Caché auf OpenVMS. Peter Burnes Abteilungsleiter Services & Technology SHD Datentechnik GmbH & Co. KG

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1 Caché auf OpenVMS Peter Burnes Abteilungsleiter Services & Technology SHD Datentechnik GmbH & Co. KG Die SHD Datentechnik wurde 1983 gegründet. Heute zählt die SHD Holding mit ihren Tochterunternehmen und Beteiligungen zu den führenden Softwareunternehmen für branchenspezifische IT- Lösungen im deutschsprachigen Raum. 1

2 Die Standorte Andernach Leonberg... organisieren, optimieren und informieren steuern und bewegen planen, verkaufen und präsentieren Handel... Finanzen... Logistik... Personal 2

3 Zahlen und Fakten Märkte Deutschland Niederlande Österreich Tschechien Schweiz Luxemburg Zahlen und Fakten Märkte 3

4 Starke Lösungen. 4

5 Caché auf OpenVMS Peter Burnes Abteilungsleiter Services & Technology SHD Datentechnik GmbH & Co. KG Von MUMPS nach Caché Auf einer Serviette entwickelt Am Massachusetts General Hospital wird die Programmiersprache Massachusetts General Hospital Utility Multi-Programming System entwickelt Der erste MUMPS-Standard wird von der amerikanischen Standardisierungsbehörde ANSI anerkannt MUMPS wird ISO-Standard. Mehr und mehr setzt sich der Begriff "M Technologie" durch Das M Development Committee legt den neuen Sprachentwurf vor InterSystems kündigt weltweit sein neues Produkt "Caché" an....zum Multidimensionalen Datenbanksystem 5

6 Warum Caché? Die Grenzen herkömmlicher Datenbanken sind erreicht Fehlende Integrität Mangelnde Offenheit Verteilen von Daten Datenbankgrößen Performante Verbindung in Netzwerkzentrierten Umgebungen Extreme Anforderungen an Datenbankgröße und Benutzerzahlen Sanfte Migration in eine neue DB-Welt Datenzugriff über SQL, Objekte, Webapplikationen oder direkt Logische Konsequenz auf DSM und MSM = Multidimensionales Datenmodel Warum Caché? Ein versprechen an unsere Kunden! Wir werden zusammen mit unseren Partnern die modernste Datenbanktechnologie zum Einsatz bringen 6

7 Warum Caché? Unter gleichen Voraussetzungen schneller als DSM, MSM,... Höchste Zuverlässigkeit Einfach skalierbar Optimiert für alle wichtigen Plattformen (Win, Linux, Open VMS...) Vollständige Portabilität über Plattformgrenzen hinweg Wechsel zu Caché (sanfte Migration!) Austausch der VT-Terminals durch PC-Systeme Kennen lernen und nutzen der neuen Möglichkeiten Wege ebnen für einen einfachen Umstieg auf ECORO* *) Neues Java-basierendes WaWi-System (graphisches Front-End) Umgebungsvariablen Ob ein User oder 6500 Prozesse Ob Windows, Linux (oder Verwandte) oder OpenVMS Ob homogene oder heterogene IT-Umeld Ob Single-Node oder Fault-Tollerant Eine Datenbank, ein Programmstand (Release) 7

8 Datenvolumen 2 GB bis 150 GB Oracle benötigt für vergleichbare Volumen 10-fache Plattenkapazität Besserer Invest Weniger Backupzeiten/-Kosten Weniger Plattenkapazität = schnellerer Zugriff Was unterstützt Caché (heute) 32 TB pro Datenbank (x15998) Systemlandschaft AXP 2300 bis GS1280 8

9 Grenzenlose Skalierbarkeit Ein Betriebsystem Eine Datenbank Ein Programmstand Beispiel 9

10 Caché Konfiguration 30 Datenbanken (teilweise mit Remote-Zuriff) Kassenkommunikation Eigene Programmierung Testbereiche (easy-going) Namespace Namespace Routinen Globals Globals Globals Datenbank Datenbank Datenbank Datenbank Disk A Disk B System 1 Globals Globals Datenbank Datenbank Disk C System 2 Caché Konfiguration Datenbanken 10

11 Caché Konfiguration Namespaces Plattenspeicher 4x EVA (Enterprise Virtual Array) Je 64 Platten zu 36 oder 72 GB (es zählen die Spindeln) Reserve für Archive, Backup, komplette Testbereiche Host-based Shadowing + Mirroring (Controller-based) Performance, alles was die EVA hergibt! Konfiguriert mit einen Diskpool per EVA Virtuelles bilden von Platten nach Bedarf Fault-tollerant: 1 nutzt freien Platz, 2. Secure Level DISK A DISK B Secure Level 11

12 Monitoring Monitoring 12

13 Memory, Cache, Disk I/O Caché Features Nutz Resident Memory = extreme Geschwindigkeit Nutz Dynamic Lockmanager im Cluster = Performance Gewinn Caché 5 mit 8K Datenblöcken = I/O auf ¼ reduziert Caché 4 (2k) <25000 I/O Caché 5 (8k) ~10000 I/O schafft jetzt mehr Daten! DB Cache ~ 2GB Referenzen Zugriffe Nachts bis zu Zugriffen (Auswertungen/Statistiken) Netzwerk 5 NI Interfaces LAN Failover Switch Switch Failover Switch IP Failover CI 13

14 Netzwerk (Backbone) Fazit Höchste Skalierbarkeit (fast) grenzenlose Datenbankgröße Hervorragende Geschwindigkeit Nutzt Systemresourcen Multidimensionales Datenmodel SQL, JDBC, Web-Access, Direct,... It s not a trick... 14

15 Neue Produkte... Passt irgendwie ganz gut zusammen... Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit... 15

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