manage SAP HANA S o n d e r d r u c k a u s H e f t

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1 S o n d e r d r u c k a u s H e f t manage I T - S t r a t e g i e n u n d L ö s u n g e n Bild: Shutterstock.com/DVpodt Der Aufbruch in ein neues Reporting-Zeitalter? Die In-Memory-Technologie führt zu einer erheblichen Performancesteigerung in unterschiedlichen Anwendungsszenarien. Derzeit werden bei den Anwendern insbesondere der Einsatz von für den Bereich»operational analytics«und die Nutzung in Zusammenhang mit dem SAP Business Warehouse erörtert. Dieser Artikel grenzt beide Szenarien voneinander ab und geht im Schwerpunkt auf die technischen Neuerungen und Vorzüge von»sap BW, powered by «ein. (englischsprachiges Akronym für»high- Performance Analytic Appliance«) ist eine auf Höchstleistung ausgerichtete In-Memory-Datenbank der SAP, die ausschließlich für zertifizierte Hardwareplattformen freigegeben ist. Entsprechend wird als sogenannte Appliance, ein Set aus optimal aufeinander abgestimmter Hard- und Softwarekomponenten, vertrieben. Den Ausgangspunkt für die Entwicklung einer neuen Speichertechnologie resultierte aus dem vielfachen Wunsch der Unternehmen, Massendaten in Echtzeit auswerten zu können. Im Allgemeinen sind weder operative transaktionale Systeme (OLTP, Online Transactional Processing) noch entscheidungsunterstützende Systeme zur Durchführung von komplexen Analyseverfahren (OLAP, Online Analytical Processing) dazu bisher in der Lage [1]. HANA ist mehr als In-Memory-Computing. Wesentliches Kennzeichen des In-Memory-Computings, auf dessen Prinzip auch beruht, ist die primäre Nutzung des Arbeitsspeichers. DieVerarbeitung von Daten, die vollständig im Hauptspeicher vorgehalten werden, ist deutlich effizienter als bei Sekundärspeichern mit wesentlich höheren Zugriffszeiten, wie etwa Festplattensystemen. Allerdings sollte nicht ausschließlich mit dem Ansatz 1

2 In-Memory-Computing gleichgesetzt werden. Bereits heute verfügen traditionelle Datenbanken über geeignete Caching- Verfahren, über die auf Teile des Datenbestands ebenfalls sehr effizient zugegriffen werden kann. Neu bei ist hingegen die Nutzung der In-Memory-Technologie auf einer optimierten Hardwareplattform zusammen mit neuen, innovativen Softwarekomponenten. Hierzu zählen u. a. eine spaltenbasierte Datenspeicherung und die Partitionierung von Tabellen (vgl. [8]). Zusammen mit den Fortschritten im Hardwarebereich (Multi-Core-Architekturen und leistungsfähigeren Prozessoren) können die Möglichkeiten zur massiven Parallelisierung besser genutzt werden. Immer leistungsfähigere RAM-Module (Random Access Memory) ermöglichen einen immer effizienteren Datenzugriff und durch den Einsatz der aktuellen 64-Bit-Speicheranbindung sowie neuer Komprimierungsverfahren ist nun die Ausweitung der In-Memory-Verfügbarkeit auf den gesamten Datenbestand einer Datenbank möglich. Die Dankenbankschicht wird wichtiger. Neben diesen weitgehend technisch getriebenen Ansätzen zur Performanceoptimierung wird in Zusammenhang mit auch ein neuer Programmieransatz propagiert. War bisher in klassischen Drei-Schicht-Architekturen bestehend aus Präsentations-, Anwendungs- und Datenhaltungsschicht letztere Schicht lediglich für das Bereitstellen und Speichern von Daten zuständig, werden zukünftig vermehrt zeitaufwendige und komplexe Rechenoperationen von der Anwendungs- auf die Datenbankschicht verlagert. Der wesentliche Vorteil bei diesem Ansatz ist, dass nicht länger große Datenmengen zur Anwendungsschicht hin übertragen werden müssen, um dort datenintensive Rechenoperationen durchzuführen. Diese Operationen können dank der In-Memory-Technologie, dem Einsatz massiver Parallelisierung, den softwaretechnischen Innovationen und einer immer leistungsstärkeren Hardware besonders effizient in der Appliance durchgeführt werden. Zwei beispielhafte Einsatzszenarien. Technisch gesehen ist bereits heute als Datenbank für SAP Netweaver 7.3 Systeme verwendbar. Signifikante Performancegewinne kommen jedoch erst dann zum Tragen, wenn wie oben beschrieben laufzeitkritische und datenintensive Rechenoperationen von der Anwendungsebene auf die Datenbankschicht verschoben werden und die Applikation entsprechend für optimiert wurde. Für das Produkt»SAP Netweaver Business Warehouse 7.3, powered by «[2] wurde dieser Schritt bereits vollzogen. Hierdurch werden die Verarbeitung und Analyse von Massendaten im SAP Business Warehouse (BW) deutlich beschleunigt, ohne dass länger eine Aggregation beziehungsweise Vorverdichtung von Daten notwendig ist. Aktuell werden aus Kundensicht im Wesentlichen zwei Einsatzszenarien diskutiert. Zum einen die Verwendung der Appliance zur Unterstützung des operativen Reportings und zum anderen in Zusammenhang mit dem Architektur-Szenario 1 3rd Party SAP ERP SAP Business Objects und andere Applikationen Abbildung 1: als Unterstützung des operativen Reportings. Analytic View ETL Replikation SQL MDX BICS Appliance Modeling mit dem Abbildung 2: Beispielhafter Aufbau einer Analytic View im Studio. SAP Business Warehouse (BW). Weitere Anwendungsszenarien, wie etwa das Beschleunigen bestehender Prozesse durch gezieltes Nachladen von Daten aus einer SAP- HANA-Datenbank werden von der SAP ebenfalls unterstützt, stehen jedoch nicht im Fokus dieses Artikels.Von herausgehobener Bedeutung für die Kunden dürfte in Zukunft allerdings als Lösung für weitere Produkte sein. Die Mittelstandslösung»SAP Business One, analytics powered by «befindet sich heute bereits in der Ramp-up-Phase wann die SAP Business Suite (SAP ERP) folgen wird, ist derzeit jedoch noch unklar. 1. Operatives Reporting. Im ersten Szenario (Unterstützung des operativen Reportings) wird als eigenständige Datenbank parallel zu bestehenden Anwendungssystemen aufgesetzt (vgl. Abbil- 2

3 dung 1). Die operativen Unternehmensdaten können dann aus den SAP- und Fremdsystemen beispielsweise mit Hilfe des SAP LT Replication Servers (SLT) oder den Business Objects Data Services (BODS) in die Appliance repliziert werden. Während BODS den Aufbau komplexer ETL- Prozesse (Extract,Transform, Load) zum Extrahieren, Modifizieren und Laden der Daten ermöglicht, gestattet der SLT eine trigger-basierte Replikation aller relevanten Tabellen. Dazu werden beispielsweise über ein spezielles SAP Add-On (vgl. [3]) beim Ausführen von Insert- oder Update-Operationen auf Tabellen eines ERP-Systems die Datensätze zeitgleich in die HANA-Datenbank übertragen und stehen somit für das Reporting quasi in Echtzeit zur Verfügung. Liegen die zu analysierenden Unternehmensdaten in der HANA-Appliance vor, stellt sich die Frage, wie ein operatives Reporting aufzubauen ist. Generell ist in diesem Szenario der Einsatz der Business-Objects-Frontend-Tools vorgesehen, die über spezielle Schnittstellen auf zugreifen können. Der Zugriff auf die Daten der HANA- Appliance erfolgt über Informationsmodelle (Attribute-, Analytic- und Calculation-Views, vgl. [9]), die mit Hilfe des Studios angelegt werden können. Abbildung 2 zeigt beispielsweise den Aufbau einer Analytic-View (eine multidimensionale Sicht), bei der im Zentrum die Kennzahl Quantity mit den Stammdaten (Attribute-Views) sternförmig verknüpft wird. Die SAP stellt für das operationale Re- porting aber auch vorgefertigte Lösungen für unterschiedliche Unternehmensbereiche zur Verfügung (vgl. [4]). 2. Primäre Datenbank eines BW-Systems. Das zweite Einsatzszenario beschreibt die Verwendung der HANA Appliance als primäre Datenbank eines BW-Systems. Über den Weg einer heterogenen Systemkopie kann ab dem Release SAP Netweaver 7.3, SP5 die bisher vorhandene Datenbank (wie beispielsweise Oracle, DB2, MS SQL etc.) gegen ausgetauscht werden. Der SAP Netweaver Application Server und die Datenbank laufen in diesem Szenario auf unterschiedlichen Hardwaresystemen (vgl. Abbildung 3). Sämtliche Daten des BW-Systems befinden sich dann im Hauptspeicher der HANA Appliance. Um diese Daten vor einem potenziellen Verlust, beispielsweise aufgrund eines Stromausfalls oder eines Hardwaredefekts, zu schützen, wurden klassische Datenbanktechniken wie das Erstellen von Snapshots und das Schreiben von nativen Datenbank Logs in die HANA Appliance integriert. In der Praxis wird diese Vorgehensweise bereits seit Jahren erfolgreich in Zusammenhang mit der SAP-liveCache-Technologie eingesetzt (vgl. [7]). Zahlreiche Vorteile sprechen für die Nutzung von SAP HANA als Datenbank eines BW-Systems. Neben den Geschwindigkeitsvorteilen aufgrund der In-Memory-Technologie beim Zugriff auf die Daten entfällt die Notwendigkeit, Gute bis sehr gute Erfahrungen mit In-Memory-Technologie Big Data im Fokus der ICT-Entscheider Steigende Datenmengen, Erhöhung der Verarbeitungsgeschwindigkeit und zunehmende Vielfalt an Datenquellen und Datentypen stellen Unternehmen vor neue Herausforderungen. TNS Infratest hat dazu im Auftrag von T-Systems in einer breit angelegten Studie ICT-Verantwortliche aus neun Ländern sowie unterschiedlichsten Branchen zu ihrer Datenmanagementstrategie befragt. Im Ergebnis zeigt sich ein deutliches Problembewusstsein für das Thema Big Data. So sehen in Deutschland 63 % der befragten Unternehmen für sich einen hohen oder sehr hohen Handlungsbedarf. Die Untersuchung zeigt, dass in deutschen Unternehmen 43 % der Befragten In-Memory-Technologien zur Datenauswertung bereits im Einsatz haben oder dies für die nahe Zukunft planen. Das In-Memory-Prinzip ermöglicht die Analyse großer und komplexer Datenmengen innerhalb kürzester Zeit. Die Nutzungsszenarien gehen dabei über die reine Beschleunigung bestehender Geschäftsprozesse hinaus. Unternehmen sehen in In-Memory-Technologien erstmalig die Möglichkeit intelligenter Analysen, die die Grundlage für neue Produkte und Services bieten können. Laut Studie verweisen 90 % derjenigen, die In-Memory bereits nutzen, auf gute und sehr gute Erfahrungen. 36 % der Befragten sehen den Einsatz von In-Memory-Anwendungen bevorzugt in performancekritischen Bereichen. Bei der Umsetzung von Big-Data-Lösungen würde sich rund die Hälfte der Befragten in Deutschland von externen Dienstleistern unterstützen lassen. Dagegen würden 7 % einen Einkauf der Auswertungen als komplette Dienstleistung (as a service) vorziehen. Die international bekanntesten In-Memory-Anwendungen sind laut Studie Microsoft SQL Server 2012 (67 %), (63 %) und IBM Solid DB (33 %). Damit kann bereits ein Jahr nach Einführung eine große Bekanntheit bei der relevanten Zielgruppe vorweisen. Insgesamt erwarten 19 % der Befragten, dass Standarddatenbank im SAP-Umfeld wird.»die Studie hat gezeigt, dass das Thema Big Data an Fahrt gewinnt. Neben der Analyse riesiger Datenmengen werden mit dieser Technologie Verbesserungen auch bei Arbeitsabläufen und betrieblichen Prozessen verbunden sein«, so Ulrich Meister, Mitglied der Geschäftsführung T-Systems und Leiter Systems Integration.»Wir sehen auf diesem Gebiet Innovationspotenzial, das neue Geschäftsfelder und Geschäftsanwendungen erst möglich macht.«die Studie»Quo vadis Big Data«liegt zum Download bereit unter: 3

4 Aggregate zu bilden oder Indizes auf»infocubes«aufzubauen. Die Ladevorgänge werden entsprechend vereinfacht und die Ausführungsdauer deutlich reduziert. Die spaltenbasierte Datenhaltung ermöglicht zudem den raschen Zugriff auf einzelne Kennzahlen und das Bilden von Aggregatfunktionen (Summe, Durchschnitt, etc.) insbesondere über sehr viele Datensätze. Der Einsatz weiterer Hardwarelösungen zur Beschleunigung des Reportings ist somit obsolet. Die bisher hierfür zur Verfügung stehende Hardwarelösung, der SAP BW Accelerator (SAP BWA), basiert imwesentlichen auf der Optimierung der Query-Performance durch eine Datenhaltung im Arbeitsspeicher. geht, wie in diesem Artikel deutlich geworden sein dürfte, weit über diesen Ansatz hinaus und wird den BWA daher vollständig ablösen. Performance-Gewinne. Wie bereits oben erläutert, stellen sich weitere Performance-Gewinne insbesondere dann ein, wenn komplexe Rechenoperationen auf die Datenbankschicht verlagert werden und die Anwendungslogik entsprechend angepasst wird. Mit der Einführung auf optimierter InfoProvider in BW 7.3 setzt die SAP diesen Ansatz hier um. Beispielsweise führt die Verwendung eines»inmemory optimized InfoCubes«zu enormen Geschwindigkeitsvorteilen beim Datenladen, weil das Datenmodell dieses InfoCube-Typs durch die SAP-HANA-Technologie deutlich vereinfacht werden konnte. Die Speicherung von Stammdaten-SIDs (Surrogat ID) erfolgt hier direkt in der Faktentabelle ohne eine weitere Verknüpfung zu den Dimensionstabellen. Bei den optimierten DataStore-Objekten (DSOs) wird die Logik zur Deltasatzgenerierung in die Datenbankschicht verlagert. Die bisher häufig als extrem lang wahrgenommenen Laufzeiten für das Aktivieren von DSO-Requests sinken hierdurch merklich. Quellen [1] Dr. Thilo Simon und Dr. Matthias Merz:»In-Memory Computing ein Paradigmenwechsel für das Data Warehouse? Künftiger Praxiseinsatz wird entscheiden«, Magazin, MarkIT Communication GmbH, 1-2/2012, ISSN: X, 2012 (http://www.camelot-itlab.com/fileadmin/user_upload/presse/downloads/sonderdruck_beitrag_sap_hana-camelot_itlab-sapport_feb2012.pdf) [2] SAP Help Portal, SAP In-Memory Computing, Applications Powered by, SAP NetWeaver Business Warehouse 7.3, 2012 (http://help.sap.com/nw73bwhana) [3] SAP Service Marketplace, Hinweis : Zentraler Hinweis SAP LT Replication Server, 2012 (https://service.sap.com/sap/support/notes/ ) [4] SAP Homepage, SAP ERP rapid-deployment solution for operational reporting with, 2012 (http://www.sap.com/solutions/rapid-deployment/hana-erp-operational-reporting/index.epx) [5] SAP Homepage, Data Warehousing, : erstklassig und leistungsstark, 2012 (http://www.sap.com/germany/solutions/business-analytics/data-warehousing.epx) [6] SAP Service Marketplace, Hinweis Wichtige Hinweise für SAP BW, powered by mit SP7, 2012 (https://service.sap.com/sap/support/notes/ ) [7] Jörg Hoffmeister, SAP APO and SAP livecache s New Backup and Recoverability Features Bolster High-Performance, 2003 (http://scn.sap.com/docs/doc-5455) [8] Whitepaper, for Next-Generation Business Applications and Real-Time Analytics Explore and Analyze Vast Quantities of Data from Virtually Any Source at the Speed of Thought, 2012 (https://www.experiencesaphana.com/docs/doc-1507) [9] Modeling Guide, 2012 (http://help.sap.com/hana/hana1_model_en.pdf) Architektur-Szenario 2 SAP ERP ETL SAP BEx SAP Business Objects SAP NetWeaver BW 7.3. powered by (in-memory optimierte InfoCubes und DSOs) Appliance Abbildung 3: SAP Netweaver BW 7.3, powered by. Für bestehende Datenflüsse ist es zur Optimierung der Performance folglich erforderlich, vorhandene InfoCubes und DSOs entsprechend in HANA optimierte InfoProvider umzuwandeln. Die SAP stellt hierzu einen entsprechenden Report zurverfügung, der die Migration ausführt und die Strukturen der InfoProvider anpasst. Eine weitere Notwendigkeit Datenflüsse anzupassen besteht darüber hinaus in der Regel nicht und sämtliche bisher verwendeten Extraktoren sollten auch weiterhin funktionsfähig sein. Lediglich innerhalb von Transformationen müssen gegebenenfalls dann Änderungen durchgeführt werden, wenn beispielsweise in einer Endroutine datenbankspezifisches Coding zum Einsatz kommt. Neu in BW 7.3 ist auch die Möglichkeit, über sogenannte TransientProvider oder VirtualProvider, zur Laufzeit aus BW heraus auf die Daten der SAP-HANA-Datenbank zuzugreifen. Die neuen InfoProvider nutzen hierzu Informationsmodelle wie etwa eine Analytic View, die im Vorfeld anzulegen ist. Folglich lassen sich über diesen Weg die vorgestellten Einsatzszenarien 1 und 2 in vielfältiger Weise miteinander kombinieren. Werden beispielsweise Daten eines Fremdsystems in Tabellen der HANA-Datenbank repliziert, können mit Hilfe eines TransientProviders im BW-System diese Daten zunächst zugreifbar gemacht werden und unter Verwendung eines CompositeProviders mit den Daten eines bestehenden InfoCubes zusammengeführt werden. Gesamtbetriebskosten senken? Unter der Überschrift»: erstklassig und leistungsstark«unterstreicht die SAP auch ihr Argument, mit dem Einsatz von die Gesamtbetriebskosten»dank bewährter Technologien und geringeren Hardware-, Wartungs- und Testanforderungen«zu senken (vgl. [5]). Ob dies wirklich der Fall ist, darf zumindest hinterfragt werden. Schließlich fallen mit dem Einsatz von neben einmaligen Migrationskosten insbesondere neue Lizenz- und Hardwarekosten an. Zudem 4

5 dürfte es in der Vielzahl der Fälle erforderlich sein, die für das BW-System zuständigen Mitarbeiter zu schulen. Auch die SAP-Basis-Mitarbeiter sollten für und gegebenenfalls auch wegen des Betriebssystems entsprechende Kurse besuchen, da die SAP Hana Appliance derzeit ausschließlich auf der Linux-Distribution SUSE Linux Enterprise Server (SLES) ausgeliefert wird. Wann kommt das neue Reporting-Zeitalter? Schließlich ist noch die Frage nach der heutigen Einsetzbarkeit von SAP HANA zu beantworten. Nach unseren Erfahrungen läuft der Kern der HANA Appliance, also die Datenbank, stabil. Auch die heterogene Systemkopie zur Migration bestehender Systeme verläuft weitgehend reibungslos. Allerdings sind die Anwendungen, welche dievorteile von nutzen, von dieser Reife noch etwas entfernt. Beispielsweise gibt es derzeit noch keine Integration der Entwicklungsumgebung von mit dem Transportwesen und selbst erstellte Informationsmodelle müssen via Export- und Import-Funktionalitäten über das Studio übertragen werden. Auch beim Einsatz von SAP Netweaver BW 7.3, powered by sind einige Punkte zu beachten. Neben dem Einspielen von Support Package 07 sollten auch die aktuellen Hinweise implementiert werden (vgl. [6]). Ebenfalls sind nach der Systemmigration noch einzelne Reports auszuführen, welche die Konsistenz von Tabellen, DDIC-Objekten und die Partitionierung der Faktentabellen von InfoCubes überprüfen und korrigieren. Generell handelt es sich hierbei jedoch nur um kleinere technische Hindernisse, die ein erfahrener Berater sicherlich schnell überwinden kann. Und sind diese Herausforderungen erst einmal erfolgreich gemeistert, steht dem neuen Reporting-Zeitalter mit SAP HANA nichts weiter im Wege. Dr. Matthias Merz Dr. Matthias Merz, Camelot ITLab Globale Nutzungstrends und Anwendungsszenarien von Big Data 62 Prozent produktive Umgebungen innerhalb der nächsten zwölf Monate Jaspersoft gibt die Ergebnisse seiner Umfrage mit über 600 Community-Mitgliedern zum Einsatz von Big Data bei Entscheidungsprozessen im Unternehmen bekannt. Die weltweite Umfrage liefert Erkenntnisse zu wichtigen Trends, etwa in welcher Weise Unternehmen die Chancen von Big Data nutzen oder in welchen Bereichen Big Data zum Einsatz kommt. Erstaunlicherweise haben bereits 62 Prozent der Umfrageteilnehmer eine Big Data-Lösung im Einsatz oder planen deren Einführung innerhalb der nächsten zwölf Monate. Bei den Befragten, die bisher keine Implementierung geplant haben, gaben 35 Prozent das unzureichende Verständnis von Big Data als größte Hürde an. Die Top 5-Anwendungsszenarien für Big Data waren: [[ Analysen zur Kundenzufriedenheit (48 %) [[ Kundenanalysen Wechselverhalten, Segmentierung (37 %) [[ Optimierung von Marketing-Kampagnen (28 %) [[ Analysen zu finanziellen Risiken (27 %) [[ Wettbewerbsanalysen (27 %) Bei den Teilnehmern, die Big Data bereits implementiert beziehungsweise Initiativen dazu geplant haben, reichten die Projektarten von der Kundenanalyse über Arzneimittelforschung und Geotargeting bei Marketing-Kampagnen bis hin zu Bedrohungsanalysen. Weitere Umfrageergebnisse: [[ 60 Prozent geben an, dass sie relationale Datenbanken als primären Big Data-Speicher nutzen. Hadoop und MongoDB teilen sich Platz 2 bei den Datenspeichern (18 %). [[ Die Hauptquelle für Big Data sind Unternehmensanwendungen (79 %), wobei CRM (33 %), Finanzsoftware (31 %) und E-Commerce (28 %) die häufigsten sind. [[ Während über die Hälfte (60 %) Big Data lokal nutzt, setzen 40 Prozent auf den Einsatz von Big Data in der Cloud. [[ 44 Prozent benötigen Analysen in Echtzeit beziehungsweise nahezu Echtzeit für ihre Big Data-Anwendung. [[ Die wichtigsten Analyse- und Verarbeitungstechnologien für Big Data sind Berichte (76 %), Datenvisualisierung (64 %), Datenintegration/ETL (59 %), statistische/ prädiktive Analysen (54 %) und Suchen (50 %). [[ 68 Prozent verwenden maschinell erzeugte Inhalte (Weblogs, Sensordaten) als primäre Quelle für Big Data-Projekte, während 46 Prozent auf geschriebene Texte (Social Media, Blogs) zurückgreifen.»die geplanten Implementierungen unserer Community- Mitglieder zeigen, wie schnell sich der Big Data-Markt konsolidiert. Das hat selbst uns überrascht«, so Brian Gentile, CEO von Jaspersoft.»Der branchenübergreifende Einsatz von Big Data und die verschiedenen Anwendungsszenarien stehen für eine deutliche Dynamik, sowohl bei der Nutzung von Big Data als auch bei den Cloud-Implementierungen zwei Technologien, die sich ergänzen und das Kosten-Nutzen-Verhältnis in Unternehmen grundsätzlich verschieben können.«weitere Informationen zu den Ergebnissen der Big Data-Umfrage erhalten Sie unter 5

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