In-memory Technologie für PLM eröffnet neue Anwendungsfelder.

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1 3DExperience Forum - Mannheim bis IBM Deutschland Global Business Services GmbH. Guido Schmidt. In-memory Technologie für PLM eröffnet neue Anwendungsfelder.

2 ZIELE DIESES WORKSHOPS Mögliche Anwendungsfelder erkennen, die durch den technologischen Sprung von plain erschlossen werden können. Verstehen, wie plain aufgebaut ist, und wie es eingesetzt werden kann. Erkennen, welche Gemeinsamkeiten und Unterschiede es zwischen plain und vergleichbaren Technologien wie z. B. SAP HANA gibt. Überzeugen, dass durch plain in-memory Technologie nun auch für PLM möglich wird. 2

3 Agenda 1 Aufbau und Architektur 2 Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu ähnlichen Technologien 3 Anwendungsfelder 4 Beispiele 3

4 Agenda 1 Aufbau und Architektur 2 Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu ähnlichen Technologien 3 Anwendungsfelder 4 Beispiele 4

5 Aufbau und Architektur Was ist plain? Und was nicht? Ein sogenannter Business Value Accelerator der IBM Global Business Services, der die Umsetzung von Serviceprojekten beschleunigen kann. O Ein Softwareprodukt, wie z. B. DB2 oder Lotus Notes, für das Lizenzen erworben werden können. Ein hochperformantes und hochskalierbares Softwareframework für PLM-spezifische Anwendungsintegration und -erweiterung O Ein generischer Web- und Servletcontainer, wie z. B. WebSphere oder Tomcat. Ein integrierender oder ein erweiternder Bestandteil einer komplexen, sich kontinuierlich verändernden PLM Landschaft. O Ein Ersatz und damit Konkurrent für PLM Systeme, wie z. B. Dassault Systèmes ENOVIA V4, V5 oder V6. Ein Enabler für in-memory Technologie im PLM Bereich und damit für neue, hochkomplexe Anwendungsfelder oder für extrem hohe Nutzungsszenarien. O Das neue SAP HANA für PLM. (na ja, vielleicht noch nicht...) 5

6 Aufbau und Architektur - Metadaten Front In-memory Back Hybrid-DB SSD Konsumenten PLM Resourcen PLM Objektmodelle* Graphen Spalten Metadatenladung Exporte Journale Produzenten N-Schichten Architektur Konsumenten greifen auf Metadaten von PLM Resourcen zu PLM Resourcen werden in-memory in Objektmodellen vorgehalten PLM Objektmodelle setzen sich aus Graphen und Spalten zusammen Die Hybrid-DB wird (periodisch) über Metadatenladung befüllt Exporte und Journale beschleunigen und persistieren das Laden Produzenten liefern PLM Metadaten 6 * In Anlehnung an IBM PLM 2.0, DS XPDMXML, PLMXML

7 Aufbau und Architektur - Datenrepräsentationen (2d/3d/Andere) Front In-memory Back Hybrid-DB SSD PLM Resourcen Repräsentationsreferenzen Konsumenten Cache (optional) Produzenten File-/Stream Access PLM Resourcen Ladung Konsumenten greifen auf Repräsentationen von PLM Resourcen zu PLM Resourcen erlauben den Zugriff auf Objektrepräsentationen Die Hybrid-DB hält die Referenzen der Repräsentationen in-memory Das Laden einer Repräsentation erfolgt nur bei Bedarf Ein optionaler Cache kann das Laden beschleunigen Produzenten liefern Repräsentationen als Datei oder Stream 7

8 Aufbau und Architektur - Technologiestack Frontend Application Backend Desktop GWT Functional Programming JAVA 7u25 64bit UNIX LINUX W2008R2 W2012 JDBC ENOVIA V4 V5 V6 LEGACY Webtop JSP/F Mobile JavaFX HTML5 HTTP/S JAX-RS Async IO SCALA SAP Backend Javascript WEB- SOCKETS XPDM JAX-WS JMS Other Vendors JAVA7 bildet die Basisplattform für plain Im Kern wird in SCALA mittels funktionaler Programmierung entwickelt Alle state-of-the-art Javabasierten Kommunikationsprotokolle können eingesetzt werden Im Frontend werden sowohl browser- wie server-lastige Technologien unterstützt Konsequenter Einsatz asynchroner Methodiken ermöglichen extrem hohen Durchsatz Vendor-spezifische Technologien kommen wo notwendig zum Einsatz 8

9 Agenda 1 Aufbau und Architektur 2 Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu ähnlichen Technologien 3 Anwendungsfelder 4 Beispiele 9

10 Was genau ist eigentlich in-memory Technologie? Dies sind die key concepts of in-memory technology der Erfinder von SAP HANA. 10

11 Wir werfen hier nur den Blick auf zwei dieser key concepts, Erstens: Column vs. Row Store Zeilenorientiert Spaltenorientiert Row Store benötigt immer den Speicherplatz Anzahl der Zeilen x Summe aller Spaltengrößen. Column Store kann je nach Spaltenart die Werte sehr kompakt speichern, z. B. nur die Zeilennummern mit Ja für den Wert IsStandard, oder nur die drei Werte von Status jeweils mit den Zeilennummern. Kombiniert mit anderen Maßnahmen lässt sich so der Speicherbedarf für die Datenhaltung um den Faktor verringern. Column Store macht in-memory Datenbanken erst wirklich möglich. 11

12 Zweitens: Multi-core and Parallelization Moores Gesetz ist spätestens seit 2010 widerlegt: Die CPU-Leistung steigt nicht mehr mit derselben Rate wie in den 30 Jahren davor. Leistungssteigerungen müssen durch andere Techniken erzielt werden. Unter diesen Voraussetzungen ist die Implementierung einer hochperformanten in-memory Lösung nur möglich, wenn Aspekte der sogenannten Mechanical Sympathy berücksichtigt werden: Wichtige Daten müssen nahe an der CPU liegen (siehe rechts) Concurrency contention muss vermieden werden false sharing muss berücksichtigt werden Datenstrukturen sollten lock-free und immutable sein Datenstrukturen sollten parallelen Zugriff ermöglichen Diese sehr software-spezifischen technischen Probleme sind bei plain durch den Einsatz von Java7 und der funktionalen Programmiersprache SCALA 2.10 gelöst worden. Mechanical Sympathy ist der Schlüssel zu extrem hoher Performanz. 12

13 Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu ähnlichen Technologien Feature IBM plain SAP HANA Zeilenorientierte Datenbank Graphenorientierte Datenbank für traversierende Algorithmen Metadatenverarbeitung (textuell, numerisch) Graphische Datenverarbeitung (2D, 3D) Eigener Persistenzlayer (ersetzt Systeme wie z. B. Oracle, DB2 ) Unterstützung von CRUD (Create, Read, Update, Delete) SQL als Abfragesprache Abfragen über mehrere/alle Backendsystem gleichzeitig Kompressionsmechanismen mit aktivem und passivem Store O O O O 13

14 Alleinstellungsmerkmale: Graphendatenbank und 3D-Unterstützung Im Gegensatz zu SAP HANA ist es nicht das Ziel von plain ein vollwertiges Datenbanksystem zu sein. Daten aus Backend-PLM-Systemen werden zusätzlich zu Column Store auch in gerichteten Graphen abgelegt. Dies ermöglicht eine extrem schnelle Verarbeitung von traversierenden Algorithmen (z. B. Bill of Material, Where-used). Ein entscheidender Vorteil von plain ist die zusätzliche Verarbeitung (Erstellen, Modifizieren, Bereitstellen) von grafischen Informationen. Es können neue, so nicht in den Backend-PLM-Systemen vorhandene 3D-Repräsentationen generiert werden. Unterstützte Formate sind zur Zeit: Dassault Systèmes 3DXML Dassault Systèmes CATIA V5 PLMXML, JT, VFZ TIFF, PDF Graphen und 3D Informationen in-memory eröffnen ganz neue Anwendungsfelder. 14

15 Ein paar Performancezahlen count children einer Baugruppe mit Knoten Testumgebung Latency in ms per concurrent access in-memory Technologie kann um den Faktor 1000 bis schneller sein. 15

16 Agenda 1 Aufbau und Architektur 2 Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu ähnlichen Technologien 3 Anwendungsfelder 4 Beispiele 16

17 Anwendungsfelder - Generelle Einsatzmöglichkeiten niedrig Anwenderanzahl hoch gering Komplexität hoch plain erlaubt hoch komplexe Anwendungsszenarien oder eine hohe Anzahl von Anwendern. 17

18 Anwendungsfelder - Beispiele 1 Integration von mehreren auch heterogenen PLM-Systemen sowie weiteren Legacysystemen zu einer neuen PLM-oriertierten unternehmensweiten Serviceschicht. Nutzung dieser Serviceschicht zur Implementierung von unternehmensweiten Informationssystemen, die textuelle und numerische mit 2D- und 3D-Daten zusammenbringen, allerdings nicht im Sinne eines Portals, sondern als integriertes Geschäftsmodell. Unterstützung der Koexistenz von Alt- und Neusystemen im PLM Umfeld, insbesondere, wenn diese sehr divergent sind und der Zeitraum der Koexistenz sich über mehrere Jahre erstrecken kann. plain als PLM-orientiertes Tool zur Enterprise Application Integration (EAI). 18

19 Anwendungsfelder - Beispiele 2 Automatisierung komplexer immer wiederkehrender Prozesse, die Informationen aus verschiedenen auch nicht PLM-Systemen verarbeiten und dabei 2D- oder 3D-Daten als Teilergebnisse generieren (z. B. 3D-Aufbereitung von DMU Analysen aus zwei verschiedenen Systemen). bounding grid statt bounding box : Eine Invertierung der üblichen geometrischen Umkreissuche, die gerade bei extremen Objektgrößen (Schiffbau, Aerospace) eine enorme Leistungssteigerung verspricht (in der Entwicklung in Verbindung mit IBM FASTDMU ). Vision (oder Spinnerei?): real-time virtual augmented reality (z. B. Qualitätskontrolle durch visuellen Abgleich der DMU Informationen mit der realen Einbausituation mit Hilfe von Tablets in Echtzeit) plain als Entwicklungsplattform für Innovationen in der 3DEXPERIENCE. 19

20 Anwendungsfelder Workshop, Diskussion 20

21 Agenda 1 Aufbau und Architektur 2 Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu ähnlichen Technologien 3 Anwendungsfelder 4 Beispiele 21

22 Beispiele Demo Video: 22

23 Haben Sie noch Fragen? 23

24 Kontakt Guido Schmidt IBM Deutschland Global Business Services GmbH Solution Architect / Senior Managing Consultant Hollerithstraße 1 D München Mobil: Mail: 24

25 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit 25

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