Big Data: Solaranlagen reparieren Waschmaschinen? 2014 IBM Corporation

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1 Big Data: Solaranlagen reparieren Waschmaschinen?

2 Agenda Kurze Vorstellung Der Kunde und der ursprüngliche Ansatz Bisherige Architektur Vorgeschlagene Architektur Neue Aspekte der vorgeschlagenen Architektur und Technologie 2

3 Marc Bastien Client Technical Professional IBM Big Data IBM Deutschland GmbH Beim Strohhause Hamburg Mobile +49 (0) 172 /

4 Ohne Analytics ist BigData Einfach nur ein Sack voll Daten MYTH: Big Data geht nur um MEHR Daten; wir sollten nur etwas mehr, als aktuell sagen MYTH: Big Data = Hadoop... fertig MYTH: Big Data ersetzt alles Vorhandene, Tot dem RDBMS und keinerlei Governance MYTH: NoSQL = no SQL, niemals, Igitt MYTH: Big Data sind unstrukturierte Daten und nur für Meinungsanalysen

5 Kunde und Ansatz Kunde: führender Hersteller von Hardware / Steuerung für Solaranlagen Weltweit tätig Z.T. Abhängig von nationalen Förderungen / Regularien Darf nicht genannt werden Projekt XX eine einzelnen Fachabteilung 1. Ansatz: Ersatz der bisherigen Datenbanktechnologie durch eine Appliance 2. Erkenntnis: kein Mehrwert ohne veränderte Datenbewirtschaftung 3. Erkenntnis: noch mehr Mehrwert nur durch komplette Änderung des Paradigmas möglich 5

6 Aktuelle Architektur (vereinfacht) für Projekt XX 6

7 Archiv-DB: von 14TB heute auf (12 Monate 4*500GB, dann 12 Monate 4*1 TB, dann 12 Monate 4*1,5TB): 144TB???? 7

8 1. Idee: PureData for Analytics im Projekt XX 8

9 PureData for Analytics für Anbieter / Projekt XX Ideal für die Ablage und Analyse von großen Datenmengen Als Ersatz für Import-, Analyse- und Archivdatenbank Extrem gute Performance beim Beladen, Analysieren und Verarbeitung von großen Datenmengen Ideal, um Wartungs- und Pflegeaufwände klein zu halten Ideal, um mit den steigenden Anforderungen hinsichtlich Datenmengen, Benutzeranzahl und Performance schritt zu halten Ideal, um viele Operationen auch parallel und in real-time abzuarbeiten Ermöglicht den Ersatz von zig Servern durch eine zentrale DWH Appliance Vorteil Anbieter: Drastische Reduktion der Admin- und Wartungsaufwände Vorteil Anbieter: DWH Plattform für zukünftige Entwicklungen mit Mehrwert Vorteil Anbieter: zentraler Datenpool für die verknüpfte Darstellung von mehreren Datenquellen zur internen langfristigen Nutzung Vorteil Endkunde: schnellere Durchlaufzeiten, bessere Informationen 10

10 Streams im Projekt XX 11

11 der Einleseprozess heute 12

12 IBM InfoSphere Streams: Verarbeitung von Datenströmen Neues Paradigma: In-Motion -Analyse für hohen Durchsatz und ultra-kurze Verzögerung Laufende Annahme Laufend Abfragen / Analyse auf fließende Daten 13

13 Datenintegration (mit Streams und PureData for Analytics) im PoC Geräte Firmware Entsprechend Konfiguration XML (Geräteabhängig) XML (Geräteabhängig) XML (Geräteabhängig) XML (Geräteabhängig) XML (Geräteabhängig) Geräte Firmware Entsprechend Konfiguration ZIP (Geräteabhängig) ZIP (Geräteabhängig) ZIP (Geräteabhängig) ZIP (Geräteabhängig) ZIP (Geräteabhängig) sunnyportal.com sunnyportal.com Speicherung ZIP (Geräteabhängig) ZIP (Geräteabhängig) ZIP (Geräteabhängig) ZIP (Geräteabhängig) ZIP (Geräteabhängig) Streams:Entpacken Streams: Vereinheitlichen PDA: Verdichten Import-DBs, Verdichtungs-DBs Reporting-DBs Verarbeitungsdauer 10 ms pro Datei (ab Entpacken) 14

14 Streams für Projekt XX Ideal für die Annahme von vielen, kleinen Datenpaketen Per Web, FTP; von Sensoren und Geräten Ideal für die Analyse der gelieferten Daten in Bezug auf Vollständigkeit, Richtigkeit Abweichungen zur schleichenden und plötzlichen Fehlererkennung Abweichungen zur pro-aktiven Erkennung von zukünftigem Verhalten Ermöglicht das Scannen der Eingangsdaten in Real-Time Mehrwert für Anlagenbesitzer: Fehler-/Ausfallbeseitigung noch am selben Tag Mehrwert für Anbieter: schnelle Fehlererkennung und beseitigung der Eingangsdaten Ermöglicht die online-verarbeitung ohne Zwischenspeicherung Schnellere Verarbeitung, einfachere Prozesse 15

15 weiterer Aspekt: Speicherung XML bzw. Archiv 16

16 Viel Speicherplatz benötigt! XML-Dateien Werden nur teilweise extrahiert und liegen dann in Filesystem Detaildaten aus Dateien sind nur sehr schwer nutzbar Detaildaten könnten Produktentwicklung / Support aber zusätzliche Einblicke geben FRAGE: Wäre es nicht sinnvoll, diese Daten auch zur Auswertung bereitzustellen Würde dies Mehrwert bringen Wenn die Kosten im Rahmen bleiben? Archivdatenbank Werden sehr schnell sehr viel alte Daten werden aber nur selten genutzt (Kalt) FRAGE: Wäre es akzeptabel, die Architektur etwas zu komplizieren, wenn dadurch der Preis pro TB auf ca. 1 Zehntel sinkt? Einsatz von Hadoop bzw. BigInsights als weitere Komponente sinnvoll! 17

17 Ergänzung des bisherigen Vorschlags um IBM BigInsights InfoSphere BigInsights Accelerators Analytics Development Environment Extractors and APIs Visualization & Exploration Analytics/Extractors Development Tools SQL API Extraction engine (System T) Connectors Adaptoren für PDA, Streams und Analytics SQL-Zugriff auf Hadoop BigSheets : Excel auf Hadoop Text-Analytics Workload Management Security Workload Optimization (MapReduce/SQL) Administration & Security Open source based components IBM tested & supported open source components IBM Corporation

18 BigInsights für Anbieter / Projekt XX Preiswerte Speicherung extrem vieler Daten SQL und Excel-ähnlicher Zugriff auf ALLE Daten der Vergangenheit Offene Plattform für verschiedene Datenformate, bevor das Format feststeht Erstmalig konsolidierte Sicht auf alle Detaildaten Für Produktentwicklung Für Support, Kundenbetreuung Für Partner Integration der Details in den Analysekreislauf zu moderaten Kosten 19

19 Cognos bzw. Business Analytics im Projekt XX 20

20 Cognos für Anbieter / Projekt XX Ideal für die Bereitstellung von neuen Standardreports und Inforeports an interne und externe Nutzer Inkl. Bursting Ideal als einheitliche Zugriffsschicht für alle Nutzer Custom SQL kann in Berichten weiter verwendet werden Bereitstellung einer BI Metadatenschicht auf Weboberfläche Vorteil (zahlender) Endkunde: leichte Erstellung relevanter Berichte und Abfragen, (Geld-) Mehrwerte an Endkunden Vorteile Anbieter: leichte und durchgängige Erstellung von Berichten und Reports 21

21 Der ideale Kreislauf: die Solaranlage repariert die Waschmaschine Sensoren Live Data Feed InfoSphere Streams Capture Data Stream Realtime SPSS Modeler Identify Anomaly Exception- Reporting Historical Infosphere BigInsights Raw Data SPSS Modeler Predict and Classify Aggregate Results Berichte und Analysen Data Warehouse Cognos BI Predictive BI Package SPSS Modeler Store Results Enterprise Feed Predict and Score Vorhersagen

22

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