Application Performance Monitoring und Optimierung. 20. Juni 2013 Tage der Datenbanken FH-Köln/Campus Gummersbach Dietmar Waschke / Ludger Springmann
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- Karoline Adenauer
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1 Application Performance Monitoring und Optimierung 20. Juni 2013 Tage der Datenbanken FH-Köln/Campus Gummersbach Dietmar Waschke / Ludger Springmann
2 Wer spricht? Ludger Springmann Softwarearchitekt Dietmar Waschke Abteilungsleiter Abteilung Softwareengineering BITMARCK Software GmbH Paul-Klinger Straße Essen 2 Tag der Datenbanken,
3 Inhaltsangabe Kurze Vorstellung BITMARCK Vorstellung iskv_21c (Live Demo) Ermittlung von Performancekennzahlen Optimierungsschritte 3 Tag der Datenbanken,
4 Die BITMARCK 4 Tag der Datenbanken,
5 Unternehmensdaten Über Mitarbeiter aus IT, Sozialversicherung und Wirtschaft 250 Millionen Umsatz Stand: % aller gesetzlichen Krankenkassen sind Kunden von BITMARCK Arbeitsplätze in der GKV profitieren von den IT-Dienstleistungen der BITMARCK 6 Tag der Datenbanken,
6 Lünendonk-Liste 2010 Rang Unternehmen Umsatz 2010 MA T-Systems, Frankfurt IBM Global Technology Hewlett-Packard Atos Origin GmbH, Essen BITMARCK Holding GmbH, Essen Fujitsu Services/TDS BITMARCK unter den Top 20 führender IT-Unternehmen in Deutschland. Quelle: Lünendonk-Liste Tag der Datenbanken,
7 Full Service aus einer Hand BITMARCK Holding GmbH Steuerung und Shared Services für die Unternehmensgruppe BITMARCK Vertriebs- und Projekt GmbH BITMARCK Software GmbH BITMARCK Technik GmbH BITMARCK Beratung GmbH BITMARCK Service GmbH Roll-Out iskv_21c Key-Account- Manager Projektsteuerung Anforderungsmanagement Ausschreibungsmanagement Projektmanagement Entwicklung und Wartung von - iskv_21c - ISKV Basis - Zusatzproduktion IT-Services Telefonie- und Netzlösungen Beschaffungsmanagement Datacenter Entwicklung und Wartung von DAKIDIS und Zusatzprodukten Software-Services Consulting- Services IT-Services Training und Coaching Data-Center Daten- und Informationsmanagement Telematik Finanzmanagement/-consulting Outsourcing Kassenprozesse Kartenmanagementsysteme 8 Tag der Datenbanken,
8 Ihr Partner im Gesundheitswesen Full-Service-Anbieter im IT-Markt der GKV. Intelligente IT-Lösungen für Versicherungsunternehmen mit insgesamt rund 26 Millionen Versicherten. > Zurück zur Auswahl 9 Tag der Datenbanken,
9 10 Tag der Datenbanken,
10 iskv_21c - Überblick Bestandsführungssystem für gesetzliche Krankenversicherung Zunehmender Wettbewerb innerhalb der Krankenversicherung führte zur Neuentwicklung des GKV-Kernsystems Bestandteile 21c_kern fachliche zentrale Kernanwendung 21c_admin (Kassen-)Administrationsoberfläche sysadmin (System-)administrationsoberfläche 21c_batch Batchscheduler 21c_integration Integrationsserver (IS) / Datendrehscheibe 11 Tag der Datenbanken,
11 Grobe Systemarchitektur iskv_21c 12 Tag der Datenbanken,
12 Architektur/Technologien Client-Server-Architektur (three-tier) IBM DB2 LUW Hibernate (O/R Mapping) JBoss Application Server (JEE) EJB Web Services JMS Java Swing Client SSO via LDAP/Kerberos Eigenes Java-basiertes Framework MDA Entwicklung Batchrahmen 13 Tag der Datenbanken,
13 Eckdaten Im Einsatz bei über 60 KK Erste Pilotierung 2006 Breites Spektrum Kleine Kassen (<1.000 Versicherte) Große Kassen (> Versicherte) In Zukunft: Großkasse (> Versicherte) # LoC: >20 Millionen Kern-EAR: ~ 180 MB 14 Tag der Datenbanken,
14 21c Live 15 Tag der Datenbanken,
15 Portal 16 Tag der Datenbanken,
16 Versicherte Person suchen 17 Tag der Datenbanken,
17 Versicherte Person bearbeiten 18 Tag der Datenbanken,
18 Batchjobs suchen 19 Tag der Datenbanken,
19 Batchergebnisse bearbeiten 20 Tag der Datenbanken,
20 Ermittlung Performancekennzahlen 21 Tag der Datenbanken,
21 Logging Performance Loggen von Performancezahlen auf Applikationsebene Batches protokollieren Schritte in batchtime.log Dialoge wird im Performanceserver gemessen Auswertung beider Datenquellen über Data- Warehouse-Tools (Pentaho) 22 Tag der Datenbanken,
22 Batch Logging von Batchschritten und Batches Datei: batchtime.log.<yyyy-mm-dd>, batchtime.log :00:53,070 ; LFM_FilterBearbeiten ; ; ; ; ms ; ; 32918, 0, 0, 4, 0, 0 ; 404 ; :00:53,071 ; LFM_FilterBearbeiten ; ; ; ; ms ; ; 32940, 0, 0, 2, 0, 0 ; 404 ; :00:53,072 ; LFM_FilterBearbeiten ; ; ; ; ms ; ; 32945, 0, 0, 2, 0, 0 ; 404 ; :00:53,079 ; LFM_FilterBearbeiten ; ; ; ; ms ; ; 32949, 0, 0, 1, 0, 0 ; 404 ; :00:53,084 ; LFM_FilterBearbeiten ; ; ; ; ms ; ; 32962, 0, 0, 1, 0, 0 ; 404 ; Datum Batchname, OID des Batchlauf, OID des Worker, OID des Batchjobdata, Gesamtdauer des Batchschrittes 23 Tag der Datenbanken,
23 Dialog 24 Tag der Datenbanken,
24 Beispiel Dashboard/Reports - live 25 Tag der Datenbanken,
25 Dashboard Pentaho Verischerte Person bearbeiten 26 Tag der Datenbanken,
26 Use Case Anzeige Pentaho Benutzer bearbeiten 27 Tag der Datenbanken,
27 Einschub: DB2 Optimizer DB2 Optimizer erstellt für SQL Statements einen optimalen Ausführungsplan Berechnet die Ausführungskosten für Zugriffspläne und führt den Zugriffsplan mit den geringsten Kosten aus Kosten werden in timerons (=abstrakte Messzahl) bestimmt Jede Tabelle der Datenbank führt Statistiken (z.b. über Füllmenge, Pages für die Tabelle, ), damit der Optimizer eine Berechnung durchführen kann Zugriffspläne für SQL Statements können bei vorhandenen Statistiken per explain berechnet werden 28 Tag der Datenbanken,
28 Beispiel Explain-Plan SELECT DISTINCT OB.WERT AS RvNr, NP.NAME, NP.VORNAME, MB.VALIDFROM AS Beginn, MB.VALIDTO AS Ende, MB.STORNIERUNGSDATUM, MB.ENTGELT FROM ME_MELDUNGBESCHAEFTIGTE MB, ME_VERSICHERUNGSZEIT VZ, ME_VERSICHERTEPERSON VP, PP_NATUERLICHEPERSON NP, PP_ORDNUNGSBEGRIFF OB WHERE VZ.OID = MB.VERSZEIT_VERSZEIT_ID AND VP.OID = VZ.VERSPERS_VERSPERSON_ID AND NP.OID = VP.NATPERS_NATPERSON_ID AND NP.OID = OB.PARTNER_PARTNER_ID AND MB.MELDEGRUND = 58 AND MB.CREATEDAT > date(' ') AND OB.TYP = 6; 29 Tag der Datenbanken,
29 Performance Monitoring Architektur 30 Tag der Datenbanken,
30 Optimierungen 31 Tag der Datenbanken,
31 Verbesserung Queries und Indizes Definition von Workloads für IBM DB2 WL Manager Toolgestützte Analyse für Indizes mit DB2 Index Advisor Ergebnisse Queries mit hohen Kosten für die Datenbank Vorschläge für Indizes Include Indizes Aber: Notwendigkeit zur Abwägen der Maßnahmen bzgl. anderer Workloads Allgemeine Unterstützung von Queries OPTIMIZE FOR xxx ROWS-Klausel 32 Tag der Datenbanken,
32 Parallelisierte Verarbeitung Unterstützung durch den Batchrahmen Zwei Phasen: Prepare (1 Thread) und Prozess (1-n Threads) Optimierung auf Applikationsebene Nur einmal iterieren Laden von Daten begrenzt Sperren vermeiden 33 Tag der Datenbanken,
33 Java: Garbage Collection Je nach GC-Typ stop the world -Phasen Speicheranalyse mittels Heapdumps Optimierung allgemeiner Verfahren (ineffiziente Speicherstrukturen im Framework) Optimierung einzelner Use-Cases (individuelle Optimierung) 34 Tag der Datenbanken,
34 Fragen? 35 Tag der Datenbanken,
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