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Skalierbarkeit ist Trumpf

Realtime-Datenanalyse mit HANA

SAP stellt Hana in den Mittelpunkt seiner Business Suites. Quelle SAP

Massive Unterschiede zu traditionellen relationalen Datenbanken zeichnen die In-Memory-Datenbanken aus. Hier hat SAP mit HANA neue Maßstäbe gesetzt und den kompletten Markt aufgescheucht. Die Ergebnisse im Bereich der Analyse-RTools sollen mit Hilfe von HANA um Faktoren vonmehr als 100 schneller erfolgen und somit den Weg zu einem Realtime Reporting eröffnen. 

Doch es stellt sich die Frage, in welchen Einsatzbereichen der Umstieg auf eine Datenbank wie HANA Sinn macht. Dazu hat Stefan Sigg, Senior Vice President HANA Product & Development, Stellung bezogen.

 

 

Paradigmenwechsel

Der Unterschied zu traditionellen relationalen Datenbanken begründet sich auf zwei wesentliche Aspekte. Während traditionelle Systeme, die typischerweise auf Grundkonzepte und Implementierungen aus den frühen 1970er-Jahren zurückgehen, versuchen, auf Festplattenzugriff optimierte Datenstrukturen im Hauptspeicher zu puffern, verwendet eine In-Memory-Datenbank wie SAP HANA neue Datenstrukturen und Algorithmen, um die Verarbeitung im Hauptspeicher und den Caches der Prozessoren zu optimieren.

„Die Festplatte dient hier als Persistenzmedium, um zum Beispiel Wiederherstellungsprozesse zu ermöglichen. Hinzu kommt die von Grund auf parallele und verteilte Architektur, die das Vorhandensein von mehreren Rechenkernen pro Prozessoreinheit sowie die Verteilung von großen Datenmengen auf verschiedene Server (Knoten) berücksichtigt und dementsprechend skaliert“, erklärt Stefan Sigg, Senior Vice President HANA Product & Development.

Die daraus resultierenden Rechenkapazitäten machen es überflüssig, dass (wie früher) zeitaufwendige Prozesse für die Erstellung und Aktualisierung von redundanten Daten (sogenannte Aggregate oder Materialized Views) zur Abfragebeschleunigung laufen müssen. Dies erst ermögliche eine Verarbeitung von (operationalen) Datenflüssen in Echtzeit.

„Das traditionelle Modell folgt dem Paradigma ‚bringe die Daten zu den Funktionen‘“, stellt Sigg heraus. „Das heißt, die Funktionen einer Applikation werden mit Daten aus einer Datenbank über ein Netzwerk versorgt. Je nach Menge ist dieser Prozess der Hauptgrund für Performanceprobleme in Anwendungen.“ Der Paradigmenwechsel bei SAP HANA lautet nach seiner Einschätzung: „Bringe die Funktionen zu den Daten“. SAP HANA sei damit weit mehr als eine Datenbank: „SAP HANA ist eine Anwendungsplattform. Die Funktionen werden in Engines oder Libraries in die SAP HANA-Plattform integriert, zum Beispiel für Planung, Vorhersage, Suche, Textanalyse, Regeln oder geographische Informationsverarbeitung.“

Mit diesen Vorteilen lassen sich konkrete Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse massiv optimieren. So entfallen beispielsweise Datenreplikationen für operationales Reporting, oder die Trennung von Planung und Analyse in verschiedene Systeme wird aufgehoben.

Einsatzbereiche

Bei derartigen Umstellungen sollten Unternehmen überlegen, in welchen Einsatzbereichen der Umstieg auf eine Datenbank wie HANA sich auszahlt. Darauf antwortet Sigg: „Die Bewältigung großer Datenmengen in Echtzeit ist längst nicht mehr nur für große Konzerne ein Thema. Echtzeitinformationen sind für Unternehmen jeder Größe entscheidend, um sich einen Wettbewerbsvorsprung zu sichern. Wertvolle Dienste kann HANA überall dort bieten, wo große Datenmengen in minimaler Zeit durchsucht werden müssen: beispielsweise bei der Erstellung von komplexen Statistiken, der Analyse strukturierter und unstrukturierter Informationen aus den unterschiedlichsten Datenquellen oder auch im Rahmen einer beschleunigten Planung, die auch Simulations- und Vorhersagefähigkeiten hat.“

Realtime

Generell erhöhe HANA die Leistung von Applikationen in ganz unterschiedlichen Einsatzszenarien, die weit über die klassischen Anwendungsfälle Business Intelligence oder Business Analytics hinausgehen. „Die In-Memory-Plattform von SAP spielt ihre Vorteile auch bei Planungsläufen und Simulationen aus, und auch in operativen ERP-Prozessen oder bei der Auswertung unstrukturierter Massendaten lassen sich die Abläufe massiv beschleunigen“, so Sigg weiter.

„Bislang unerreichte Geschwindigkeiten bei der Analyse und der Bearbeitung von Daten machen Echtzeit-Reportings, granulare Auswertungen, detaillierte Simulationen, leistungsfähige Abfragen auf mobilen Endgeräten und deutlich schnellere operative Transaktionen möglich. Die Technologie hat sich mittlerweile in der Praxis vielfach bewährt – beispielsweise beim Einsatz von SAP NetWeaver Business Warehouse auf SAP HANA, als Entwicklungsplattform für neue Applikationen oder auch mit der Software SAP Business Suite powered by SAP HANA.“

Rainer Huttenloher