Infrastruktur MAG 20-05

Hana-Multi-Temperatur-Datenstrategie

[shutterstock.com: 260768501, Hilch]
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Geschrieben von E-3 Magazin

Um sicherzustellen, dass die Kosten für den Betrieb der In-memory-Computing-Datenbank Hana kontrolliert werden können, wurde eine IT-Architektur zur Trennung der Daten in Schichten geschaffen.

Jede Schicht der Hana-Architektur basiert auf der Lokalität der Daten, wobei Kapazitäts- und Leistungsanforderungen in der Regel parallel behandelt werden. Die erste Schicht im Datentemperaturmodell ist für „heiße“ Daten, auf die häufig zugegriffen wird und an die die höchsten Leistungsanforderungen gestellt werden.

Die zweite Schicht ist für „warme“ Daten, also Daten, auf die nur selten zugegriffen wird und die geringere Leistungsanforderungen haben, die aber als Kernstück in der Datenbank verbleiben müssen, damit der Betrieb fortgesetzt werden kann.

Die dritte und letzte Ebene ist für „kalte“ Daten, das heißt Informationen, auf die sporadisch mit geringen Leistungsanforderungen zugegriffen wird.

Winshuttle

Die Implementierung einer Multi-Temperatur-Datenstrategie für Hana kann dazu beitragen, die Gesamtbetriebskosten (TCO) zu senken und gleichzeitig die langfristige Datenwachstumsstrategie eines Unternehmens zu erhalten. Heiße Daten für Hana befinden sich im Speicher.

Da das Datenwachstum in dieser Schicht stattfindet, wird mehr physischer Speicher benötigt, der wiederum mehr Strom und Kühlung verbraucht, was zu höheren Kosten für den Betrieb der Datenbank führt.

Für den Fall, dass einige der Daten in der heißen Schicht nicht häufig verwendet werden, bietet dies eine Möglichkeit für Kos­teneinsparungen, indem sie in die warme Schicht verschoben werden. Die warme Schicht besteht aus den folgenden Techniken zur Verwaltung der Datentemperatur.

Paged Attributes

Dieser Parameter gilt nur für S/4 und SoH. Dadurch können die Spalten einer Tabelle (nur bei Spaltentabellen) je nach Bedarf zwischen Speicher und persistentem Speicher geladen und entladen werden. Dies wird durch das von NetWeaver Abap bereitgestellte Data Aging Framework implementiert.
Dynamisches Tiering

Eine native Hana-Technologie, die es ermöglicht, Tabellen im Erweiterungsspeicher zu platzieren und so die Kapazität des warmen Datenvolumens zu erhöhen.
Extension Nodes

Basierend auf der Hana-Scale-out-Architektur kann ein Knoten in einem Hana-Distributed-System für die Verwaltung von warmen Daten angegeben werden. Daten, die in diesem Szenario von einem Hot-Tier in den Warm-Tier verlagert werden müssen, werden auf den Erweiterungsknoten neu verteilt.

Ein Erweiterungsknoten ermöglicht es, eine größere Datenmenge (100 Prozent der Dram-Größe) zu speichern als die normalen Hana-Größenanforderungen (50 Prozent der Dram-Größe).

Diese Warmdatenmethode kann nativ oder mit BW/4 Hana und SAP Business Warehouse auf Hana implementiert werden.
Native Storage Extension (NSE)

Ein nativer und eingebauter warmer Datenspeicher, der es ermöglicht, Daten, auf die weniger häufig zugegriffen wird, durch Zugriff von der Festplatte statt im Speicher zu verwalten.

Bei schlechtem Datenmanagement können die Kosten für die Entwicklung, Einführung und Verwaltung von SAP schnell aus dem Ruder laufen. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung von Unternehmen kann jede vergeudete Minute potenziell sehr teuer werden.

Pure Storage ist ein Application-Development-Partner und Teilnehmer am SAP-Partner-Edge-Programm, das Lösungen für Hana-Anwendungen anbietet. Mit hoher Leistung und Resilienz kann Pure die Betriebskosten erheblich senken.

Mit den Lösungen von Pure kann SAP auf der Basis einer traditionellen relationalen Datenbank bis zum Zehnfachen beschleunigt werden. Entscheidet sich der Bestandskunde für einen Wechsel zu Hana, können die gleichen zertifizierten Arrays verwendet werden. Es sind keine weiteren Anschaffungen notwendig.

Angesichts einer wachsenden Zahl von Hana-Anwendern zeigt Pure, wie sich mit Einfachheit und Performance Millionen von Euro einsparen lassen, nicht nur im Rechenzentrum, sondern auch auf Anwendungsebene. Die richtige Speicherplattform kann den Unterschied für die Performance von Hana ausmachen.

Pure begann mit der Bereitstellung von All-Flash- Performance mit klassenbester Datenreduzierung für SAP AnyDB und Hana. Dies ermöglicht eine schnelle, reibungslose Geschäftsabwicklung und eine effiziente All-Flash-Speicherung, um gleichzeitig Leistung und Kosteneinsparungen zu erzielen.

Pure zeigte die Verwendung der Native Storage Extension (NSE) von Hana für die Verwaltung von „warmen“ Daten, wobei der neue Direct Memory Cache auf der Basis von Intel Optane gekoppelt wurde.

Das Ergebnis ist 90 Prozent der Leistung von In-memory-Hana zu einem Bruchteil der Kosten, wodurch sich die TCO ohne merkliche Erhöhung der Latenzzeit dramatisch verbessert.

Aufbauend auf der NSE- und Direct-Memory-Cache-Innovation bietet Pure-Flash-Array-X verkürzte Antwortzeiten für analytische Abfragen und die Erstellung von Berichten für Daten unter Verwendung von Warmdatenmanagement.

Flash-Array-X steigert die analytische Abfrageleistung für Hana gegenüber der vorherigen Generation um bis zu 50 Prozent bei der Verwendung von Warmdatenmanagement.

Natürlich ist nichts so schnell wie eine 100-prozentige Ausführung im Speicher. Aber diese Leistung ist sowohl für die Hana-Lizenzen als auch für die Computerinfrastruktur mit hohen Kosten verbunden – für ein Unternehmen können dies Millionen von Euro sein. Im Vergleich dazu steigert Flash-Array-X als Teil des Evergreen-Gold- Abonnements die Leistung für diese Art von Workloads ohne zusätzliche Kosten.

Wie bei früheren Angeboten für SAP-Bestandskunden arbeitete Pure eng mit SAP zusammen, um sicherzustellen, dass Flash- Array-X vollständig als Enterprise-Speicherlösung zertifiziert ist.

Über den Autor

E-3 Magazin

Information und Bildungsarbeit von und für die SAP-Community.

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