Exadata Ultimate Performance - Einführung bei Migros Bank. Dr.-Ing. Holger Friedrich

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Karoline Baumgartner
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1 Exadata Ultimate Performance - Einführung bei Migros Bank Dr.-Ing. Holger Friedrich

2 Agenda Einführung Projekt Exadata Claims Erfahrungen Fazit 2

3 sumit AG sumit AG bietet Consulting- und Implementierungsdienstleistungen in der Schweiz Wir sind Experten für Data Warehousing und Business Intelligence Lösungen Fokussiert auf Oracle-Technologie seit 2000 Der 1te BI Foundation certified Partner der Schweiz Unser Motto: Get Value From Data Besuchen sie unsere Website: 3

Fokussiert auf Oracle-Technologie seit 2000 Der 1te BI Foundation certified Partner

4 Holger Friedrich Informatikdiplom an der Universität Karlsruhe Promotion in Robotik und maschinellem Lernen Mehr als 15 Jahre Erfahrung mit Oracle Arbeitsgebiete Data Warehousing, Data Mining und Business Intelligence Technischer Leiter (CTO) der sumit AG Einziger Oracle ACE für DWH/BI der Schweiz 4

Arbeitsgebiete Data Warehousing, Data Mining und Business Intelligence

5 Migros Bank Gründer: Duttweiler Jahr der Gründung: 1958 Eigentümer: Migros Genossenschaftsbund Eine der führenden Retailbanken der Schweiz für Privatkunden Über Kunden Geschäftsertrag 2010: 593 Millionen SFr (Geschäftsbericht) 5

Retailbanken der Schweiz für Privatkunden Über 800 000

6 System & Team Migros Bank betreibt ein Oracle Data Warehouse nach Oracle Referenzarchitektur mit Daten aus - Finnova - SAP -... Betriebspartner Implementierungspartner 6

7 Infrastruktur Hardware-Infrastruktur - Server: IBM p595 Serverpartitionen - Storage: IBM SAN-Kabinett DS8300 Software-Infrastruktur Oracle RDBMS 11.1 (inklusive APEX 3.2) Oracle Warehouse Builder 11.1 Oracle Business Intelligence EE 10 7

Software-Infrastruktur Oracle RDBMS 11.1 (inklusive APEX 3.

8 Ausgangslage IBM Plattform (Storage & Server) an Kapazitätsgrenze Gesharte Infrastruktur nicht optimal für Data Warehouse Betrieb I/O-Durchsatz auf unter 1GB begrenzt Stark wachsender Platzbedarf bzgl. Storage Begrenzte Parallelität wegen Anzahl von Cores Begrenzte Ausfallsicherheit, da kein RAC Beschaffung einer dedizierten DWH-Infrastruktur 8

begrenzt Stark wachsender Platzbedarf bzgl.

9 Anforderung Möglichst geringer Engineering-Aufwand Schnelle Beschaffung Den DBAs, Admins bekannte Technologie Wettbewerbsfähiger Preis Hohe Ausfallsicherheit Sehr gute I/O-Performance Geringer Betriebsaufwand Also die üblichen Wünsche 9

Wettbewerbsfähiger Preis Hohe Ausfallsicherheit Sehr gute

10 Entscheidungen Jan 2011 Beschaffung 2 Half Racks Oracle Exadata X2-2 über Migrationsprojekt bis Mitte September 2011 Upgrade Oracle 11.1 auf 11.2 Upgrade OWB 11.1 auf 11.2 Upgrade APEX 3.2 auf 4.1 Anpassung DWH-Modell und -Logik zur Nutzung von Oracle 11.2 und Exadata Feature Migration der Dev-, Test- und Produktionsumgebungen von AIX/ Single Instance auf Linux/RAC 10

2 auf 4.1 Anpassung DWH-Modell und -Logik zur Nutzung von Oracle 11.

11 Zielkonfiguration Produktion Half-Rack System-/ UA-Test Qtr-Rack Dev & Unit-/ Int-Test Qtr-Rack 11

12 Oracles Exadata Claims Lieferung 6 Wochen ab Bestellung Ready-to-run innerhalb einer Woche I/O-Throughput Full-Rack ca. 25GB/Sek (Half-Rack 12.5 GB/Sek) Massive Reduktion des Platzbedarfs durch Hybrid-Columnar Compression Grosse Performancegewinne durch Smart Scans und Speicherindizes... 12

13 Realität: Lieferung Beide Racks waren 6 Arbeitswochen nach Bestellung lieferbereit. Der Kunde muss jedoch sicherstellen, dass: Platz im RZ vorhanden ist die Transportwege ausreichen (Fahrstühle, Tore etc) Stromversorgung gesichert ist Kühlkapazität vorhanden ist... 13

Der Kunde muss jedoch sicherstellen, dass: Platz im RZ vorhanden

14 Realität: Inbetriebnahme Die Racks waren innerhalb einer Woche von Oracle ACS betriebsbereit (Maschinen laufen, Racks konfiguriert, jeweils eine Test-DB läuft) Zusätzliche Zeit wird jedoch benötigt für Konfiguration der Netzwerkinfrastruktur, falls nicht vorher bereits korrekt erfolgt (Firewalls, DNS Server, etc) Erstellung weitere/anderer Datenbanken Einspielen gesonderter Patches Upgrade von Komponenten (z.b. APEX) 14

Konfiguration der Netzwerkinfrastruktur, falls nicht vorher bereits korrekt erfolgt (Firewalls, DNS

15 Realität: Throughput Die beworbenen Durchsatzzahlen wurden laut I/O- Kalibrierung annähernd erreicht I/O-Durchsatz nach Kalibrierung von den Serverknoten gemessen in GB/Sek - Qtr-Rack (3 Storagezellen): Qtr-Rack (4 Storagezellen): Half-Rack (7 Storagezellen):

den Serverknoten gemessen in GB/Sek - Qtr-Rack (3 Storagezellen): 4.

16 Realität: Kompression Die beworbenen Kompressionsraten und damit Platzersparnis & Performancegewinn wurden erreicht Eine Reihe von Messungen bestätigen die Werte Es wurden Kompressionsfaktoren von 5 20 gemessen Beispiel: 1 Tabelle mit >200 Mio Datensätzen Uncompressed: 27.6 GB OLTP compressed: 11.2 GB HCC for query low: 4.8 GB HCC for query high: 2.1 GB HCC for archive low: 2.0 GB HCC for archive high: 1.7 GB 16

gemessen Beispiel: 1 Tabelle mit >200 Mio Datensätzen Uncompressed: 27.6 GB OLTP compressed: 11.

17 Realität: Scans & Indizes Smart-scans und Storage Indizes reduzieren die Plattenzugriffe und Datenmenge zuverlässig Eine Reihe von Messungen bestätigen die Mächtigkeit dieser Feature (auch) in DWH Queries Viele Indizes in OLTP Systemen werden überflüssig 17

Reihe von Messungen bestätigen die Mächtigkeit dieser Feature

18 Leistungstests Oracle ist zurückhaltend, was Vergleichsaussagen angeht Aber Referenzkunden treten auf, z.b. BNP Paribas: Exadata ist 17x schneller Avea: Batchzeit auf 1/3 gesunken, Query response 10x schneller Unsere ersten Ergebnisse im Test (ohne spezielles Tuning!) Batchverarbeitungsschritte zwischen 3x und 20x schneller Abfrageleistung zwischen 3x und 30x schneller Weitere Beobachtungen PL/SQL-lastige Verarbeitung profitiert viel weniger Applikationstuning ist wichtig, Datenbanktuning kaum Bottlenecks verschieben sich hin zur Datenlieferung 18

BNP Paribas: Exadata ist 17x schneller Avea: Batchzeit auf 1/3 gesunken, Query response 10x schneller Unsere ersten Ergebnisse im Test

19 Folgerungen Oracle ist mit Exadata in der Lage die versprochenen Leistungen zu erbringen Der Kunde hat damit geringere Projekt-, Betriebs- und Optimierungskosten, bei gleichzeitig gesteigerter Leistung Für OLTP verspricht der Flash-Cache noch mehr Performance Exadata enthält eine Fülle weiterer Performance-Feature Aber: auch der Kunde muss seine Hausaufgaben machen Infrastruktur vorbereiten Personal ausbilden geeigneten Startup-Partner hinzuziehen 19

der Flash-Cache noch mehr Performance Exadata enthält eine Fülle weiterer Performance-Feature Aber: auch der

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