尝试实施该解决方案。

我知道，因为我试图在云服务器上安装并运行SAP，这是一场灾难。因此，当我在Amazon EC2服务器上安装Kognitio并能正常工作时，您可以想象我的喜悦。我什么也没做 更好的是，它可以与Amazon EC2环境完美配合使用。

这就是为什么它如此有效的原因：首先，与传统的OLAP工具不同，Kognitio在内存中运行。过去，当服务器被限制为1 GB或2 GB RAM时，这将是一个荒谬的想法。但是如今，具有8GB RAM的计算机已司空见惯。(我正在输入此评论的笔记本具有8GB的RAM。)

但是，有了可以即时分配服务器的云供应商，您可以构建更大的服务器。甚至16GB的内存也不成问题。

亚马逊可以让您高达68GB。(我不确定为什么是68，而不是2功耗友好型64GB。)因此，当内存足够用于处理大多数数据情况以及处理更多数据时，内存中的OLAP突然成为现实。数据。

此外，Kognitio主要使用C语言编写，甚至使用汇编语言编写某些部分。它利用了高级x86 CPU功能，例如矢量化和并行化。从某种意义上说，用C和汇编器对其进行编码可能看起来像是倒退了一步，因为今天我们有了一些很酷，功能强大的语言。

但是事实是，很酷，功能强大的语言几乎无法提供跨内核的矢量化性能和并行化，而这些内核可以使用本机英特尔指令从C和汇编器中获得。(但是，情况正在发生变化。高级语言开始实现多核并行处理和矢量化。)最后，Kognitio对Amazon EC2的扩展具有本地支持。

现在，我们达到了让我最快乐的部分：它们直接支持现代，可扩展的编写软件方法。除了通过增加RAM数量来垂直支持大型服务器之外，Kognitio还支持在Amazon EC2上的多个实例之间水平分布Kognitio的多个节点。对于最后一个程序包，Kognitio的开发人员花费了大量的精力来构建一个Amazon EC2映像，其中包含您已经配置的所需内容。没有要运行的安装后外壳脚本。它已经在那里。

如果您不熟悉Amazon EC2映像，请快速阅读一下。映像本质上是正在运行的操作系统和硬盘驱动器的快照。获得映像后，可以使用它来创建与第一个相同的其他服务器。然后，已安装的软件将自动在新服务器上可用。