SAP Memory Tuning. Erfahrungsbericht Fritz Egger GmbH & Co OG. Datenbanken sind unsere Welt

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1 SAP Memory Tuning Erfahrungsbericht Fritz Egger GmbH & Co OG

2 Wie alles begann Wir haben bei Egger schon öfter auch im SAP Bereich Analysen und Tuning durchgeführt. Im Jan 2014 hatten wir einen Workshop für Entwickler und Admins worauf es beim Tuning so ankommt und wie man das feststellen kann. Dabei sind wir auf folgendes gestoßen

3 SQL Statements, die 100 mal schneller sein könnten wenn diese nicht trotz 99,87% Cache Hit Ratio am I/O warten würden Sie haben schon 99,87% Cache Hit Ratio? Der Memory Advisor sagt: kein Bedarf an mehr Memory Aber wie erklären Sie sich das? V$DB_CACHE_ADVICE: 55% ESTD_PCT_OF_DB_TIME_FOR_READS Über 99% der Verarbeitung ist I/O Wait Bei einem Statement Cache Hit Ratio von über 99% Wo aber häufig laufende Statements um den Faktor 100 schneller werden könnten

4 Das Projekt beginnt Im Feb 2014 haben wir dann mit den ersten Detailanalysen begonnen Es wurden 62 Datenbanken analysiert 30 nicht SAP Datenbanken I/O Wait Anteil zwischen 5% und 37% Ca. 50% über 15% Wait I/O Anteil 32 SAP Datenbanken I/O Wait Anteil zwischen 5% und 65% 5 Datenbanken unter 15% I/O Wait Anteil 5 Datenbanken über 50% I/O Wait Anteil

5 Proof of Concept Natürlich sollte vor der Beschaffung von neuen Servern und Speicherupgrades für bestehende Server verifiziert werden, ob unsere Empfehlungen auch wirklich stimmen. Es wurde ein entsprechender Server vom Hersteller ausgeborgt. Das Ergebnis kann sich sehen lassen (nächste Folie) POC erfolgreich abgeschlossen Beschaffung von 4 neuen Servern und Memory Ausbau ins Budget aufgenommen

6 Proof of Concept Ergebnisse SGA Sizing für SAP BW Landschaft Oracle Memory Advisor: alles OK, 60GB Buffer Cache sind perfekt Unsere Empfehlung: mindestens 200GB Buffer Cache, Umsetzung: 240GB Vorher: 300MB/Sec, Peaks 450MB/Sec, IOPS, Peaks > IOPS Nachher: wenige MB/sec, Peaks 40MB/Sec, wenige 100 IOPS, Peaks <1.000 IOPS

7 POC / SGA Sizingfür SAP BW Landschaft Entlastung der Storage Das Storage hat vor der Umstellung eine CPU Belastung von durchschnittlich 75% ausgewiesen, Peaks bis auf knapp 100%, praktisch nicht unter 50% Nach der Umstellung dieser einen Datenbank ist die CPU Auslastung auf dem Storage auf durchschnittlich 50-55% gefallen: Peaks unter 90%, Auslastung zeitweise unter 35% ca. 20% weniger CPU Belastung

8 POC / SGA Sizingfür SAP BW Landschaft Was ist beim Endbenutzer angekommen? Einige Abfragen, Auswertungen und Reports sind teilweise um den Faktor schneller fertig. Durchschnittlich ist ein Faktor zwischen 3 und 10 bei vielen Auswertungen und Reports beim Endbenutzer angekommen. Reaktion der Benutzer: Auswertungen werden öfter und über größere Zeitbereiche durchgeführt (bessere) ausführlichere Informationen für Entscheider Zusätzliche Auswertungen und Reports werden erstellt Ergebnis: Durch die zusätzliche Last steigt die I/O Belastung wieder Eine aktuelle Sizing Analyse hat ergeben, dass das Buffer Cache nochmals verdoppelt werden muss, um die aktuelle Last zu tragen

9 Umsetzung Ein Teil der Umsetzung war mit vorhandenen Systemen möglich Diese sind 2014 auch soweit umgesetzt worden Für einige Datenbanken musst jedoch auf die neuen Server und die Memory Upgrades gewartet werden Hier ist die Umsetzung aktuell im Gange, vieles davon ist schon erfolgt Einige weniger I/O intensive Systeme kommen noch dran

10 Aktuelle Ergebnisse bei der Umsetzung SAP EGP Datenbank Buffer Cache von 60G auf 280G Von über 500 IOPS auf unter 100 IOPS Pro Tag über 44 Stunden weniger I/O Waits, die beim Benutzer ankommen! Es wurden im Feb 2015 in Summe 5 Datenbanken umgestellt Knapp 35 Millionen I/Os pro Tag weniger (über 60% des I/Os Volumens) Der Datentransfer sank um 742GB pro Tag Die Benutzer warten Sekunden (=44 Stunden) pro Tag weniger auf die Datenbank

11 Zusammenfassung Analyse zeigte bei vielen Datenbanken unzureichende SGA Größen Tools von SAP und Oracle haben dies NICHT aufgezeigt Proof of Concept ergab: es zahlt sich wirklich aus. Kosten für die Umsetzung: Einige neu Server mit mehr Memory für die großen Datenbanken Memory Upgrade für einige bestehende Server Ergebnis Massive Performanceunterschiede für die Anwender Deutlich Entlastung des Storage (viel weniger I/O, geringere CPU Auslastung)

12 Q & A Q & A

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