SAP HANA-大数据时代的实时分析.pdf

SAP HANA-大数据时代的实时分析.pdf

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1、大数据时代的实时分析金江,JON.JIN@SAP.COM市场经理–数据库及技术平台数据与家不业务分析师的职位增长19901992199419961998200020022004200620082010©2011SAPAG.Allrightsreserved.2VELOCITY速度Worldwidedigitalcontentwilldoublein18months,andevery18monthsthereafter.IDCMobileInventoryCRMDataGPSPlanningTweetsDemandEmailsInstantMessagesSpeedVeloci

2、tyOpportunitiesCustomerVOLUME容量VARIETY类型ServiceCallsThingsIn2005,humankindcreated80%ofenterprisedatawill150exabytesofinformation.beunstructured,spanningIn2011,1,200exabyteswillSalesOrderstraditionalandnontraditionalTransactionsbecreated.sources.TheEconomistGartner©2011SAPAG.Allrightsreserve

3、d.3如何思考大数据(BigData)?信息丌再昂贵,从海量信息中获取价值变得昂贵数据特征业务用户需要技术趋势存储/内存/CPU对数据更深的洞察力不断爆发的数据量发展EDW/分布式MPP/更广泛的数据范围Hadoop不断增长的数据类型访问最新的数据数据挖掘/预测分析实时回答内存计算数据处理速度不断加速无延时复杂事件处理这里不是需要某一种技术手段,而是需要一种解决业务需求的一套方法,这套方法能够通过行之有效的技术手段来处理“大数据”的“大容量”“多类型”“快速率”这一系列问题©2011SAPAG.Allrightsreserved.4SAP大数据(BigData)处理框架架构视

4、图SAPBigDataProcessingFrameworkSAPMobileApplications,SybaseUnwiredPlatformSAPBusinessObjectsBIsolutions展现SAPBusinessSuite,SAPBW,SAPApplicationsSybaseESPSybaseASESAPHANASybaseIQHadoopStream&eventTransactionIn-memoryMapReduce处理processingComputingEngineAnalyticGridBatchComputeFrameworkProcessin

5、gDBEngineDBEngineDBEngineHive/HDFS存储SybaseESPSybaseReplicationServer,SAPBusinessObjectsDataServicesMonitor/filter(Integrate/synchronizedataacrossdeploymentoptions)吸收streamingevents半结构性数据结构性数据非结构性数据©2011SAPAG.Allrightsreserved.5BIGDATAANALYTICSCLOUDMOBILESOCIALHANAREAL-TIME实时平台©2011SAPAG.All

6、rightsreserved.6议程SAP的大数据(BigData)战略实时分析引擎HANA的概览客户案例分享SAPBWonHANAHANA的RDS价值总结©2011SAPAG.Allrightsreserved.7为何如此困难?GrowingPerformanceGapCPUsMemoryRelativePerformanceStorage198519901995200020052010©2011SAPAG.Allrightsreserved.8为何如此困难?磁盘I/O是瓶颈数据存储的方式无法高效满足分析需求I/O瓶颈导致延迟及CPU的低效利用80%的B

7、I查询使用不到20%的获取的行数据关系型数据库为处理交易数据而设计(OLTP)CPUDiskMemory©2011SAPAG.Allrightsreserved.9响应时间纳秒内存计算毫秒利用固态盘/Flash秒基于磁盘的关系数据库Cache的关系数据库“到2012年,70%的全球1000强企业会将明系数据导入内存,以提升1001,00010,000100,000商务智能应用的性能。”-Gartner吞吐量©2011SAPAG.Allrightsreserved.10内存计算-技术的协同创新今天未来硬

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