SAP NEWSBYTE — 1. Dezember 2010 — SAP hat heute weitere technische Einzelheiten der Software SAP High-Performance Analytic Appliance (SAP HANA) bekannt gegeben, die das Unternehmen auf der SAP TechEd 2010 im indischen Bangalore vorgestellt hat. (Bitte beachten Sie auch die Pressemeldung „Neue Realität von Echtzeit mit der Einführung von SAP High-Performance Analytic Appliance”.)

SAP HANA basiert auf der SAP In-Memory Computing Engine, einer integrierten Datenbank und Kalkulationsebene. Sie ermöglicht es, große Mengen von Echtzeitdaten im Hauptspeicher zu verarbeiten, so dass Ergebnisse aus Analysen und Transaktionen umgehend verfügbar sind.

Wie jede andere Standard-Datenbank unterstützt die SAP In-Memory Computing Engine Industrie-Standards wie SQL und MDX. Darüber hinaus verfügt sie auch über eine leistungsfähige Calculation Engine, die die Unterstützung von prozeduralen Programmiersprachen direkt in den Datenbankkern einbettet. Dieser Ansatz soll die bisherige Praxis überflüssig machen, Daten aus einer Datenbank auszulesen, zu bearbeiten und dann wieder in die Datenbank zurückzuschreiben.

Technische Eigenschaften sorgen für bahnbrechende Performance-Ergebnisse mit Kundendaten

Die SAP In-Memory Computing Engine sorgt für technische Durchbrüche auf elementaren Ebenen wie CPU-Kern-Nutzung und massiv-parallele Verarbeitung über Rechenknoten hinweg. „Dass wir von Beginn an mit umfangreichen Datensätzen unserer Kunden arbeiten konnten, hat den Entwicklungsprozess extrem beschleunigt“, so Dr. Hasso Plattner, Mitbegründer der SAP und Vorsitzender des Aufsichtsrats.

Durch diese Zusammenarbeit mit Kunden in der Pilotphase von SAP HANA konnte SAP bedeutende Verbesserungen in drei Bereichen demonstrieren:

• Geschwindigkeit: Die SAP In-Memory Computing Engine nutzt eine spaltenbasierte In-Memory-Datenablage, die für herausragende Ergebnisse beim Durchsuchen, Gruppieren und Aggregieren von Geschäftsdaten sorgt. Sie kann zwei Millionen Datensätze pro Millisekunde und Rechenkern durchsuchen und mehr als 10 Millionen komplexe Aggregationen pro Sekunde und Rechenkern während des Betriebs durchführen. Diese Ergebnisse wurden auf Basis von echten Kundendaten und mit Standard-Intel-Prozessoren erreicht. Aufgrund dieser Leistungsfähigkeit hat SAP HANA das Potenzial, komplette Geschäftsprozesse umzugestalten. Beispielsweise hat SAP im Rahmen einer Machbarkeitsstudie mit einem Kunden aus der Konsumgüterindustrie gezeigt, dass SAP HANA beliebig komplexe Analysen von mehr als 450 Milliarden Datensätzen innerhalb weniger Sekunden ausführen kann. Auch das Aktualisieren, Einfügen und Laden von Daten erfolgt deutlich schneller als bei herkömmlichen Systemen, da keine Datenbank-Indizes oder Aggregationen mehr nötig sind. Denn SAP HANA führt alle Datentransaktionen während der Laufzeit in Hauptspeicher durch und greift nur für die Datenerfassung auf hochleistungsfähige Solid State Disks (SSD) zurück. Im Insert-Only-Modus ist die Datenbank nicht gesperrt und kann mehrere Einfügevorgänge verarbeiten. Zusätzlich zur spaltenbasierten Datenablage sorgt die ebenfalls integrierte Datenhaltung in Zeilen für eine hohe Transaktionsleistung bei kleinen, schreibgeschützen Tabellen und beim Einfügen von einzelnen Zeilen.

• Skalierbarkeit: Der Kern von SAP HANA wurde von Grund auf neu entwickelt, basiert auf einer Multikern-Architektur und verwendet adaptive, cachebewusste Algorithmen zur dynamischen Parallelisierung und dynamischen Partitionierung, sowohl für OLAP- als auch für OLTP-basierte Analyseprozesse. Dadurch skaliert die Leistung linear nicht nur mit den Blades, sondern auch mit der Anzahl der Rechenkerne pro Blade. Aktuelle Analysen weisen darauf hin, dass auch bei 1.000 Rechenkernen und mehr eine volle Parallelisierung möglich ist. Darüber lässt sich das System leicht erweitern, da neue Attribute on-the-fly hinzugefügt werden können. Somit ist SAP HANA eine zukunftssichere Technologie, die auch vor dem Hintergrund der exponentiell steigenden Serverkern-Dichte ein optimales Preis-Leistungs-Verhältnis bietet.

• Kompression: Schließlich nutzt die SAP In-Memory Computing Engine fortgeschrittene Kompressionsalgorithmen und Datenstrukturen, die den für den Betrieb benötigten Speicherbedarf minimieren und gleichzeitig OLTP-Anwendungen voll unterstützen. So benötigte das oben erwähnte, aus 450 Millionen Datensätzen bestehende System weniger als drei Terabyte im physischen Hauptspeicher. Auch können weitere Anwendungskonzepte wie Ageing genutzt werden, um eine zusätzliche Kompression im Hauptspeicher zu erreichen.

In-Memory Computing Engine und native In-Memory-Anwendungen werden die Unternehmenssoftware-Branche umgestalten

„Neben einem bahnbrechenden Mehrwert im Bereich Analytics ermöglicht die In-Memory-Technology in SAP HANA auch völlig neue Anwendungen, mit denen sich bislang nicht adressierte Herausforderungen lösen lassen“, so Dr. Vishal Sikka, CTO und Vorstandsmitglied der SAP. „So entstehen durch die Kombination von neuen Software-Entwicklungstechniken und Programmiermodellen im Rahmen der Design-Thinking-Methode herausragende neue Produkte mit beispiellosen Geschwindigkeiten.“

SAP hat sein umfassendes Wissen darüber, wie Unternehmensanwendungen mit der Datenbank interagieren, genutzt, um wichtige Teile der Anwendungsebene wie die Geschäftslogik und Frameworks zu konsolidieren. Diese Optimierung spiegelt sich auch in einer weiteren substantiellen Leistungssteigerung wider. Während der Pilotphase hat SAP HANA beispielsweise in Testszenarien mit Kernanwendungen wie der Mahnungserstellung für eine Leistungssteigerung um das 1.200-fache gesorgt. Viele Kundenanwendungen, die gegenwärtig mehr als zwei oder drei Stunden Zeit benötigt haben, können nun in weniger als zwei bis drei Sekunden ausgeführt werden.

Die SAP In-Memory Computing Engine verfügt über eine integrierte Programmierumgebung, die die problemlose Erstellung, Einführung und Erweiterung von systemeigenen Geschäftsfunktionen ermöglicht, die durch eine Vielzahl von Programmiersprachen wie SQL, C++ und, in der nahen Zukunft, auch Project R und Javascript definiert werden können.

Die SAP In-Memory Computing Engine bietet zudem eine einheitliche Entwicklungsumgebung für die Informationsmodellierung und kann Daten sowohl aus SAP- als auch aus Nicht-SAP-Quellen verarbeiten. Die Verbesserungen und Vereinfachungen, für die die SAP In-Memory Computing Engine ermöglicht, gehen daher nicht zu Lasten der Flexibilität.

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