Das Microsoft Big-Data-Angebot

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1 BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot [Analysten: Lars Iffert, Timm Grosser, April-2013] Abstract Microsoft erfreut sich insbesondere mit seinem Tabellenkalkulationsprogramm Excel einer großen Beliebtheit in den Fachabteilungen. Auch für die Umsetzung eines konzernweiten Business Intelligence (BI) nebst entsprechendem Data Warehousing bietet der Konzern in Verbindung mit seinem umfangreichen Partnernetzwerk Technologien und Services an. Die vorliegende BARC Research Note gibt einen Überblick über Microsofts Big-Data-Angebot: Welche Strategie verfolgt Microsoft hier? Welche Werkzeuge mit welchen Funktionen stehen zur Verfügung? Wie lassen sich die Komponenten in die bestehende Software- und Hardwarearchitektur integrieren? Welche Lieferformen sei es Software, Appliance und Cloud Services stehen zur Verfügung? Welche Lücken gibt es? Wo kommen die Lösungen an ihre Grenzen? Big-Data-Strategie und Positionierung Microsoft erfreut sich in klassischen BI-Umgebungen allgemein einer hohen Beliebtheit bei Endnutzern: Nahezu jeder Computernutzer nutzt Excel als Tabellenkalkulationsprogramm oder als Business-Intelligence-Anwendung im Unternehmen. Tatsächlich skalieren die Microsoft-Produkte von kleinen bis großen BI- Szenarien. So lässt sich bspw. Excel als Rich-Client-Analyseanwendung für den Einzelnen oder in Verbindung mit dem Microsoft SQL Server und dessen Services für das unternehmensweite Reporting einsetzen. Der Gedanke, Endanwendern neue hilfreiche Funktionen in ihren vertrauten Umgebungen zur Verfügung zu stellen, beherrscht auch Microsofts Big- Data-Strategie: Der Endanwender arbeitet hauptsächlich mit dem bekannten und auch durch Microsoft strategisch gesetzten BI-Werkzeug Excel. Dies geschieht entweder direkt als Rich-Client-Anwendung, oder in der browserbasierten SharePoint-Excel-Services-Umgebung oder in der Cloud über Office 365 oder Azure. Neue Funktionen wandern dabei in bestehende Microsoft-Werkzeuge (z.b. ist ab Excel 2013 PowerPivot in Excel integriert). Der Microsoft Business Intelligence Software-Stack bedient sowohl Einzeluser, Arbeitsgruppen und unternehmensweite Strukturen. Big Data unterstützt Microsoft auf allen Ebenen einer klassischen BI- Architektur. So finden sich Komponenten für Speicherung, Verarbeitung und Auswertung von BI-relevanten Daten. Zusätzlich sind nun Werkzeuge und Funktionen enthalten, die eine Integration und Analyse von unstrukturierten Daten, Streaming-Daten und Echtzeitdaten ermöglichen. Für die Einrichtung und den Betrieb der Data-Management-Umgebungen pflegt Microsoft ein breites Partnernetzwerk. Hier sind im deutschen Raum vorwiegend pmone, Oraylis, ixto, KI Business Performance, Ceteris und Cundus zu nennen. Im europäischen Raum stehen HP, Trivadis, Accenture, Atos, Capgemini, Infosys, Bull, IM Group, Scalability Experts, PragmaticWorks sowie mehr als 50 jeweils lokale Partner zur Verfügung. BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 1

2 Überblick über das Microsoft Big-Data-Software- und Lösungsangebot Microsoft hat die Vision einer einheitlichen, integrierten Plattform, die für jede Aufgabenstellung die passenden Werkzeuge bietet. In dieses Framework integrieren sich heute bereits Werkzeuge für Big Data oder das Event-Processing neben Werkzeugen für die klassischen BI-Disziplinen. Im Fokus des Big-Data-Angebotes finden sich als zentrale Infrastrukturkomponente zwei Datenbanktechnologien zur Verwaltung der Daten, die je nach Anwendungsfall gesetzt und kombiniert werden können: Der SQL Server 2012 ist das relationale Datenbankmanagementsystem von Microsoft. Wesentliche Neuerung der aktuellen Version ist die Möglichkeit, Daten spaltenbasiert und/oder In-Memory zu halten um eine bessere Performance zu erzielen. Daneben existiert eine Data Mining Engine mit neun Standard-Data Mining-Algorithmen. Für textbasierte Daten stellt der SQL Server eine Volltext-Engine zur Verfügung, die auch semantische Suchen und Textmining unterstützt. Das Softwarepaket SQL Server verfügt zudem über Anwendungen zur Unterstützung von Datenmanagement Aufgabenstellungen, wie beispielsweise Werkzeuge für klassische Datenintegration, Stammdatenmanagement und Datenqualität. Daneben enthält das SQL Server Softwarepaket auch traditionelle Business-Intelligence- Analysekomponenten in Form der Analysis Services. Diese bilden für analytische Frontends wie Excel eine zentrale Zugriffsschicht auf unterschiedliche Informationen im Unternehmen. Die Abfrage von Informationen geschieht über MDX oder DAX. Auch Hadoop-Daten können auf diese Weise verdichtet und zugreifbar gemacht werden. Wer nicht nach eigenem Gusto ein Data Warehouse bauen möchte, für den bietet Microsoft eine Art DWH Kochbuch in Form von Referenzarchitekturen: Für den SQL Server und der benannten Komponenten sind Konfigurationsempfehlungen von Microsoft verfügbar, bspw. zum Aufbau einer Datenarchitektur, Ladeprozessen sowie Reporting. Diese Referenzarchitekturen sind unter dem Stichwort Microsoft Fast Track bekannt. Fertig konfigurierte Fast-Track-Implementierungen werden zudem durch Microsoft Partner wie bspw. Bull als komplette BI-Appliance vertrieben. Für komplexe BI-Szenarien ist das Parallel Data Warehouse gesetzt, das für die Haltung von einigen Terabytes (TB) bis zu 6 Petabytes positioniert wird. Die Plattform verschmilzt SQL Server-Technologie und die massiv parallele Softwarearchitektur von DatAllegro in eine skalierfähige MPP Data Warehouse Appliance. Um das Datenbankangebot herum reichern folgende wesentliche Komponenten das Plattformangebot an: Das zentrale BI-Frontend Excel verbindet sich entweder direkt oder über Add-Ins auf die unterschiedlichen Datenquellen. Der Funktionsumfang beschränkt sich dabei schon lange nicht mehr auf reine Tabellenkalkulation, sondern bietet insbesondere auch durch die Integration der Visualisierungskomponente Power View Analyse- als auch Ad-hoc- Reporting-Möglichkeiten. Beratungs- und Implementierungsdienstleistungen werden vorwiegend über Partner angeboten. BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 2

3 Für die Verteilung und gemeinsame Bearbeitung von Auswerteergebnissen werden als Softwarelösungen innerhalb des Unternehmens SharePoint und als Cloud Services Azure und Office 365 angeboten. Die Komponente StreamInsight zur Realtime-Analyse komplexer Event- Daten, wie sie zum Beispiel in der Sensorik auftreten, ist seit der Vorgängerversion (SQL Server 2008 R2) im Produkt enthalten. Für die Verwaltung unstrukturierter Daten setzt Microsoft auf eine angepasste Hadoop-Distribution auf Basis von Hortonworks: HDInsight. Die einzelnen Software-Komponenten von HDInsight werden zukünftig als kostenfreies Add-On zu Windows Server 2012 ausgeliefert oder können in der Cloud genutzt werden. Die Werkzeuge können auch in Form von Cloud Services direkt genutzt oder an die bestehende IT angebunden werden. Komplexe Infrastrukturen müssen dadurch nicht unbedingt beim nutzenden Unternehmen aufgebaut und verwaltet werden, sondern vom Dienstleister teilweise oder komplett bezogen werden. (Azure, Azure Marketplace, Office 365). Abbildung 1 Microsoft Big-Data-Softwarekomponenten verteilt auf das Big- Data-Architekturmodell SQL Server 2012 Datenbank Microsofts relationale Datenbank Wesentliche Neuerung im SQL Server ist wie bereits erwähnt die spaltenbasierte Speicherung hauptsächlich für eine schnellere Abfrageperformance. Gegenüber anderen Anbietern mit Column Store Datenbanken (wie beispielsweise Sybase IQ) wird im SQL Server die spaltenbasierte Speicherung über einen Index realisiert. Der spaltenbasierte Index (Columnstore-Index, CSI) kann beliebigen Tabellen hinzugefügt werden kann. Der Vorteil der spaltenbasierten Speicherung liegt in der Kompression der Daten (der Kompressionsfaktor beträgt etwa 10:1), sowie dem Potential einer besseren Abfrageperformance für bspw. Filter und Gruppierungsabfragen. In der aktuellen Version unterstützt die SQL Server- Datenbank auch die spaltenbasierte Speicherung von Daten. Neben der spaltenorientierten Speicherung mit entsprechender höherer Datenkompression bietet der CSI auch die Möglichkeit, die Daten In- Memory zu halten. Der CSI gehört zu den Microsoft xvelocity In-Memory- Engines, die auch in PowerPivot und den Analysis Services eingesetzt BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 3

4 werden. XVelocity ist in diesem Zusammenhang der allgemeine Begriff für In- Memory-Datenhaltung bei Microsoft, unabhängig von der zu Grunde liegenden Technologie: Auf der Client-Seite steht mit Excel PowerPivot seit Excel 2010 eine Implementierung der In-Memory-Speichertechnologie xvelocity zur Verfügung. Dieses Add-In ermöglicht es Anwendern, größere Datenmengen in Excel zu verknüpfen und zu analysieren. Um eine noch höhere Performance zu erhalten, können PowerPivot-Mappen aus Excel exportiert und in SharePoint abgelegt werden. Auf diese Weise werden die Berechnungen für die Analysen auf der Hardware des SharePoint Server ausgeführt. Weitere Microsoft Software-Produkte im Datenmanagement Umfeld Im Lieferumfang des SQL Server befinden sich weitere Komponenten, um allgemeine Datenmanagementaufgaben abzubilden. Als Datenintegrationswerkzeug nutzt Microsoft die SQL Server Integration Services. Das Visual Studio-basierte Frontend enthält marktgängige Logik, um die Standarddatenintegrationsstrecken umzusetzen. Die aktuelle Version SQL Server 2012 unterstützt auch einen Hadoop-Konnektor. Stammdatenmanagement-Funktionen kommen über die Akquisition von Stratature in das Microsoft-Portfolio. Die Master Data Services-Software befindet sich im Paketumfang des aktuellen Release des SQL Server. Sie bietet neben den serverseitigen MDM-Komponenten ein Excel-Add-In, mit dem Anwender das zentrale Stammdaten-Repository pflegen können. Eine Datenqualitätskomponente wurde durch die Akquisition des Datenqualitätsspezialisten Zoomix in das Softwareangebot aufgenommen. Hierdurch wird das aktuelle Release SQL Server 2012 um selbstlernende Datenqualitätsfunktionalitäten erweitert. Der Fokus der Datenqualitätslösung liegt in der Bereinigung und dem De-Duplizieren von Datenbeständen. Die Anwendung ist nicht auf die klassische Adressdatenbereinigung beschränkt DQS Knowledgebases (Regelwerke) können für verschiedene Anwendungsgebiete selbst erstellt oder durch Referenzdaten von Drittanbietern aufgebaut werden. Zu hinterfragen ist die Integration der Datenqualitätskomponente in die Microsoft-Produktumgebung. In der Datenintegrationsumgebung kann bereits die Ausführung von Datenqualitätslogik angestoßen werden, eine tiefere Integration ist allerdings noch nicht verfügbar. In diesem Zusammenhang kommt auch das fehlende Metadatenmanagement zum Tragen: Die Idee der angedachten SQL Server Komponente Project Barcelona bestand einst darin, ein intelligentes Zusammentragen von beliebigen Metadaten anzubieten und die so generierten Informationen über Werkzeuge auswertbar zu machen (Suche, unscharfe Suche, Verknüpfungen, Kommentierung von Informationen). Die Auslieferung als Add-On für den aktuellen SQL Server 2012 wurde allerdings aufgehoben vielmehr soll der gesamte Bereich Metadatenmanagement in einem neuen Gesamtkontext im Frühling 2013 in der neuen Version des SQL Server vorgestellt werden. Big-Data-Aufgabenstellungen werden unterstützt durch eigene Werkzeuge für Datenintegration, Stammdatenmanagement und Datenqualität. Aktuell keine eigene Komponente zur übergreifenden Verwaltung von Metadaten. BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 4

5 Fast Track Microsofts SMP-Referenzarchitektur Fast Track ist Microsofts Bezeichnung für SQL Server basierte Data Warehouse-Referenzarchitekturen. SQL Server-Umgebungen auf Basis von Fast Track sind prinzipiell auf Standard-Hardware lauffähig. Als Hardware- Partner stehen HP, Dell, EMC², IBM, Cisco, Hitachi, und andere zur Verfügung. Das Fast Track-Konzept enthält Use Cases und Anweisungen, wie SQL Server-basierte Umgebungen sinnvoll einzurichten sind. Daneben sind Empfehlungen zu Hardware-Konfigurationen enthalten. Die verschiedenen angebotenen Fast Track-Referenzarchitekturen implementieren diese Empfehlungen in Form entsprechend vorkonfigurierter Server-Hardware, Software (Windows Server, SQL Server), Logik und Informationsmaterial für den Betrieb (z.b. Bewirtschaftungsprozesse). Zudem unterstützen Solution Partner wie Avanade, WhereScape, EMC² und HP mit Standard-Business- Regeln, Templates und Business Content bei der Einrichtung von Fast Track. Fast Track Appliances sind vorkonfigurierte SQL Server- Implementierungen nach Best-Practice-Erfahrungen. Gegenüber der selbständigen Installation der SQL Server-Umgebung entfällt mit den Fast Track-Konfigurationen ein Großteil der anfänglichen Ersteinrichtung. Es besteht die Möglichkeit, sich mit Hilfe der Fast Track- Referenzarchitektur seine eigene Umgebung zu konfigurieren; daneben kann auch eine fertige Fast Track-Konfiguration von einem Hardware- Hersteller erworben werden. In diesem Fall besteht ein Vorteil in einer aufeinander abgestimmten Konfiguration, welche Performancevorteile verspricht (z.b. durch Treiberoptimierung und verbesserte Plattenlayouts). Microsoft empfiehlt den Einsatz von Fast Track für Datenbankumgebungen bis 80 TB Bruttovolumen (bei einer Standard-Kompression von 3,5). Parallel Data Warehouse Microsofts analytische Datenbank-Appliance Microsoft SQL Server Parallel Data Warehouse (PDW) ist eine Appliance, die auf der MPP-fähigen Technologie von DatAllegro basiert. DatAllegro wurde 2008 von Microsoft übernommen und erstmalig unter der PDW- Implementierung im Dezember 2010 veröffentlicht. PDW wird in Form von fertig konfigurierten Appliances von HP und Dell angeboten. Wesentlich für PDW ist die parallele Shared Nothing-Architektur: PDW partitioniert große Tabellen über die unterschiedlichen beteiligten physikalischen Server Nodes (genannt Compute Nodes). Dabei verfügt jeder Node über eigene CPU- Ressourcen, Speicher, Storage und fährt eine eigene SQL Server-Instanz. Die Tabellen sind über die unterschiedlichen Server verteilt, dem Anwender erscheint das System jedoch wie ein normaler SQL Server (Single System Image). Positioniert wird PDW von Microsoft für den Einsatz als Data Warehouse mit Datenmengen von einigen TB bis zu 6 Petabytes. Durch den hohen Parallelisierungsgrad der MPP-Architektur kommt es auch der Verarbeitung komplexer Abfragen (z. B. Multi-Tabellen-Join mit einem SQL- Statement über 4 Seiten) entgegen. Für OLTP-Systeme eignet sich PDW nicht. PDW fokussiert die Datenablage in sehr großen Data Warehouses. PDW nutzt einen weiterentwickelten Control Layer (basierend auf dem SQL Server) für die Verteilung von Daten und Abfragen. Auf den eigentlichen Compute Nodes laufen für die MPP-Architektur angepasste Versionen des BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 5

6 SQL Server (also keine Standardversion des SQL Server). Insbesondere für Migrationsprojekte ist hierbei zu beachten, dass nicht alle Microsoft SQL Server-Funktionen unterstützt werden. Für das Microsoft-eigene Datenintegrationswerkzeug Integration Services stehen eigene Adapter für das Beladen zur Verfügung. Ein Datenimport kann außerdem über das Antriggern von Ladejobs in PDW gestartet werden. Hardwareseitig besteht PDW aus einem Control Rack und mindestens einem oder mehreren Data Racks. Das Control Rack enthält den Control Node und den Management Node sowie optional auch einen Landing Node und einen Backup Node. Der Control Node ist der Zugang zum System für die PDW-Benutzer und hält die Metadaten der Datenpartitionierung auf die Compute Nodes der Data Racks. Er erstellt die verteilten Query-Pläne, verwaltet deren Ausführung, führt die Ergebnisse zusammen und gibt sie an den Client zurück. Auf den Compute Nodes der Data Racks werden die Datenbestände abgelegt und Anfragen verarbeitet. Bis zu vier Data Racks mit jeweils zehn Servern sind über InfiniBand zusammenschaltbar. Der Storage wird über Windows Server 2012 verwaltet. PDW nutzt eine spezielle SQL Server-Version Migrationsprojekte sollten kritisch evaluiert werden. Eine wesentliche Neuerung in SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse (kurz: PDW v2) ist die Virtualisierung der einzelnen Nodes: Auf der virtuellen Plattform werden anschließend VMs betrieben, über die die eigentliche PDW-Services laufen. Als Grund für die Virtualisierung gibt Microsoft an, dass auf diese Weise weitere Data Racks einfacher in die Architektur eingefügt werden können. Auch das Hinzufügen von andersartiger Hardware wird durch die Virtualisierung vereinfacht. Abbildung 2: Hardwaretechnische Umsetzung von Microsoft PDW Das aktuelle PDW v2 kommt dem Kundenwunsch nach kleineren BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 6

7 Dimensionen entgegen: so ist PDW v2 nun ab Quarter Data Rack-Größe erhältlich (maximal unterstützt es bis zu 56 Knoten mit bis zu 896 Cores und bis zu GB RAM). Auch wurden die in der alten PDW verfügbaren Landing Nodes und Backup Nodes aus dem Standardlieferumfang der PDWv2 entfernt, da sie im Rahmen von Kundenprojekten häufig nicht, wie in der Appliance vorgeschlagen, eingesetzt wurden. Administriert und verwaltet wird PDW nicht über das SQL Server Management Studio sondern über die SQL Server Data Tools bzw. über eine Web-Applikation. Endbenutzer können jedoch über die gewohnten Werkzeuge auf Daten in PDW zugreifen: Eine semantische Schicht auf die PDW-Daten kann über Microsoft Analysis Services in Form von MOLAP- und ROLAP-Modellen designed werden. Für das Management großer Datenbestände bietet PDW folgende Funktionen: Tabellen können aus Performancegründen repliziert (sinnvoll für Dimensionstabellen) oder verteilt (Faktentabellen) werden. Die Verteilung der Daten kann hierbei festgelegt werden (Hash-Gleichverteilung, Replikation, Range-Partitionierung, Hash innerhalb des Knoten). Die Indizierung wird automatisch durch das System vorgenommen. Eine manuelle Indizierung ist dennoch möglich. Die Speicherverwaltung geschieht (wie bei fast allen Datenbanken üblich) über Buffer Pools. In ihnen werden Indexes und relevante Nutzdaten gehalten. Das Workload Management wird über das Werkzeug Ressource Governour abgebildet. Hier können Ressource Pools erstellt werden, in denen eingerichtet wird, welche Systemressourcen (RAM, CPU) für welche Datenbankzugriffe zur Verfügung gestellt werden sollen. Diese Fair Shares können fest relativ definiert werden (z.b. könnten Anfragen, die von einem Datenbank-User aus der Fachabteilung kommen bei kompletter Auslastung der Infrastruktur 10 Prozent der Hardwarekapazitäten erhalten, Anfragen von Seiten des Managements 20 Prozent). Das System garantiert im Rahmen der Ausführung, dass jede Datenbankanfrage ihren Fair Share (Anteil an Systemressourcen) erhält. Gegenüber führenden MPP- Spezialisten wie Teradata fehlen High-End-Funktionen: Einer sich in Ausführung befindlichen Query kann beispielsweise zur Laufzeit keine bessere Performance zugeordnet werden. Die angebotenen Workload Management-Einstellungen werden über grafische Benutzeroberflächen festgelegt, die Logik arbeitet weitestgehend automagical. Hadoop-Umgebungen können an PDW v2 angebunden werden. Mit der neuen PolyBase-Architektur lassen sich relationale und nonrelationale Daten miteinander verbinden. Nach einer entsprechenden Metadatenkonfiguration in PDW kann das Hadoop File System mittels SQL als virtuelle relationale Quelle angesprochen werden. Diese Technik wird als HDFS-Bridge bezeichnet. Auf diese Weise können beispielsweise nicht nur Aggregationen aus dem Hadoop-Bereich in PDW-Datenbestände geladen werden, Endbenutzer können auch traditionelle relationale Datenquellen und Hadoop-Daten mittels einer einzigen Select-Anfrage in einem Join abfragen. Die neue PolyBase-Funktionalität gestattet außerdem parallel lesende und schreibende Zugriffe auf Daten, die im Hadoop HDFS gespeichert sind. Zur Realisierung der Abfragen auf Hadoop unterstützt Microsoft unter anderem Hive-Connect, doch wird vorwiegend dazu geraten, die PDW-interne Engine Um sehr große Datenbestände zu verwalten bietet PDW neben dem MPP- Ansatz die Möglichkeit, Daten verteilt oder repliziert abzulegen, sowie sie teilweise oder vollständig In-Memory zu halten. BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 7

8 zu nutzen, um so symmetrisch Daten je PDW-Node zu bearbeiten. Für eine spätere PDW-Version ist geplant, YARN-Logik in das Hadoop-Cluster einzubringen, damit PDW auch interaktiv MapReduce-Jobs auf Hadoop anstoßen kann. Gegenüber anderen Herstellern im MPP-Markt wie EMC Greenplum, Teradata, Oracle Exadata, HP Vertica und IBM bietet Microsoft weniger High-End-Detailfunktionen beispielsweise im Bereich des Workload Managements. Allzu granulare Einstellmöglichkeiten wird es aus Kosten- Nutzen- und Marktpositionierungsgründen bei Microsoft nicht geben. Der Fokus liegt in der Gewährleistung der Systemverfügbarkeit, sodass kein Ladejob und keine Query imstande sein wird, das System lahm zu legen. Auch sei angemerkt, dass nur Microsoft Server als Betriebssystem genutzt werden kann. Allerdings setzen die PDW Appliances auf vergleichsweiser preiswerter Standard-Hardware auf und auch der Lizenzpreis sollte relativ günstig ausfallen. SQL Server StreamInsight Analyse von Streaming-Daten Zur Verarbeitung von Real Time-Streaming-Daten meist Events bietet Microsoft die Softwarekomponente SQL Server StreamInsight an. Oft wird an dieser Stelle auch vom Complex Event Processing gesprochen. StreamInsight ist eine reine Engine: Adapter und Verarbeitungslogik werden über Visual Studio programmiert. Über StreamInsight-Abfragen können in großen Ereignismengen Ausnahmezustände gesucht oder Vorberechnungen durchgeführt werden. Dies passiert gewöhnlich on the fly, ohne dass die Daten auf einem Speichermedium abgelegt werden. Typische Einsatzszenarien sind zum Beispiel Sensordaten, wie sie in enormen Mengen in technischen Großanlagen anfallen (Kraftwerke) oder Echtzeitdaten in großen Webfarmen. Die kurzen Latenzen in StreamInsight ermöglichen hier schnelle Reaktionen in Form von Alarmen oder dem Einblenden von zielgruppenorientierter Werbung. SQL Server StreamInsight ist ein technisches Werkzeug für die Zeitfenster-orientierte Analyse von Durchlaufdaten. StreamInsight nutzt das Konzept, Daten bestimmten Zeitfenstern zuzuordnen. Hierbei wird zuerst eine Zeitfenster definiert (z.b. alle 5 Minuten ); die Daten werden zur Laufzeit in diesen Zeitfenstern erfasst, aufbereitet und anschließend mit ihren Analyseergebnissen an die konsumierenden Systeme gesendet. SQL Server StreamInsight ist ein technisches Werkzeug für den Anwendungsfall, Wissen und Informationen aus Streaming-Daten zu gewinnen. Hierfür ist entsprechendes technisches Grundverständnis notwendig, auch die Anpassung der Streaming-Verarbeitungslogik geschieht vorwiegend durch Programmierung. HDInsight Microsofts Hadoop-Lösung HDInsight ist die von Microsoft und Hortonworks gemeinsam entwickelte Distribution von Apache-Hadoop für die Microsoft On-Premise- und Cloud- Umgebungen. Auf diese Weise können Big-Data-Aufgabenstellungen wie für die Bereiche Maschinenüberwachung, Betriebsdatenerfassung, Marketing und Kundenbetreuung umgesetzt werden. Für Big-Data-Aufgabenstellung, polystrukturierte Daten zu verwalten und zu analysieren setzt Microsoft mit HDInsight ebenfalls auf eine eigene Hadoop- Eine Hadoop-Umgebung kann an PDW angeschlossen werden; die Sicht für den Endbenutzer auf PDW- und Hadoop-Daten anschließend föderiert werden. BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 8

9 Version. Für die Verwaltung des Hadoop Cluster und zur Definition der Daten steht eine erste grafische Benutzeroberfläche zur Verfügung. HDInsight-Daten können hier mittels SQL und Hive verwaltet werden, Map Reduce Code kann implementiert werden. Insgesamt kommt der Ansatz den eher programmiergetriebenen Big-Data-Ansatz nahe und zeigt noch Potential zur Steigerung der Usability. Auf Anwenderseite hingegen sind Hadoop-Konnektoren verfügbar, um sich mittels Excel recht intuitiv auf HDInsight zu verbinden und Analysen durchzuführen. Wesentliche Bestandteile der Hadoop-Lösung sind: HDInsight Server ist dabei der Produktname für die On-Premise-Lösung. HDInsight Service die Bezeichnung der Cloud-Lösung. Die Software ist seit Anfang November in Windows Azure als Preview verfügbar. Für Mitte 2013 ist das Produktionsrelease geplant. HDInsight basiert auf der Hortonworks Data Platform (derzeit Version 1.1) und ist mit dem Standard Apache Hadoop System kompatibel. Falls bereits Hadoop-Logik in Form von Skripten und Jobs vorliegen, können diese in der Windows-Hadoop-Version verwendet werden. Darüber hinaus bietet HDInsight Erweiterungen an, um Hadoop einfacher in die BI-Umgebung einzubinden und zu verwalten. Beispielsweise lässt sich HDInsight vergleichsweise einfach in eine Active-Directory-Umgebung integrieren, eine zusätzliche JavaScript-Shell ermöglicht einen einfacheren Zugriff. Microsoft- Erweiterungen wie diese werden im Sinne des Open-Source-Ansatzes an die Apache Hadoop Community zurückgegeben. Prinzipiell sollen jedoch auch im Hadoop-Umfeld vertraute Microsoft-Technologien verwendet werden. So geschieht die Verwaltung von HDInsight Server über bestehende Systeme das Monitoring beispielweise über das Microsoft System Center. HDInsight ist eine für Microsoft Infrastrukturen optimierte Hadoop-Version. Der Zugriff für die Endanwender geschieht über die gewohnten Schnittstellen: Für Microsoft Office und SharePoint stehen angepasste ODBC-Treiber für HDInsight zur Verfügung, daneben gibt es für Excel ein Add-In. Auf diese Weise kann sich der Endanwender in Excel direkt auf eine HDInsight-Datenquellen verbinden, die Datenquelle wird als Tabelle in Excel visualisiert und der User kann so Hadoop-Daten direkt in Excel analysieren. Microsoft Big-Data-Analytics Als Endbenutzerwerkzeuge für die Datenanalyse setzt Microsoft primär auf die bestehenden bekannten Anwendungen im Client oder Browser: Excel dient als zentrale Visualisierungskomponente und analytisches Werkzeug. Für die Auswertung klassischer strukturierter Daten aus SQL- Server-Datenbanken (möglicherweise auch verwaltet über FastTrack oder PDW) stehen die Standard-Funktionen bereit (Drill-Down, Drill-Up, Drill- Across, Zeitreihenanalyse, Währungsumrechnung). Für besondere Aufgabenstellungen stehen Add-Ins bereit: Über das Excel Data Mining- Add-In können Cluster-Analysen, Warenkorbanalysen und neuronale Netze aufgebaut werden. Über Power View können interaktive Analysen, Visualisierungen und Ad-hoc-Reporting-Aufgabenstellungen abgebildet werden. Power View ist integriert in Excel Für den Zugriff auf Big- Data-Daten in HDInsight kann ein entsprechender ODBC-Treiber verwendet werden. Alternativ steht ein Excel-Add-In zur Verfügung. Die HDInsight- BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 9

10 Datenquelle wird auf beiderlei Weise als Tabelle in Excel dargestellt und kann über die Excel-Funktionen und erweiterte Funktionen des Add-Ins ausgewertet werden. SQL Server Reporting Services wird als Werkzeug für das Standard- Berichtswesen positioniert. Über die Cloud-Angebote SharePoint, Azure und Office 365 können Informationen wie Tabellen, Berichte und Analysen mehreren Benutzern zur Verfügung gestellt werden. Auch ein gemeinsames Bearbeiten von Daten ist auf diese Weise möglich. Microsoft Cloud Services Die bislang beschriebenen Softwaretechnologien zur Datenhaltung, -verwaltung und -zugriff können als Kauf und Installation der Software oder Appliances lokal oder in Form einer Private-Cloud- Infrastruktur betrieben werden. Daneben bietet Microsoft die Technologien auch über verschiedene Public Cloud Services an: Als Platform as a Service kann Microsoft SQL Azure genutzt werden. Hierbei stellt Microsoft eine Infrastruktur/Plattform zur Verfügung, die browserbasiert online konfiguriert und erweitert werden kann. Intern nutzt Microsoft hierbei SQL Server unter PDW. Auch wenn Bedenken bestehen könnten, sein Enterprise Data Warehouse in die Cloud zu verlagern, bietet sich Azure beispielsweise an, um eine virtuelle HDInsight Plattform per Mausklick zu aktivieren und auf diese Weise erste Erfahrungen mit Hadoop zu sammeln, ohne dass dafür Ressourcen für den Aufbau der entsprechenden Infrastruktur gebunden wären. Als Software as a Service wird Microsoft Office 365 angeboten. Diese spezielle Form der Microsoft Office Suite kann beispielsweise auf online verfügbare Daten in Microsoft Office 365 zugreifen oder auch an lokale Daten angebunden werden. Der Vorteil ist sicher darin zu sehen, dass Mitarbeiter immer mit der aktuellen Office-Version arbeiten und Administrationsaufwände für die Erstinstallation oder für Patches entfallen. Der Windows Azure Marketplace ist als Verkaufsplattform für Daten und Services zu verstehen: Microsoft Kunden können hier ihre SaaS- Anwendungen und ihre Daten zum Verkauf oder kostenlos anderen zur Verfügung stellen. Die Anwendungen können in die eigene Softwareumgebung mittels Web Service Schnitt stelle eingebunden werden. In Bezug auf den Datenschutz untersteht Microsoft dem amerikanischen Patriot Act, was zuweilen Bedenken auf Seiten von Großunternehmen aufwirft, für kleinere Unternehmen allerdings weniger problematisch erscheint. Zudem bemüht sich Microsoft durch die Speicherung in Rechenzentren in Irland und Amsterdam dem europäischen Kunden entgegen zu kommen. Microsoft verwaltet die Daten nach den EU- Standardvertragsklauseln ( EU Model Clauses ), die von der Europäischen Kommission für Cloud-Anbieter vorgegeben werden. Das Microsoft-Cloud-Angebot für Big-Data-Fragestellungen bietet sowohl Platform as a Service als auch Software as a Service Funktionen. BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 10

11 BARC-Analystenkommentar Wie andere Hersteller stellt Microsoft eine Infrastruktur mit unterschiedlichen Komponenten bereit, um unterschiedliche Aufgabenstellungen adressieren zu können. Heute ist die Microsoft-Plattform vielleicht noch ein Portfolio an losen Microsoft-Technologien, die mal mehr, mal weniger gut integriert sind. Die Story zu einer integrierten analytischen Plattform kann sich aber sicherlich sehen lassen und verspricht Potentiale. Damit reiht sich Microsoft in den Entwicklungstrend der großen BI-Generalisten wie IBM, Oracle oder SAP ein, die ähnliche Konzepte anbieten. Für Skalierbarkeit sorgt die MPP-Appliance Parallel Data Warehouse (PDW) nebst SQL Server. War Version 1 des PDW noch von einigen elementaren Schwachstellen gekennzeichnet, zeigt PDW in der Version 2 wesentliche Verbesserungen, sodass es nun als Mitbewerber auf dem Markt der analytischen Datenbanken zu betrachten ist. Gegenüber anderen Anbietern ist es nicht so granular und funktionsreich aufgestellt, sondern setzt den Fokus eher in der einfachen Administration und Anwendbarkeit. Daneben kann es (auch wegen der Nutzung von Standard-Hardware) preiswerter angeboten werden. Auf der theoretischen Ebene vermittelt PDW ein überzeugendes Bild; nun muss sich die Technologie in der Praxis beweisen. Der SQL Server mit seinen analytischen Komponenten entwickelt sich stetig weiter und gewinnt mehr und mehr an analytischen Funktionen, so dass vor allem der Mittelstand von einem ausgereiften und integrierten Produktbundle profitieren kann. Abgerundet wird das Bild durch den Einsatz von SharePoint als zentrale Kollaborationsplattform, vor allem durch den Einsatz von Excel als zentralen Service. Sicher ist dies auch eine gute Voraussetzung zur Verbreitung und Diskussion von Big-Data-Analysen im Unternehmen. Für Big Data erweitert im wesentlichen HDInsight neben den Hadoop Konnektoren der Microsoft-eigenen Datenintegrationslösung das Angebot und steht damit der Konkurrenz in nichts Wesentlichem nach. Microsoft schafft eine browser-basierte Schnittstelle, um Daten via MapReduce- Programmierlogik oder über SQL mittels HIVE-Datenbank zugreifbar zu machen. Das Angebot wird sicher stark ausgebaut werden. Positiv zu bewerten ist die Integration der neuen Big-Data-Funktionen in Excel. Zugriffe auf neue Datenlieferanten wie Hadoop-Daten geschehen vorwiegend über direkte ODBC-Verbindungen, Excel-Add-Ins oder mittels Ansteuerung multidimensionaler Cubes der Microsoft Analysis Services. Damit wird Big Data konsumierbar in gewohnter Umgebung. Vor allem interessant ist das Cloud-Angebot von Microsoft, das Big Data auch ohne Aufbau einer eigenen Big-Data-Infrastruktur für Unternehmen für die experimentelle Analyse verfügbar macht. Hier stellt sich Microsoft stark auf, u.a. auch mit Plattformen für den Datenhandel Daten, einem Handelsgut mit steigendem Wert. Da die Big-Data-Funktionen größtenteils kostenlos genutzt werden können, sollten Unternehmen die Chance nutzen und die neuen Analysemöglichkeiten evaluieren unter Umständen On-Demand als Service. Weitere BARC-Research Notes, Softwaretests, Marktforschungsergebnisse und weitere Services rund um Software-Technologien finden Sie unter: Microsoft kann mit seinen Software- und Hardwareportfolio ein breites Spektrum an Aufgaben im Datenmanagement bedienen. Auch für Big-Data-Szenarien werden Technologien angeboten. Der Fokus liegt auf einer einfachen Bedienbarkeit. Copyright BARC GmbH Alle Rechte vorbehalten. Business Application Research Center-BARC GmbH Steinbachtal 2b Würzburg BARC Research Note 1038 Das Microsoft Big-Data-Angebot Seite 11

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