Ad-hoc-Auswertungen großer Datenbestände

IT-DIRECTOR: Viele Großunternehmen sehen sich derzeit drastisch anwachsenden Datenmengen gegenüber – Stichwort Big Data. Was ist dabei hinsichtlich der Performanz von BI-Lösungen zu beachten?
S. Weissbarth: Die Anforderungen an die Transparenz und Flexibilität der BI-Infrastruktur steigen. Treiber dieser Entwicklung sind unter anderem Big Data, kürzere Entscheidungszyklen sowie steigende analytische Anforderungen in Richtung prozessorientierte Auswertungen, Planung und Simulation. Klassische BI- und Analyse-Tools reichen nicht mehr aus um sämtliche Datenquellen und -formate eines Unternehmens umfassend und in Echtzeit auszuwerten. Um aus Big Data Informationen zu gewinnen, bedarf es Big Data Analytics und geeigneter Data-Warehouse-Management-Lösungen als Motor dahinter.

IT-DIRECTOR: Welche Rolle spielen dabei In-Memory-Technologien? Was versteht man eigentlich unter dieser Technik?
S. Weissbarth: In-Memory ist ein Prozess, der Daten im sehr schnellen Arbeitsspeicher (RAM) verarbeitet und hierdurch viel performanter ist als die Verarbeitung der Daten auf der Festplatte.

Auf In-Memory-Technologie basierende Hochleistungsdatenbanken wie Exasolution bringen deutliche Performance-Steigerung für Data-Warehouse-Prozesse. Sie ermöglichen die präzise Ad-hoc-Auswertung sehr großer Datenbestände, einschließlich Geodaten und unstrukturierten Daten von mehreren 100 Terabyte.

IT-DIRECTOR: In Memory Computing gibt es bereits seit einigen Jahren. Warum wird gerade jetzt ein derartiger Hype darum gemacht? Was ist das wirklich Neue an aktuellen In-Memory-Lösungen?
S. Weissbarth: Die Technologie ist nicht neu. Wir sind beispielsweise seit über einem Jahrzehnt mit In-Memory-Technologie am Markt. „Neu“ daran ist, dass die Technologie in den Fokus rückt. Der Bedarf steigt rasant, da zeitkritische komplexe Analysen, Planung und Reportings das Alltagsgeschäft bestimmen. Moderne relationale Hochleistungsdatenbanken wie Exasolution adressieren genau diese Anforderungen. Unternehmen gewinnen durch ihren Einsatz mehr Flexibilität, haben weniger Administrationsaufwand und geringere Betriebskosten. Zudem können alle gängigen BI-Frontend-Tools genutzt werden. Im Idealfall verfügt die Hochleistungsdatenbank dann noch über eine Kombination architektonischer Merkmale wie In-Memory-Technologie, Cluster-basierte Shared-Nothing-Architektur, innovative Kompressionsalgorithmen und spaltenorientierte Datenspeicherung.

IT-DIRECTOR: Wie viel schneller können Auswertungen via In-Memory-Technologie ablaufen?
S. Weissbarth: Unser Lösung wurde speziell für Enterprise-Data-Warehouse-Anwendungen und Business-Intelligence-Lösungen entwickelt und erlaubt Anwendern, sehr große Datenbestände von bis zu 100 Terabyte ad hoc auszuwerten. Auswertungen können um bis zu tausendfach schneller erfolgen.

IT-DIRECTOR: Was würde das an Mehrkosten verursachen?
S. Weissbarth: Das ist von Fall zu Fall individuell zu betrachten, da jedes Unternehmen andere Anforderungen hat. Sicher ist jedoch, dass durch den Einsatz der beliebig skalierbaren Systeme, die auf In-Memory-Technologie basieren, weniger Administrationsaufwand und geringere Betriebskosten entstehen und so die Total Cost of Ownership (TCO) langfristig reduziert werden.

IT-DIRECTOR: Können Sie uns bitte ein konkretes In-Memory-Szenario bei einem Anwenderunternehmen beschreiben?
S. Weissbarth: Zu unseren Kunden gehört beispielsweise die Xing AG, die auf BI-Tools setzt um relevanten Informationen für fast alle Unternehmensbereiche – von der Produktentwicklung bis zur Unternehmenssteuerung – zu gewinnen. Zur internen Analyse verarbeitet das Unternehmen pro Jahr insgesamt einige zehn Milliarden Datensätze bzw. einige zehn Terabyte. Xing hat sich bereits 2009 für die Hochleistungsdatenbank Exasolution entschieden, wobei vor allem die hohe Leistung, der niedrige Administrationsaufwand und die gute Integration in die vorhandene Infrastruktur ausschlaggebend waren.

Bereits nach kürzester Zeit kam es zur deutlichen Verbesserung bei der Entwicklung von Datenverarbeitungsprozessen, wie der Qualitätssicherung der Daten oder der Auswertung von Informationen zu verschiedenen Punkten des Lebenszyklus der Premiumkunden. Insgesamt konnten 85 Prozent des Aufwands, der bisher für Betrieb und Optimierung verwendet werden musste, einspart werden. Dank Exasolution kann Xing nun mehr Abfragen in kürzerer Zeit durchführen und durch die bessere Performance des Systems auch detailliertere Informationen auswerten. So wird auch eine schnellere „Time to Market“ der gesamten BI-Services erzielt.

Das System besteht aus einzelnen Server mit jeweils zwei Quadcore-CPUs und 48 GB RAM, die zu einem Cluster zusammengeschlossen, werden, in dem die Daten automatisch verteilt werden, so dass sich bei Berechnungen sämtliche Hardwareressourcen optimal nutzen lassen. 1/10 der Rechner wird dabei als Hot-Standby verwendet. Etwa 2/3 des RAMS werden von der Exasolution verwendet, der Rest steht für das Betriebssystem und Erweiterungen zur Verfügung. Das System wurde Anfang 2011 erweitert, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden: als Unterstützung für rechenintensive Anfragen wurde die Anzahl der aktiven Server verdoppelt und die Lizenz bezüglich RAM auf 150 Prozent der Initialgröße erhöht.