Exalytics - Deep dive with OBIEE, Timesten and Essbase
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- Anna Haupt
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1 Exalytics - Deep dive with OBIEE, Timesten and Essbase Renate Wendlik Senior DWH Consultant Matthias Fuchs DWH Architekt ISE Information Systems Engineering GmbH
2 Agenda Einleitung Exalytics Konfiguration Exalytics Features Einsatzszenario InMemory Aggregates 1 Aggregates 2 Aggregates 3 Essbase InMemory Option Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 2
3 About Matthias Fuchs DWH Architekt - Oracle partner since Test center Exadata Exalogic Exalytics - Gräfenberg Nürnberg - München - OCP, Exadata Certified - 10 Jahre Oracle Erfahrung Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 3
4 ISE Testcenter Erstes und einziges Exastack Technology Center in Deutschland Nürnberg Besichtigung: : 17:00-18:30 Uhr : 10:30-12:00 Uhr Treffpunkt Am ISE Stand (326, Ebene 3) Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 4
5 Exalytics Konfiguration Hardware + Software* 2TB of DRAM (2x memory) 40 Processor Cores 2.4TB Flash Storage Capacity 5.4TB of HDD capacity (50% more hard drive capacity) Erweiterungn & Performance Optimierungen für BI Foundation Suite und TimesTen Infiniband Anbindung Plug&Play Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 5
6 Exalytics Features Summary Advisor fürobiee Aggregate in Timesten InMemory Hardware Optimierungenfür BI Publisher, OBIEE and Essbase BI Publisher OPTIMIZE_BURST Oracle Hardware acceleration flags OBIEE Essbase Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 6
7 Einsatzszenario Ziel: Reduzierung von Zeit und Kosten Maximale Automatisierung in Datawarehouse im Gegensatz zu Eigenentwicklung Daten Model muss hohe Flexibilität bieten -> Data Vault Ausnutzen der Geschwindigkeit der Engineered Systems um Festplattenplatz zu sparen Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 7
8 Einsatzszenario Data Vault Hubs: unique list of business keys Links: unique list of relations between the hubs Satellites: descriptive data Fase 1 Fase 2 S S H H L S L H S H L H S S keine Änderungen am vorhandenen Model Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 8
9 Einsatzszenario Data Vault Pro Data Vault Agility Automatisierung der Struktur Erstellung und im ETL z.b. mit DWH Accelerator (product of Tripwire Solutions) Appliance Geschwindigkeit um auf dem direkt auf Foundation Layer zu arbeiten Model bietet hohe Ladeperformance Extensibility Data Vault bietet die Möglichkeit flexible das Model zu erweitern Contra DWH Accelerator generiert automatisierten ETL Code Die Menge der Entities steigt um den Faktor 3 Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 9
10 Durchführung Logical Layer Exalytics Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 11
11 Implementation Physical Layer - Exadata Foundation Layer (FL) Views Implementation als InMemory Layer Business Model - Exalytics: Federated Model based on Foundation Layer Aggregates in TimesTen Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 12
12 Ergebnisse Single Dimension FL performance (views) Times Ten Performance Standard Measure +/- 40 sec < 1 sec Level Based Measure +/- 40 sec < 1 sec Share +/- 40 sec < 1 sec TimeSeriesFunctions +/- 60 sec < 1 sec Based on real implementation 8TB raw Data, Compressed to 1,6 TB, 305 Tables, Satellite with 1.6 Billion records 60 GB Aufwände 2 days load data, 5 days tune data vault tables query 2 days view concept, 3 days RPD Approach, 2 days testing results Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 13
13 InMemory Aggregates 1 Erstellung der Aggregate aufgrund von Userprofilen Anlage Aggregate in Timesten 2 3 Incrementelles Laden InMemory Data Mart Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 14
14 InMemory Aggregates 1 Abfrage Dashboards Anlage Aggregates Summary Advisor Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 15
15 InMemory Aggregates 1 Interactive Dashboards, Answers, Reports Usage Tracking Usage Tracking Oracle BI Server User Data Es wird protokoliert welche Dashboards, wie oft, mit welchen Daten abgefragt werden Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 16
16 InMemory Aggregates 1 BI Model Usage Tracking Aggregate Script Berechnen von Aggregaten, mit Abschätzung des Performancegewinns Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 17
17 InMemory Aggregates 1 Interactive Dashboards, Answers, Reports Usage Tracking Logical SQL Physical SQL Oracle BI Server User Data Oracle TT Script Aggregate in Timesten anlegen, BI Model anpassen Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 18
18 InMemory Aggregates 1 Interactive Dashboards, Answers, Reports Usage Tracking Logical SQL Physical SQL Oracle BI Server User Data Oracle TT Aggregate werden benutzt Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 19
19 InMemory Aggregates 2 - Incrementell Idee: Bei Anlage der Aggregate können die SQL Scripte ausgegeben werden Diese Scripte mit where Klauseln erweitern Scripte monatlich/täglich/stündlich ausführen Die Aggregate können im BI Model per Script an und ausgeschaltet werden Vorteil Keine Änderung des BI Models/RPD Schnelleres Laden ttloadfromoracle Details: Rittman Mead or Peek Indicator Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 20
20 InMemory Aggregates 3 - All Idee Aufbau eines InMemory Data Marts Laden aller Daten aus Oracle DB ttimportfromoracle Analyze in Oracle Database Anlage Indexe Kompression Hybrd Columnar Compression AuswaHl entsrechende, optimale Datentypen Anlage Anlage Tabellen, Indexe Abschätzung Größe in TimesTen Erstellen ttloadfromoraclescript Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 21
21 Timesten vs Oracle DB Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 22
22 Essbase Cubes ASO Aggregate storage Große und viele Dimensionen MDX Abfragen 11.2 Calculation scripts Parallele Berechnung, viele Scripte only level 0 blocks exist Write back to level 0 leave BSO Block storage Weniger und kleiner Dimensionen Komplexe Berechnungen innerhalb des Cubes, MaxL Innerhalb von scripten können die Ergebnisse wieder verwendet werden Alle Blöcke werden vorberechnet bzw. Prozedur wird hinterlegt Write back auf alle Blöcke Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 23
23 PoC Essbase BSO Cubes Exalytics X2-4 Essbase Essbase Cubes in Memory Bei parallelen Aggregationen können hohe Steigerungen in der Performance erreicht werden PoC - Telekommunikation Tests MaxL Calculation MDX Queries (BSO Cubes) Ergebnisse Deutliche Performance Steigerung bei parallelen MaxL Berechnungen MDX Queries besser als bei Solaris M5000 Defragmentierung Reorganisation des Cubes - Faktor 10 Schneller (mehrere Tage -> Stunden) Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 24
24 Seconds BSO Load Performance Flash X A large pharmaceutical company Benchmarked with a customer cube with complex load rules Sequential dataload Parallel dataload Exalytics X2-4 Exalytics X2-4 with Flash Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 25
25 Timesten vs Oracle DB 12c DB InMemory Option was nun? Alle Quellen in Oracle DB? DB InMemory keine Aggregate Höchste Performance bei InMemory auf gleichen Rechner Separierung Logical Layer, Data Layer Möglichkeit hochperformant Aggregate zu erstellen RealTime!? Lizenzen Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 26
26 Fragen Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 27
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