Oracle Coherence für Dummies

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1 WAS ist WAS Oracle Coherence für Dummies In-Memory Computing für Einsteiger Gabriele Jäger Principal Sales Consultant Michael Fuhr Principal Sales Consultant DOAG

2 Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle s products remains at the sole discretion of Oracle. 3

3 Agenda Was ist ein In-Memory Data-Grid? Was ist Oracle Coherence? Anwendungsbeispiele 4

4 Trust me, you have a capacity problem, not a performance problem. Cameron Purdy

5 Was ist Kapazität? Kapazität Performanz Wartezeit als Symptom Anzahl der Benutzer * Durchschnittl. Verarbeitungszeit 1 Benutzer Keine Wartezeit Mehr Benutzer Lange Wartezeit Lösung: Skalieren

6 Arten der Skalierung Aus 1 mach 1 Vertikale Skalierung Vorteile: Schnell implementiert Keine Architekturanpassung Nachteile: physikalische Grenzen schnell erreicht Relation Kosten/Performanz nicht linear!

7 Arten der Skalierung Aus 1 mach 2, 3, 4... Horizontale Skalierung Vorteile: Relation Kosten/Performanz linear Hardwarekosten abschätzbar Physikalische Grenzen weit (!) höher Nachteile: Benötigt Aufmerksamkeit in der Systemarchitektur

8 Definition In-Memory Data-Grid * Ein In-Memory Data-Grid ist ein [In-Memory] Datenmanagment- System zum Verwalten von Anwendungsobjekten, welche verteilt genutzt werden können und mit denen Operationen durchgeführt werden können. Es zeichnet sich aus durch eine geringe Latenz bei Zugriffen einen hohen Durchsatz vorhersehbare Skalierbarkeit hohe Verfügbarkeit und ein robustes Verhalten. *

9 Agenda Was ist ein In-Memory Data-Grid? Was ist Oracle Coherence? Anwendungsbeispiele 10

10 Was ist Oracle Coherence? Dynamisches Hinzufügen/Wegnehmen von Knoten A C B D A C D B Automatisches Rebalancieren der Anwendungsobjekte (A, B, C, D können Java,.Net, oder C++ Objekte sein)

11 Was ist Oracle Coherence? Exemplarischer Coherence-Eintrag: <Kundennummer, Kundeninformationen> Wertepaare Verhalten ähnlich einer NoSQL Datenbank (Put / Get) Verschiedene Cache Service Topologien (Local, Replicated, Distributed, Near) Verschiedene Backing Map Schemes zur Objektverwaltung Mächtige API

12 Cluster-Kommunikation TCMP = Tangosol Coherence Management Protocol

13 Management JMX-basiert Verbindung mit JConsole o.ä. Integration in Oracle Management Produkte und Partnerlösungen Sehr gute Integration in WebLogic / GlassFish

14 Darüberhinaus Out-of-the-Box Http Session Handling mittels Coherence*Web Ersetzen von Standardcachingmechanismen in versch. Persistenzframeworks Oracle TimesTen Oracle Coherence

15 Cloud Application Foundation PaaS-Fundament für Fusion Middleware WebLogic Server Platform as a Service Cloud Application Foundation Coherence Private and Public Infrastructure as a Service Tuxedo Entwicklung Oracle JDeveloper Oracle Enterprise Pack for Eclipse Betrieb Oracle Enterprise Manager Cloud Oracle Java Cloud Service Developer Cloud Service

16 NEU: Coherence As A Service Die verteilte Caching Lösung für On Premise und Cloud Multitenancy Density Isolation Elasticity Coherence w/ Java Cloud Service Self- or Oracle-Managed Nimbula Integration Compute Service COHERENCE AS A SERVICE PUBLIC/PRIVATE/HYBRID CLOUD MULTIPLE APPS IN EINEM CLUSTER DYNAMISCHES DEPLOYMENT UND SKALING MAXIMUM AVAILABILITY ARCHITECTURE Maximum Availability Federated Caching Recoverable Caching Managed Coherence Servers Container-based Deployment Model Administrative Tooling

17 Agenda Was ist ein In-Memory Data-Grid? Was ist Oracle Coherence? Anwendungsbeispiele 18

18 1. RDBMS-Offload Data-Grid

19 Kunde: Online Music Platform Elektronischer Handel On-line Spiele und Unterhaltung Szenario Problem Lösung Suche nach einer kostengünstigen Lösung für die Speicherung von transienten Daten Datenmenge größer als verfg. lokaler Speicher Speichern in DB zu langsam Investition in neue DB zu kostspielig Daten wurden in hoher Frequenz in Coherence eingelesen Lebensdauer von Objekten abhängig von Zeitlimits, danach eliminieren oder in Langzeitspeicher Datenanalyse auf Basis transienter Daten

20 2. Mainframe-Offload Data-Grid

21 Financial Services Gruppe 200 angeschlossene Genossenschaftsbanken Bankgeschäft Endkundensegment, Versicherung 3 $ Milliarden Bilanzsumme 1.4 Millionen Kunden Szenario Problem Solution Geschäftslogik und Daten liegen in Mainframe Anwendungen laufen auf Middleware Schlechtes Verhalten der die Services konsumierenden Apps Mit Zugriffe/Session 10 Mio Zugriffe/Monat Exponentieller Kostenanstieg durch Mainframe-Zugriffe Reduzierung der Kunden-Service-Kosten um 40% Aktuelle und konsistente Daten im Vergleich zur vorherigen Local Cache Lösung ROI in ca. 2 Monaten Robustes Verhalten System arbeitet wie geplant sehr zuverlässig

22 3. Anwendungen mit Zustandsinformationen in Webanwendungen Data-Grid Data-Grid

23 Autoversicherer Top 5 der größten privaten Autoversicherer Top 5 der größten Sach- und Unfallversicherer in den USA 22 $ Milliarden an Vermögenswerten Szenario Problem Lösung Einer der größten Online Autoversicherer der USA Kunden greifen per Self- Service auf Informationen zu Breit angelegte Applikationsschicht Datenbank war sehr stark frequentiert Benutzerprofile waren groß (Vertragsdaten, Historie, etc.) Bewältigen von Spitzenlasten Abbildung zusätzlicher Services Einhaltung der Service Level Agreements problematisch veränderte Kundendaten werden erst nur im Cache verändert Zu passendem Zeitpunkt werden Daten zurück in die DB geschrieben Skalierbarkeit kann Lastspitzen ausgleichen 10-fache Geschwindigkeit bei 50-facher Lastreduzierung auf Backend

24 4. Http-Session Management (u.a. über Anwendungsgrenzen hinaus) Data-Grid

25 Führende US Bank 2,2 $ Billionen Anlagevermögen in mehr als 60 Ländern tätig Millionen von Kunden in US und weltweit Szenario Problem Solution umfangreiche, webbasierte Umgebung Composite Application, mit Zugriff auf verschiedenste Inhalte aus unterschiedlichen Plattformen Portal Sessions timed out, schlechte User Experience Keine gemeinsame Nutzung von Daten aus versch. Quellen redundante Datenhaltung und mehrerer Requests für die selben Daten Speicher Overhead und nicht optimale Performanz Verbesserte Performanz und Skalierbarkeit der Infrastruktur Gute End-user Experience durch stabile Sessions Hohe Performanz durch Session Sharing

26 5. Objektinteroperabilität (Java, C++,.NET) Data-Grid

27 Globaler Internet Service Provider 114 Millionen einzelne Besucher / Monat 52 Milliarden aufgerufene Seiten / Quartal 1.5 Milliarden Instant Messages / Tag Szenario Problem Solution -Portal-Umstellung von Abonnement-Model auf individuell werbungsbasiertes Model erhöhter Bedarf an Daten / Diensten führt zu umfangreicheren Kundenprofilen Altsystem unterstützt bereits 90 Millionen Accounts Einzige effektive Lösung für Skalierungsthematik war selber schreiben zu viel Zeit/Aufwand Weg von selbstentwickelten C/C++-Anwendungen hin zur Java-Standardisierung Coherence Grid Edition + Real time client Schnelle Realisierung / Time-to-Market Erfüllen aller Anforderungen der High- End-Produktionsumgebung -> zuverlässige, performante und skalierbare Mail-Portal-Anwendung

28 Weitere Anwendungsfälle 6. Vorhalten von Media-Inhalten in Webseiten/Services 7. Skalierbarkeit von JPA-Anwendungen 8. Service Skalierbarkeit & Performanz in SOA 9. Datenabstraktionslayer im Cloud Computing

29 Zusammenfassung Coherence = elegante + praktikable Caching-Lösung Umfangreiche Möglichkeiten, an Coherence anzudocken Coherence entlastet das Backend + beschleunigt die Zugriffe! Weniger Wartezeit durch höhere Kapazitäten!

30 ebook: In-Memory Data Grids for Dummies Unter

31 Join the Coherence /OracleCoherence /OracleCoherence Oracle Coherence blogs.oracle.com/ Users OracleCoherence Besuchen Sie uns auf: coherence.oracle.com

32 Fragen

33 Oracle Confidential Internal/Restricted/Highly Restricted 34

34

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