Modellierung der BI-Lösung statt In-Memory

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?
J. Meister: Natürlich gehört die Performanz – nicht nur in BI- sondern auch in ERP-Systemen – zu den Aspekten, die eindeutig im Vordergrund stehen. Aus unserer Sicht ist hier in erster Linie eine auf die individuellen Gegebenheiten angepasste und vor allem ganzheitliche Archivierungsstrategie notwendig. Abnehmender Performanz begegnet man idealerweise nicht, oder jedenfalls nicht ausschließlich, mit dem Einsatz neuer Technologien, wie z.B. „In-Memory“. Vielmehr sollte die Modellierung der BI-Lösung im Fokus stehen. Aber natürlich ist es hier auch wichtig, eine auf das Unternehmen optimal „angepasste“ Technologieinfrastruktur zu gestalten.

IT-DIRECTOR: Welche Rolle spielen dabei In-Memory-Technologien? Was versteht man eigentlich unter dieser Technik?
J. Meister: Unter der In-Memory-Technologie versteht man einfach gesagt eine hauptspeicherresidente Datenhaltung. Statt relativ langsamer Festplatten wird also der deutlich schnellere Arbeitsspeicher eines Computers als Datenspeicher genutzt. Diese Form der Datenhaltung gewinnt zunehmend an Bedeutung, wird jedoch in vielen Projekten als „einziger“ kritischer Erfolgsfaktor für eine Optimierung der Gesamtperformanz aus unserer Sicht überschätzt. Wie schon eingangs ausgeführt, müssen bei einer wirkungsvollen Optimierung des Gesamtsystems wirklich alle relevanten Aspekte betrachtet werden.

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?
J. Meister: Es handelt sich in der Tat um eine „bewährte“ Technologie ohne essentiell neue Funktionen. Der aktuelle Hype erklärt sich wohl vor allem durch die verstärkten Marketingaktivitäten seitens der Softwarehersteller. Wir raten unseren Kunden daher, vor einem Einsatz von In-Memory-Computing nicht nur die (oft kostspieligen) Lizenzmodelle der Softwareanbieter, sondern auch die Folgekosten für Hardwareerweiterungen und zusätzlichen Administrationsaufwand genau zu analysieren.

IT-DIRECTOR: Wie viel schneller können Auswertungen via In-Memory-Technologie ablaufen?
J. Meister: Grundsätzlich ermöglicht die In-Memory-Technologie natürlich deutlich kürzere Antwortzeiten. Schließlich wird hier anstatt langsamer Festplatten der sehr viel schnellere Hauptspeicher als Speichermedium benutzt. Letzterer ist allerdings auch deutlich teurer und oft nicht beliebig erweiterbar. Deshalb sollte man auch die Alternativen betrachten. Abhängig von den jeweils eingesetzten Datenmodellen und den zu bearbeitenden Datenmengen kann der Einsatz alternativer Performancebeschleuniger – wie z.B. Caching oder Aggregationen – auch ohne den Einsatz teurer In-Memory-Technik vergleichbare Antwortzeiten bringen.

IT-DIRECTOR: Was würde das an Mehrkosten verursachen?
J. Meister: Es gibt eine Vielzahl von jeweils herstellerspezifischen Lizenzmodellen und diverse andere Faktoren, von denen die Mehrkosten abhängig sind. Man kann aber sagen, sie sind in der Regel hoch. Es empfiehlt sich daher, vor einem Einsatz genau zu prüfen, ob sich der Mehraufwand auch langfristig lohnt. Gerade bei BI-Anwendungen, die häufig lange im Einsatz sind, können durch alternative Optimierungsstrategien oft ähnlich oder sogar gleich gute Performancewerte erzielt werden.

IT-DIRECTOR: Inwieweit können es sich BI-Anbieter überhaupt noch erlauben, Lösungen ohne In-Memory-Basis anzubieten?
J. Meister: Innerhalb des Produktportfolios von BI-Anbietern ist eine In-Memory-Lösung heutzutage sicherlich ein unverzichtbarer Bestandteil. Für viele Unternehmen, die dabei sind eine BI-Lösung zu beschaffen, kann das sogar ein K.o.-Kriterium sein.

IT-DIRECTOR: Welche Kombination klassischer Olap- und neuer In-Memory-Technik empfehlen Sie bei BI-Neuprojekten?
J. Meister: Eine pauschale Antwort auf diese Frage gibt es nicht. Bei der Neubeschaffung sind diverse Rahmenparameter entscheidend: so etwa Residenzzeiten für Analysedaten, Anzahl der Anwender, Häufigkeit der Aufrufe, etc. Es empfiehlt sich übrigens auch bei bereits vorhandener In-Memory-Technik diese Rahmenparameter genau zu betrachten, und das auf jede einzelne Anwendung bezogen. Erst dann sollte für jede Anwendung gesondert über einen Einsatz entschieden werden.

IT-DIRECTOR: Was kann trotz der Nutzung von In-Memory-Technik die Performance von BI-Anwendungen drastisch drosseln?
J. Meister: Wir wissen aus langjährigen Erfahrungen in zahlreichen Projekten, dass der Hauptgrund für unzureichende Performanz meist in suboptimalen Datenmodellen zu finden ist. Auch wenn immer mehr Unternehmen jetzt auf „moderne“ In-Memory-Technologie setzen, häufig spielt die „klassische“ Optimierung von Datenmodellen nicht die gewichtige Rolle, die sie eigentlich einnehmen sollte.