Pinguine auf fernsehern mit Linux als schrift

Eng verzahnt

Blickt man auf die Top-Themenliste verschiedener Marktwatcher, so stehen Big Data und Cloud Computing ganz oben. Was ist bei der Umsetzung von Big Data und Cloud im SAP-Umfeld aus Infrastruktursicht von Bedeutung? Was passt wie zusammen? Welche Rolle spielen Suse Cloud, Hana und Hadoop?

Auch im SAP-Umfeld werden Big Data und Cloud Computing immer konturenreicher. Das Innovationsrad dreht sich mit hoher Geschwindigkeit. Big-Data- und Cloud-Lösungen können bereits genutzt werden.

SAP Hana Enterprise Cloud zum Beispiel ist da – mit vHana, der Virtualisierung von Hana. Für Test- und Entwicklungssysteme wurde sie bereits freigegeben.

Wobei es sicherlich nur eine Frage der Zeit ist, bis die SAP-Freigabe für Produktivsysteme erfolgt. Und mit der Suse Cloud bietet sich jetzt schon die Möglichkeit, eine bedarfsgerechte Cloud-Infrastruktur, basierend auf Openstack, für Hana zu implementieren und zu betreiben.

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Zudem befindet sich die sogenannte Hana-Plattform im Rollout, bei der Hana in Verbindung mit Sybase IQ und Hadoop im Mittelpunkt stehen.

Wie grenzen sich die Einsatzzwecke von SAP Hana und Hadoop ab?

Und: Wie passen die Datenbanktechnologien zusammen?

Hana hat bekanntlich ihre Stärken in der Verarbeitung von strukturierten Daten bis zu 100 Terabyte mit extremer Geschwindigkeit.

Hadoop hingegen wurde vorrangig nicht für OLTP– Transaktionen konzipiert.

Das Plus von Hadoop ist ganz klar: die Datenverarbeitung von unstrukturierten, zumeist textbasierten Informationen möglichst effizient mit niedrigen Hardwarespeicherkosten pro Terabyte durchzuführen, wobei sogenannte Hadoop-Cluster mit mehreren Hundert Standardservern zum Einsatz kommen können.

Pragmatische Koppelung

Und welche Rolle spielt dabei die Suse Cloud in Verbindung mit Hana und Hadoop, um aus Infrastruktursicht Big-Data-Anwendungen aufsetzen zu können?

Bevor es an die Beantwortung dieser Frage geht, ist zuerst Folgendes zu wissen: Bei der Cloudifizierung von SAP Hana mit Suse Cloud kann die damit bereitgestellte Provisionierungstechnologie genutzt werden, um neue Hardwareressourcen automatisiert in den Cloudverbund einbinden zu können.

Die dahinterliegende Open-Source-Technologie ist Crowbar von Dell als integraler Bestandteil von Suse Cloud. Und auch die Installation von SLES for SAP Applications erfolgt automatisiert.

So ist es möglich, alle weiteren Technologiebestandteile der Cloud zu installieren.

Die Deployment-Regeln sind in sogenannten Barclamps paketiert. Basierend auf dem zuvor Aufgezeigten kann SAP Hana in der Suse Cloud mit der Hadoop-Installation gekoppelt werden.

Zu berücksichtigen ist, dass von Hadoop heute eine physikalische Installation aus Gründen des IO-Verhaltens vorgezogen wird. Schließlich werden bei Big Data gigantische Daten im Bereich von Petabyte oder sogar Exabyte verarbeitet.

Effizientes Management

Dell entwickelt momentan eine Barclamp, um eine Intel-basierte Hadoop-Installation via Crowbar umsetzen zu können.

Mit Crowbar als zentraler Deployment– und Konfigurationsplattform wird eine IT-Organisation in die Lage versetzt, mit einer Lösung die Suse Cloud und Hadoop-Cluster zu betreiben und zu managen.

In beiden Fällen spielt die Performance der Plattform eine entscheidende Rolle. Durch die enge Zusammenarbeit mit SAP wird von Suse sichergestellt, dass sowohl Hana als auch das Hadoop-Cluster maximale Leistung bringen – und in Verbindung beider Technologien miteinander in der Suse Cloud ebenfalls die Suse-Plattform optimiert genutzt werden kann.

SAP-Anwender, die auf Big Data und Cloud Computing setzen, profitieren von dieser engen Verzahnung nachweislich.

Konkret geht es dabei unter anderem um gewinnbringende Prozessoptimierungen, bei denen Handlungen bei Nachfrageschwankungen besonders im Fokus stehen. Und zwar unter Einbeziehung von wichtigen Bedarfs- und Nutzungsdaten.

Hierbei schickt SAP die Anwendung Demand Signal Management powered by SAP Hana ins Rennen.

In diesem Zusammenhang ist es möglich, sowohl Point-of-Sales-Daten als auch Marktforschungsdaten und Kundenpräferenzen (große Datenvolumen) zu berücksichtigen beziehungsweise diese zu verarbeiten.

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