Proposal for establishing modern concepts of data storage and analytics to production data

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1 Proposal for establishing modern concepts of data storage and analytics to production data 1

2 Current situation 2

3 Current situation Just the Numbers Approx sensors in one installation (AUDI Györ) (but only sensures are currently tracked) Lots of 'unsynchronized' control desks, respective their data Lot of duplicated data (because of the 'home-grown' failover/replication concept) No historical data (because the amount of data is overwhelming and can't be handeled) Problems with scalability 3

4 Current situation Outdated technologies Trend Server is developed in Delphi: Who develops in that? Microsoft SQL Server: not fast enough Technological breaches between several technologies Bottlenecks Query slow for mor than 750k events No more than 7500 CSV files CSV & SQL server for the same tasks 4

5 Current situation Scalability and fault tolerance Only few sensor can be saved IOM synchronization problems Buffered data saved with the same timestamp Different IOM saved same data with different timestamps No integration / standalone application Data can not be accessed from every place (control desk) Data can not be recorded in case of failure 5

6 Big data and NoSQL 6

7 Why the relational model sometimes isn't enough Can't handle extremely large data amounts (in extreme 15 Petabyte data in Gov. Of India) Hard to scale (esp. scaleing out adding nodes to handle the load) Hard to deal with 'unstructured' data due to strict data model The valuable transactional model sometimes is an overkill 7

8 Dealing with data awfull lots of data petabytes and even behind this plus NoSQL 8

9 Dealing with data Characteristics and value proposition Big Data gains momentum (data generates value) High data velocity Data variety Data Volume Data complexity Continuous availability Data location independence Flexible data model (schemaless databases) Improved architecture and enhanced analytics 9

10 Problems with NoSQL Many players, several concepts, no one size fits all approach and no standards Document - oriented MongoDB CouchDB Column Store Big Table HBase Key-Value Cassandra DynamoDB Azure Table Storage Riak BerkeleyDB Graph Neo4J 10

11 Why Cassandra? Because people with the same problems have chosen it... I can create a Cassandra cluster in any region of the world in 10 minutes. When marketing decides we want to move into a certain part of the world, we re ready. 11

12 Why Cassandra Scalability Add nodes to scale Millions operations Low latency in read/write operations 12

13 Why Cassandra Availability Created to be distributed Resistant and flexible to failures Different data centers (probably in different parts of the world) 13

14 Why Cassandra Replication 14

15 Why Cassandra Sometimes things go wrong: Hardware fails Bug Power Natural disaster and then... Fast node recovery Auto-Balancing when a node fails Transparent to the client 15

16 Why Cassandra Easy to use Large ecosystem Well documented Full Java support SQL-like syntax INSERT INTO sensor_by_day (sensor_id,date,event_time,value) VALUES ( 1234ABCD, , :01:00, 72F ); 16

17 Time Series in Cassandra Almost no limits! Cassandra can store up to 2 billion columns per row, but if we re storing data every millisecond you wouldn t even get a month s worth of data. The solution is to use a pattern called row partitioning by adding data to the row key to limit the amount of columns you get per device. 17

18 Data analysis goals Low latency (interactive) queries on historical data: enable faster decisions Low latency queries on live data (streaming): enable decisions on real-time data Sophisticated data processing: enable better decisions (e.g. anomaly detection, trend analysis) 18

19 Spark ecosystem Well integrated with Cassandra and includes: SQL-like interface Machine learning: Algorithms that can learn from data, used for predictions (predictive maintenance: exploit patterns found in historical and transactional data to identify risks and opportunities) Streaming: Real-time streaming data like sliding windows 19

20 Use Cases 20

21 Use Case Data from Oven will be collected Cassandra stores sequentially TrendPage reads sequentially for faster graphic creation. 21

22 Use Case Data Model to support queries Store data per oven Store time series in order: first to last Get all data for one oven Queries needed Get data for a single date and time Get data for a range of dates and times Cassandra is really good for time-series data because you can write one column for each period in your series and then query across a range of time using sub-string matching. This is best done using columns for each period rather than rows, as you get huge IO efficiency wins from loading only a single row per query. MyDrive Telemetry (15 billion records on average) 22

23 Time Series in Cassandra The data model Row Key is Time Identifier Column Values are Events Columns Values are Measurements Rows Can be Very Wide 1 s Schema 1 min Schema Faster data storage in database Avoid networks overloads Data can be compressed (prior to sending) Extra data like min, max, avg can be calculated before stored. Increment retrieving data speed. 23

24 Architectual options 24

25 Architectual Options Unreplicated databases 25

26 Architectual Options Redundant and replicated databases 26

27 Architectual Options Replicated databases plus analytics 27

28 What is next 28

29 Discussion 29

30 Enough propaganda... Get in touch! Contact information: Brockhaus Consulting GmbH Gustav Stresemann Ring 1 D Wiesbaden Germany Fon: Fax: Web: Mail: 30

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