R.I.P Oracle-Datenbank. ggg

Transkript

1 R.I.P Oracle-Datenbank ggg DOAG Konferenz + Ausstellung - Nürnberg 16. November 2016

2 Jedes IT-Projekt benötigt eine Datenbank 2

3 Große Websites, aber... 3

4 Gartner Studie 4

5 DB-Engines Ranking 5

6 Anwendungsfall aus dem Bereich Auskunftserstellung 6

7 Anwendungsfall aus dem Bereich Auskunftserstellung 7

8 Anwendungsfall Markant 8

9 Markus Lohn Head of Technology Consulting > Experte für SOA/Integration und Java EE-Technologien (Oracle 8i FMW 12c) > 13 Jahre als Consultant bei Oracle tätig > Umfangreiche Erfahrung bei der Umsetzung von komplexen Projekten mit Oracle-Technologien seit seit mehr als 15 Jahren in den Branchen: > Öffentliche Verwaltung > Banken und Versicherungen > Automotive > Industrie > Baubranche Kontakt: Blog: Twitter: > DOAG 2016 Konferenz + Ausstellung 9

10 "Mit unserer Begeisterung für führende Technologien vernetzen wir Systeme, Prozesse und Menschen. EINFACH MEHR > BEGEISTERUNG Mitglied der > Vorstellung der esentri AG 10

11 Agenda > Datenbankentwicklungen im Laufe der Zeit > Entwicklung / Web 2.0 > > > Big Data Cloud Open Source > Fazit > Agenda 11

12 Datenbankentwicklungen im Laufe der Zeit EINFACH MEHR > VERTRAUEN 12

13 Phasen der Datenbankentwicklung Relational Post-Relational 2005-heute Pre-Relational

14 Analoge Datenbanken 14

15 Technischer Fortschritt hält Einzug... 15

16 Database Management System (DBMS) Applikation 1 Applikation 2 Applikation 3 DBMS Datenbank Dateisystem 16

17 Neue Datenbankmodelle und -Systeme Hierarchisches Modell Netzwerk Modell Produkt Produkt Abteilung Vertrieb Vertrieb Kunde Vertriebsmitarbeiter Vertriebsmitarbeiter Kunde Abteilung 17

18 Relationales Modell Kunde PK KundenNr. Number Vorname Varchar2(50) Strasse Varchar2(50) PLZ Number Rechnung PK RechnungsNr. Number Datum Timestamp Varchar2(50) FK KundenNr Number Position PK PositionNr. Number Artikel PK Artikel-Nr. Number FK RechnungsNr. Number FK ArtikelNr. Number Bezeichnung Preis Varchar2(50) Number Anzahl Number 18

19 Digitalisierung... 19

20 Hohe Anforderungen Verfügbarkeit Skalierung Performance Kosten 20

21 Phasen der Datenbankentwicklung Relational Post-Relational 2005-heute Pre-Relational Dominanz der RDBMS beendet! 21

22 Entwicklung / Web 2.0 EINFACH MEHR > VERTRAUEN 22

23 Java EE Architektur Client Tier Middle Tier Resource Tier GUI GUI Browser Eclipse RCP, Java FX,.NET Framework Rich Client Android, iphone, Windows Phone, Mobile Client HTML Web Client Presentation Business Data Access JSP JSF Servlet Facade Entities JPA EJB POJO JCA JMS JDBC > Entwicklung / Web

24 Horizontale Skalierung Load Balancer Data Center 1 Data Center 2 Reverse Proxy Reverse Proxy Reverse Proxy Reverse Proxy DMZ-Server 1 DMZ-Server 2 DMZ-Server 3 DMZ-Server 4 Application Server Application Server Application Server Application Server MW-Server 1 MW-Server 2 MW-Server 3 MW-Server 4 Replication (Aktiv/Passiv) Database Server Database Server > Entwicklung / Web

25 Datenbank-Skalierung über Caching Load Balancer Data Center 1 Data Center 2 Reverse Proxy Reverse Proxy Reverse Proxy Reverse Proxy DMZ-Server 1 DMZ-Server 2 DMZ-Server 3 DMZ-Server 4 Application Server Application Server Application Server Application Server MW-Server 1 MW-Server 2 MW-Server 3 MW-Server 4 Cache Database Server Replication (Aktiv/Passiv) Database Server > Entwicklung / Web

26 Datenbank-Skalierung über Datenverteilung Sharding Kunde Kdn Name Vorname Ort 1 Max Müller München 2 Peter Schmitt Augsburg Kunde Kdn Name Vorname Ort 1 Max Müller München 2 Peter Schmitt Augsburg 3 Stefan Mustermann Nürnberg 4 Frank Mill Berlin Kunde Kdn Name Vorname Ort 3 Stefan Mustermann Nürnberg 4 Frank Mill Berlin > Entwicklung / Web

27 Facebook / Twitter Architecture > Entwicklung / Web 2.0 * Next Generation Databases 27

28 Datenbank-Skalierung mit Oracle Load Balancer Data Center 1 Data Center 2 Application Server Application Server Application Server Application Server MW-Server 1 MW-Server 2 MW-Server 3 MW-Server 4 Real Application Cluster Datenbank-Server 1 Datenbank-Server 1 Database Partitioning > Entwicklung / Web

29 Datenbank-Skalierung mit Oracle Load Balancer Data Center 1 Data Center 2 Application Server Application Server Application Server Application Server MW-Server 1 MW-Server 2 MW-Server 3 MW-Server 4 Replication Oracle Data Guard Database Server Database Server > Entwicklung / Web

30 Datenbank-Skalierung mit Sharding Sharding Key, z. B. KundenNr=4711 Connection Pools Shard Directors Shard Catalog Sharded Database... Shard > Entwicklung / Web

31 CAP-Theorem Consistency CA CP Availability AP Partition Tolerance > Entwicklung / Web

32 Key-Value Databases Key K1 K2 K3 K4 Value AA,BB,CC,DD ZZ, YY DDD,EE,F 4711,Mustermann > Entwicklung / Web

33 Wide-Column Stores Column Name Data Timestamp Column Name Data Timestamp Spaltenstruktur... Column Name Data Timestamp Column Family > Entwicklung / Web

34 Document Databases > Entwicklung / Web 2.0 * Next Generation Databases 34

35 Document Databases > Entwicklung / Web 2.0 * Next Generation Databases 35

36 Document Databases > Entwicklung / Web

37 Graph Databases Bill Clinton geboren 1946 wohnte von bis Pennsylvania Ave Washington, DC Barack Obama geboren 1961 wohnte von bis zieht ein am Donald Trump geboren 1946 > Entwicklung / Web

38 Fazit Große Websites, Online Stores und Social Networks benutzen alternative Datenbanken. Komplexität, Flexibilität und Lizenzgebühren bei Oracle werden kritisch geprüft. Oracle geniest keine gute Reputation bei Entwicklern. Viele Alternativen für den jeweiligenanwendungfall verfügbar. > Entwicklung / Web

39 Big Data EINFACH MEHR > VERTRAUEN 39

40 Datenwachstum verdoppelt sich alle zwei Jahre > Big Data 40

41 The 5 Vs Everyone Must Know Variety Volume Veracity Velocity Value > Big Data 41

42 Google Software Architecture Google Applications MapReduce Big Table Google File System... Server Server Server Server Server > Big Data 42

43 MapReduce D A MAP MAP REDUCE X REDUCE Y T MAP A MAP REDUCE Z > Big Data 43

44 Hadoop Ecosystem Hadoop User Experience (HUE) Hive Pig Mahout Oozie MapReduce YARN HBase ZooKeeper Hadoop Distributed File System (HDFS) Flume Sqoop Import / Export unstructured / semi structured Data structured Data > Big Data 44

45 Oracle Integrated Big Data Solution > Big Data 45

46 Fazit Oracle RDBMS nicht das Herzstück der Lösungsplattform Adaption von Open Source Technologien akzeptiert Integration und Zusammenspiel der verschiedenen Komponenten steht imvordergrund > Big Data 46

47 Cloud Computing EINFACH MEHR > VERTRAUEN 47

48 Oracle Public Cloud - Paas > Cloud Computing 48

49 Oracle Database Cloud Vertikale Skalierung 49

50 Oracle Database Cloud Horizontale Skalierung > Cloud Computing 50

51 Fazit Umfangreiches Lösungsangebot in der Cloud für unterschiedliche Einsatzzwecke. RDBMS nicht mehr das alleinige Zugpferd bei Oracle. Wie wirkt sich die Cloud First Strategie auf Innovationen im Datenbankbereich in der Zukunft aus? > Cloud Computing 51

52 Open Source EINFACH MEHR > VERTRAUEN 52

53 > Open Source 53

54 Welche Datenbank ist nun richtig? > Zusammenfassung 54

55 Ihre Ansprechpartner Markus Lohn Head of Technology Consulting Treffen Sie mich am scope-stand auf Ebene 1! Vernetzen mit esentri 55

56 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 56