1. White Paper saracus
Big Data
Stärken und Schwächen im praktischen
Einsatz von Big Data Appliances

2. Big Data Appliances
Appliances spielen im IT-Markt eine zentrale Rolle. Eine Appliance ist ein Komplettsystem, welches
aufeinander abgestimmte Komponenten für einen dezidierten Einsatzzweck vereint. Im Bereich der Big
Data Appliances umfassen die Kernkomponenten sämtliche Hard- und Software von den
Netzwerkadaptern über Rechenknoten bis zur Datenbank. Diese sind allerdings nicht beliebig
konfigurierbar, sondern nur in ausgewählten Konstellationen einsetzbar. Die wesentlichen Vorteile einer
Appliance werden in der schnellen Implementierung, dem effizientem Einsatz und den verringerten
Betriebs- und Wartungskosten gegenüber klassischen Systemen gesehen.
Komplettsysteme stellen damit eine von drei Möglichkeiten der strukturellen Architektur eines BI
Systems dar. Neben dem klassischen best of bread Architektur-Ansatz, der auf einem
unternehmensoptimierten Mix an Komponenten basiert, existiert noch der open-source Ansatz mit der
Zielrichtung kostengünstiger Hard- und Software. Appliances befinden sich daher in einer starken
Konkurrenzsituation und benötigen überzeugende Argumente zur Positionierung. Hierzu ist das Thema
Big Data hervorragend geeignet, da diese Art der Informationsverarbeitung neue Herausforderungen mit
sich bringt und einen Architekturwechsel unterstützen kann. Denn zu den Einführungs- und
Betriebsaufwänden einer Appliance ist in den meisten Fällen auch ein erheblicher Migrationsaufwand zur
Integration in bzw. von bestehenden Architekturen notwendig.
Dieser Artikel beschreibt anhand von drei Beispielen die Einsatzszenarien bzw. Stärken und Schwächen
von Big Data Appliances im praktischen Einsatz.
Big Data Appliance
Appliances waren schon vor Big Data ein Thema, aber mit Big Data erleben sie eine Art Renaissance. Alle Appliances
stellen deutlich ihre Möglichkeiten in diesem Bereich heraus. Die Angst vor überdimensionierten und nicht mehr betreib-
bzw. wartbaren Systemen im Zeitalter von Big Data erweckt wieder den Bedarf an „Systemen von der Stange“. Hier setzen
Appliances erfolgreich an. Die Kapselung von Hard- und Software zu einem vorkonfektionierten Funktionsbaustein
scheint genau diesem Wunsch nachzukommen. Vier führende Anbieter in diesem Segment werden hier beschrieben und
auf den Prüfstand gestellt, ob sie die Erwartungen erfüllen können. Neben der technischen Beschreibung sind dabei
insbesondere die Einsatzszenarien, Migrations- und Integrationsmöglichkeiten von Interesse. Und diese Themen werden
nicht nur von Big Data getrieben, sondern von der gesamten Infrastrukturlandschaft. Die folgende Tabelle zeigt führende
Anbieter inkl. zentraler Eckdaten der Lösung.
saracus consulting GmbH
Hafenweg 46
D-48155 Münster
Fon. +49 251 98721 0
Fax. +49 251 98721 26
saracus consulting AG
Täfernstrasse 4
CH-5405 Baden-Dättwil
Fon. +41 56 483 02 20
Fax. +41 56 483 02 21
saracus consulting d.o.o.
ul. Bulevar Svetog Cara
Konstantina, br. 82-86
SRB-18000 Nis
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3. Big Data Appliances
Greenplum
Die Greenplum Data Computing Appliance (DCA) ist eine modular aufgebaute, hoch skalierbare Plattform, die eine
relationale Datenbank mit Massive-Parallel-Processing-Architektur (MPP) und Apache-Hadoop vereint und so die
Analyse, Auswertung und Verarbeitung von strukturierten (relationalen), semi-strukturierten und unstrukturierten
(Big Data) Daten in einer einheitlichen Umgebung ermöglicht. Die DCA kann aus den folgenden Komponenten
zusammengesetzt sein:
• Greenplum Database Standard Module
Ist ein spezielles, hochskalierbares Data-Warehousing-Appliance-Modul, das mit seiner Architektur Datenbank-,
Computing-, Storage- und Netzwerk-Funktionalitäten vereint.
• Greenplum Database High Capacity Module
Stellt eine Erweiterung des Greenplum Database Moduls dar. Es ermöglicht das Hosting von mehreren Petabyte
Daten ohne den Stromverbrauch, die Kosten oder den Platzbedarfs massiv in die Höhe zu treiben.
• Greenplum HD
Dieses Modul basiert auf Hadoop-Basis und verbindet die Hadoop-Technologie mit der Greenplum-DB und
ermöglicht eine gemeinsame Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten.
• Greenplum Data Integration Accelerator
Das Data Integration Accelerator (DIA) Modul dient als Hostsystem für Business-Intelligence- oder ETL-
Applikationen, damit diese denselben hochleistungsfähigen Interconnect wie die anderen integrierten Module
nutzen können.
Greenplum Database und Greenplum HD sind sich gegenseitig ergänzende Technologien, um eine leistungsfähige
Lösung für die Analyse von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten zur Verfügung zu stellen.
Wenn diese beiden Technologien wirksam zusammen eingesetzt werden, können komplexe, hoch performante,
interaktive Analysen durchgeführt werden, insbesondere durch die Verknüpfung von strukturierten und semi-
strukturierten Daten, die sowohl in der Greenplum Database als auch im Hadoop-Distributed-File-System (HDFS)
gespeichert sind.
Die DCA ist in verschiedenen Ausführungen erhältlich. Ausgehend von einem Single Primary Rack, das lediglich das
Greenplum Database Standard bzw. High Capacity Module enthält, kann die Appliance in Quarter-Rack-Schritten
um eine beliebige Anzahl von jedem der vier zur Verfügung stehenden Module erweitert werden.
Quelle: http://www.greenplum.com/technology/architecture
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4. Big Data Appliances
Greenplum-Database
Das Greenplum-Database Modul basiert auf der Open-Source Technologie PostgreSQL und nutzt Massiv Parallel
Processing (MPP), dass auch als Shared Nothing Architektur bezeichnet wird. Die Greenplum-DB nutzt diese
Technologie, um z. B. das Laden von sehr großen Datenmengen in ein DWH zu verteilen und hierfür alle zur
Verfügung stehenden Ressourcen parallel für die Ausführung eines Prozesses zu nutzen. Die Greenplum-DB besteht
im Prinzip aus mehreren PostgreSQL-Datenbank-Instanzen, die gemeinsam als ein geschlossenes DB-Management-
System fungieren. Sie wurde aus der Open-Source-Technologie PostgreSQL 8.2.15 entwickelt und ist für die End-
User besonders in Bezug auf SQL-Support, Features, Konfiguration und End-User-Funktionalität sehr ähnlich zu
PostgreSQL.
Unter der Oberfläche wurde PostgreSQL jedoch für den Einsatz in der parallelen Struktur der Greenplum-DB
angepasst und erweitert, um in der Lage zu sein, eine Query aufzuteilen und die entstandenen Teil-Queries auf die
verschiedenen PostgreSQL-Datenbank-Instanzen zu verteilen. Die Kommunikation zwischen den einzelnen DB-
Instanzen erfolgt über den Greenplum-Interconnect. Erst mit Hilfe dieses Networking Layers kann das System aus
verschiedenen einzelnen PostgreSQL-DB-Instanzen als eine logische Datenbank funktionieren. Zusätzlich enthält die
Greenplum-DB Funktionen, um PostgreSQL für Business-Intelligence Belastungen zu optimieren. Zum Beispiel
External Tables für das parallele Laden von Daten, Ressource Management, Query Optimization und Storage-
Management, Partitioning etc..
Der Master-Server fungiert als Entry-Point zu
einem Greenplum DB-System. Er verwaltet die
Client-Connections und koordiniert die Segment-
Server. Der Master-Server enthält keine User-
Daten, aber einen System-Katalog. Aus diesem
Grund hat ein Master-Server in der Regel eine
sehr geringe Festplatten-Auslastung. In
produktiven Systemen wird der freie
Speicherplatz daher oft für temporäre
Informationen wie „Load-“ oder „Backup-Files“
genutzt. Er benötigt eine schnelle CPU für
Loading-, Connection- und Query-Prozesse.
Quelle: http://www.greenplum.com
Die Segment-Server werden in einem Greenplum-System zur Speicherung der Daten und zum Ausführen von (Teil)-
Abfragen verwendet. Sie können niemals direkt durch den User angesprochen werden, sondern die Kommunikation
erfolgt immer über den Master-Server.
Segment-Server bestehen aus einzelnen Segmenten, auf welchen alle User-definierten Tabellen mit ihrer gesamten
Index-Struktur verteilt werden. Jedes Segment enthält somit eine eindeutige Teilmenge der Gesamt-Datenmenge.
Die Anzahl von Segmenten auf einem Segment-Server ist durch die Anzahl CPU’s oder die Anzahl Cores festgelegt.
Wenn ein Segment-Server z. B. zwei Dual-Core-Prozessoren besitzt, können auf dem Server zwei oder vier Segmente
laufen. Bei drei Dual-Core-Prozessoren können drei, sechs oder zwölf Segmente laufen usw... Die optimale Anzahl
an Segmenten für ein bestimmtes Hardware-System muss mit Hilfe von Performance-Tests evaluiert werden.
Der Interconnect repräsentiert die Netzwerk-Schicht einer Greenplum-Datenbank. Wenn ein User eine Verbindung
zur DB herstellt und eine Query absetzt, werden – wie bereits im vorherigen Absatz beschrieben - auf Anweisung
des Master-Servers auf jedem Segment-Server in jedem Segment Prozesse erstellt, die die für das Resultat der
Query notwendige Arbeit ausführen. Der Interconnenct stellt bei diesem Prozess sowohl die Kommunikation
zwischen den einzelnen Segment-Servern bzw. Segmenten her als auch die Kommunikation mit dem Master-Server.
Er benutzt hierfür einen Standard Gigabit Ethernet Switch.
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5. Big Data Appliances
Greenplum HD
Das Greenplum HD Modul ist eine vollständig unterstützte und zertifizierte Version des Apache Hadoop Stacks.
Hadoop ist ein in Java geschriebenes Open Source Framework für skalierbare, verteilt arbeitende Software. Es
basiert auf dem MapReduce-Algorithmus und bietet mit Hilfe seiner automatischen Parallelisierung die Möglichkeit,
intensive Rechenprozesse mit großen Datenmengen auf Computerclustern durchzuführen.
Das Greenplum HD Modul beinhaltet die Komponenten Hadoop Distributed File System, MapReduce, Hive, Pig,
HBase, Zookeeper und Mahout.
Das Hadoop Distributed File System (HDFS) basiert auf Java und ist ein hochverfügbares, leistungsfähiges
Dateisystem zur Speicherung von großen Datenmengen. Es hat sich als solide Grundlage für die Verwendung von
Hadoop bewährt, denn es ist in der Lage die verwendeten Dateien in Datenblöcke mit fixer Länge zu zerlegen und
diese redundant auf die Dateisysteme aller als Knoten verwendeten Rechner in einem Netzwerk zu verteilen.
MapReduce wurde auf Grundlage der Funktionen map und reduce entwickelt und ist ein Hadoop-Framework für
parallele Berechnungen über große Datenmengen auf Computerclustern. Mit diesem Framework ist es möglich in
einfacher Art und Weise Applikationen zu entwickeln, die große Mengen an strukturierten und unstrukturierten
Daten abarbeiten können. Hive erweitert Hadoop um Data-Warehouse-Funktionalitäten und ermöglicht durch den
Einsatz der Anfragesprache HQL und Indizes das Zusammenfassen von Daten, Ad-Hoc-Queries und die Analyse von
großen Datenmengen, die in Hadoop-kompatiblen File-Systeme gespeichert sind. Es bietet als SQL-ähnliche
Schnittstelle eine zeilenbasierte Speichermöglichkeit, die in Kombination mit der Komprimierung ein besseres
Komprimierungsverhältnis beim Speichern von Daten gewährleistet. Pig ist eine verfahrensorientierte
Programmiersprache zur Verarbeitung großer, teilweise strukturierter Datenmengen auf Basis der Hadoop
MapReduce-Plattform. Als Alternative zu Java soll es das Entwickeln von MapReduce-Jobs erleichtern. HBase ist
eine verteilte, versionierte, spaltenorientierte Datenbank, die User-Applikationen zufälligen Real-Time Read/Write-
Access auf Big Data zur Verfügung stellt. Zookeeper ist ein hoch verfügbares System, um verteilte Prozesse zu
koordinieren. Mahout ist eine freie, in Java geschriebene Programmbibliothek für verteiltes, maschinelles Lernen
und Data Mining. Die Software setzt auf Hadoop auf.
Greenplum Data Integration Accelerator
Das Greenplum Data Integration Accelerator (DIA) Modul wurde entwickelt, um „Fast Data Loading“ in die
Greenplum Data Computing Appliance zu ermöglichen. Es dient dazu, das Greenplum-Tool „gpfdist“ mit den
anderen Komponenten in einer DCA zu vereinigen und setzt das interne 10GB/Sek High-Speed Netzwerk ein, um
Daten schnell in die DCA zu laden. Das DIA Modul, das in einer DCA als Server arbeitet, ist speziell angefertigt, um
Batch-Loading und Micro-Batch-Loading durchzuführen und unterstützt bereits einige Data-Integration-Tools wie
Informatica, Talend und Pentaho. Diese müssen dafür allerdings auf dem DIA-Server installiert werden. gpfdist ist
Greenplums Parallel-File-Server-Distribution-Utility. Es kann als ein Netzwerkprotokoll ähnlich dem HTTP-Protokoll
verstanden werden und wird in einer Greenplum DCA für das parallele Verarbeiten von External-Table-Files und
Writable-External-Tables verwendet
Fazit
Die Besonderheit der Greenplum-Architektur ist die modulare Zusammensetzung. Je nach Einsatzszenario können
die Module eingesetzt werden. Spielen beispielsweise unstrukturierten Daten keine Rolle, wird auf das Greenplum-
HD-Modul verzichtet. Weiterhin ist die Hardware-Unabhängigkeit hervorzuheben. Neben der konfektionierten DCA
ist es möglich, eigene Hardware zu nutzen, die Module dort zu installieren und als Appliance „Marke Eigenbau“ zu
verwenden.
Aus den bisherigen Erfahrungen ist eine Integration der Greenplum DCA in bestehende BI-Systeme sinnvoller als
eine Ablösung. Idealerweise benutzt man Greenplum für den Einsatz im analytischen Bereich. Hier können die
Stärken, die ja hauptsächlich in der MPP-Architektur liegen am besten eingesetzt werden. Die Performance der
Analytik wird in solchen Szenarien enorm verbessert und auch das Füllen der Faktentabellen wird enorm
beschleunigt. Im Bereich Core-DWH ist der Einsatz einer Greenplum nicht unbedingt immer gewinnbringend.
Solange der große Teil lediglich INSERTS in die DB vornimmt, können die Vorteile der parallelen Verarbeitung
genutzt werden. Da in diesem Bereich häufig mit UPDATE und teilweise auch mit DELETE gearbeitet wird, gibt es
nicht immer Performance-Verbesserungen.
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6. Big Data Appliances
Es gibt viele Gründe aus unterschiedlichen Bereichen, die für einen Einsatz von Greenplum sprechen. Performance
im Bereich Reporting und ETL (Data Mart), Investitions- und Betriebskosteneinsparungen, enorme Skalierbarkeit
und der modulare Aufbau sind dabei Kriterien, die sich in der Praxis bestätigt haben. Die konkrete Ausprägung ist
jeweils von den gegebenen Rahmenbedingungen abhängig. Bei einer Gegenüberstellung von Kosten und Nutzen
muss man zu dem Schluss kommen, dass es sich insbesondere für den analytischen Bereich
(Bewirtschaftung/Reporting) inklusive der Einbindung von Big Data Daten anbietet, Greenplum einzusetzen. Dies
betrifft sowohl neue Entwicklungen wie auch die Ablösung oder Migration von BI-Strukturen. Weniger geeignet ist
der Einsatz in operativen und transaktionsorientierten Systemen bzw. Systemen mit einer hohen Rate an Update-
/Delete-Jobs.
Für die Anbindung Greenplum‘s an weitere Werkzeugkomponenten im BI-Umfeld stehen viele Möglichkeiten zur
Verfügung. Im ETL- und Frontend-Bereich finden sich mit Informatica, Talend, Pentaho Data Integration (Kettle),
IBM DataStage, MicroStrategy, IBM Cognos, SAS, Information Builders, Oracle OBIEE, SAP Business Objects, Alpine
Miner, Attivio Active Intelligence, Qlikview, Recombinant i2b2, Revolution Analytics und Squid Solutions die
gängigen Werkzeuge wieder.
Zu beachten ist, dass besonders im Bereich ETL unter Umständen aufwändige Änderungen an den Mappings
vorgenommen werden müssen, da die DB ja auf Postgres basiert. Bei den BI-Tools sollte das ähnlich sein, solange
sie nicht wie z.B. MicroStrategy über einen eigen DB-spezifischen SQL-Generator verfügen. Weiterhin sollte geprüft
werden, wie die Connection hergestellt wird. Sind es proprietäre Treiber kann in der Regel die volle Geschwindigkeit
von Greenplum genutzt werden, bei „normalen“ ODBC-Treibern können ggf. Leistungseinbußen auftreten.
Die Umstellung einer klassischen Oracle-basierenden Analyse-DB mit MicroStrategy als Analysetool verursacht
bspw. keine großen Probleme bei einer Umstellung auf Greenplum, da nahezu alle Datentypen migriert werden
können und im Frontend-Bereich neben der DB-Typumstellung ggf. einige Performance-Einstellungen getestet
werden müssen. Hingegen kann die Umstellung im ETL-Bereich bspw. mit Informatica größeren Aufwand bedeuten,
da nicht nur Connections umgestellt werden müssen, sondern auch Source und Targets sowie SQL-Overrides etc..
Zusätzliche Problematik bringt die Tatsache, dass lediglich für das Schreiben in Greenplum ein PWX-Adapter von
Informatica zur Verfügung gestellt wird. Für das Lesen und somit auch das Aufbauen der Transformationen und der
Caches wird eine ODBC-Verbindung genutzt, die nur mäßige Performance aufweist. Auch die Update-Strategy von
Informatica wird in Greenplum nicht zufriedenstellend unterstützt, so dass Updates außerhalb von Informatica
durchgeführt werden mussten.
Die Kosten, die benötigte Zeit und der Aufwand einer Einführung bzw. Migration hängen sehr stark vom
Einsatzszenario ab. Neben einigen Kinderkrankheiten, wie z.B. mangelnde Unterstützung von
Modellierungswerkzeugen, die zukünftig nicht mehr zu erwarten sind, bestimmen im Wesentlichen Einsatzzweck
und Systemarchitektur die Hürden einer Einführung. Wenn Greenplum lediglich für die Bewirtschaftung von Data-
Marts und Ihre Analyse eingesetzt wird, kann das System in relative kurzer Zeit aufgebaut werden. Anders verhält es
sich, wenn ein komplettes DWH mit sehr vielen Mappings zur Bewirtschaftung abgelöst wird. Hier kann die
Einführung sehr langwierig und teuer werden. Trotzdem liegt eine Stärke von Greenplum im Bereich Data-Loading.
Wenn die Möglichkeiten des MPP richtig ausgeschöpft werden, gibt es derzeit keine andere Lösung am Markt,
welche die Daten schneller in die DB laden kann. Auf der anderen Seite besitzt die Greenplum enormes Potential bei
der Performance im Bereich der Analyse mit BI-Werkzeugen. Praxistests haben bewiesen, dass bei optimaler
Modellierung die Ergebnisse im Vergleich zu klassischen Datenbanken besonders bei großen Datenmengen bis zu
150mal schneller vorliegen.
Das größte Potential von Greenplum steckt sicherlich in der Kombination relationaler DB und Big Data innerhalb
einer BI-Umgebung. Durch diesen Ansatz sollte es in Zukunft auf einfache Art und Weise möglich sein,
unstrukturierte Daten in strukturierter Form zu analysieren und mit strukturierten Daten zu vergleichen.
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7. Big Data Appliances
IBM PureData System for Analytics
Diese Appliance ist die Datenbanktechnologie für IBM‘s analytische Appliance und kombiniert Netezza-Technologie
mit den bekannten S-Blades als Hardware und einem Red Hat Linux Advanced Server 5 als Betriebssystem. Als
Alleinstellungsmerkmal integriert sie sogenannte field programmable gate arrays (FPGAs), die zur Datenfilterung
unmittelbar am Diskspeicher eingesetzt werden. Damit wird ein wesentlicher Teil der Abfragelogik direkt an den
Daten ohne Netzwerkverkehr ermöglicht. Zusammen mit der asymetrischen massiv parallelen Verarbeitung (AMPP)
sind diese Appliances damit auf query-performance getrimmt.
Das PureData System ist, wie für Appliances üblich, in verschiedenen Ausbaustufen einsetzbar.
Quelle: http://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm/en/imd14400usen/IMD14400USEN.PDF
PureData System for Analytics (und Greenplum‘s) Vorteil in der Datenbanktechnologie ist die Performance-
Optimierung out of the box. Trotz der Anwendung normaler Modellierungstechniken aus der transaktionalen oder
dimensionalen Welt werden keine Indizes, Partitionierungen, Tablespaces, Hints oder sonstigen
Optimierungstechniken in der Entwicklung benötigt. Dies erleichtert die Entwicklung und Wartbarkeit sowie den
Betrieb des „Datenbankservers“ in hohem Maße. Durch die sehr breite Portierungsfähigkeit von anderen
Datenbanksystemen ist darüber hinaus eine sehr einfache Anwendungsmigration möglich. Eine Migration von DB2,
Informix, Microsoft SQL Server, Oracle, Sybase oder Teradata erfolgt i.d.R. problemlos, abhängig von der
Verwendung von datenbank-spezifischen Funktionen. Eine Standardportierung von einem gängigen Oracle-
Datenbankserver auf ein PureData System mit annähernd gleichen Ressourcen bewirkt dabei ohne Tuning-
maßnahmen schnell die 20-fache Queryperformance. Für die weitere Toollandschaft gelten annähernd gleiche
Bedingungen. Alle gängigen BI- und ETL-Tools können an ein PureData System angebunden werden und auch die
Standardschnittstellen wie ODBC oder JDBC werden unterstützt. Der Philosophie der Appliance folgend ist die
Handhabung des Systems als black box für das gesamte System durchgängig. Ein PureData System kommt als „Box“,
vorkonfiguriert und einsatzbereit, und kann nach Anschluss einiger IP/Netzanschlüsse direkt in die Unternehmens-
infrastruktur integriert werden. Es entfallen Hard- und Softwareinstallationen sowie umfangreiche
Systemkonfigurationen. Diese Vorteile setzen sich im Betrieb fort. Durch die redundante Auslegung aller
Komponenten ist die Ausfallsicherheit gewährleistet. Die nahezu lineare Skalierungsmöglichkeit verhindert
zukünftige Ersatzinvestitionen, das black-box Prinzip reduziert den Ressourceneinsatz. Mittels
Gesamtwartungsvertrag für das System ist damit der TCO sehr gut abschätzbar.
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8. Big Data Appliances
Mit PureData System for Analytics ist man für Big Data gerüstet. Netezza Analytics ermöglicht MapReduce-Routinen
und über Schnittstellen kann auf Hadoop zugegriffen werden. Big Data ist dabei nur ein Teil der analytischen
Fokussierung von PureData System for Analytics. Es finden sich diverse weitere analytische Bereiche wie SAS- oder
SPSS-Integration, Unterstützung diverser Programmiersprachen für build-in code oder bereits verfügbare
Analysemethoden wie z.B. Zeitreihenanalytik.
Die Herausforderung einer Migration auf ein PureData System besteht im wesentlichen aus der Anpassung
bestehender Spezialfunktionalitäten. Dies betrifft alle Anwendungsbereiche eines analytischen Systems, von der
Datenbank über das ETL-Werkzeug bis hin zum Frontend bzw. weiteren statistischen Systemen. Die grundsätzliche
Aussage hierbei ist, je näher die Werkzeuge am SQL-ANSI Standard eingesetzt werden, desto geringer ist die
Migrationskomplexität. Oftmals ist gerade die Abkehr vom Standard-SQL die einzige Möglichkeit in klassischen
Systemen akzeptable Performance zu erreichen und daher weit verbreitet. Diese Funktionalitäten sind aber kaum
bei einer Migration auf ein PureData System automatisierbar und müssen manuell angepasst werden. Der hierbei
entstehende Aufwand sollte wohl bedacht und durch entsprechende Systemexperten kalkuliert werden.
Dabei spielen interessanter Weise die eigentlichen Datenbanküberführungen die untergeordnete Rolle. Dies ist vor
allem dadurch begründet, dass viele Datenbankfunktionalitäten mit Netezza out of the box bereitgestellt werden,
wie bspw. Indizierung. Vielmehr sind es die Zugriffsmuster der ETL- und Frontend-Werkzeuge, bei denen es nicht
ausreicht den Connector umzustellen, wenn spezifische Zugriffsmethoden verwendet werden, sondern jeder Zugriff
dieser Art angepasst werden muss.
Quelle: http://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm/en/imd14400usen/IMD14400USEN.PDF
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9. Big Data Appliances
Oracle Exadata
Oracles‘s Exadata Database Machine (OEDM) ist eine vollständige, vorkonfigurierte Datenbankumgebung, die
Oracle‘s Real Application Cluster (RAC) Datenbankserver mit Exadata Storage Servern über das interne Netzwerk
InfiniBand integriert. Sie ist in zwei Varianten verfügbar:
Exadata Database Machine X3-8
ist für Datenbankbereitstellungen konzipiert, die sehr große Datenmengen benötigen. Sie bietet höchste
Performance und Skalierbarkeit, insbesondere auch für operative Systeme mit hohen heterogen Arbeitslasten.
Exadata Database Machine X3-2
in unterschiedlichen Konfigurationen (Rack-Ausbau) verfügbar und damit für Anforderungen jeder Art einsetz- und
skalierbar.
Oracle Exadata
X3-8 X3-2
Database Machine
Rackausbau 1 Rack 1 Rack ½ Rack ¼ Rack 1/8 Rack
Database Servers 12 8 4 2 2
CPU Cores DB-Operationen 160 128 64 32 16
(GB) Max. Speicher 4096 2048 1024 512 512
Exadata Storage Server 14 14 7 3 3
CPU Cores SQL-
168 168 84 36 18
Operationen
Smart Flash Cache (TB) 22.4 22.4 11.2 4.8 2.4
Anzahl Disks 168 168 84 36 18
Nutzbarer Diskspeicher bei
45 45 22.5 9.5 4.5
„Performance“ (TB)
Nutzbarer Diskspeicher bei
224 224 112 48 23
„Kapazität“ (TB)
Anzahl InfiniBand Switches 3 3 3 2 2
Quelle: In Anlehnung an http://www.oracle.com/technetwork/server-storage/engineered-
systems/exadata/dbmachine-x3-twp-1867467.pdf?ssSourceSiteId=ocomen
Oracles Exadata Database Machine ist im Gegensatz zu den Konkurrenten eine „shared disk“ Architektur, deren
Stärke in der Performance bei transaktionsorientierten Systemen liegt. Im Zuge der steigenden Operationalisierung
von Data Warehouse Systemen mit dem einhergehenden Mixed-Workload wirkt sich dies vorteilhaft aus. Bei rein
analytischen Systemen hingegen wirkt es nachteilig und muss durch Hardwareaufrüstung egalisiert werden. Für die
anstehenden Anforderungen im Bereich Big Data ist es noch nicht absehbar, ob sich die Architektur relevant
auswirkt.
Die Softwarearchitektur des Exadata Database Server sind von den herkömmlichen Oracle Systemen bekannt und
für die Nutzung der Exadata Database Machine erweitert und optimiert worden. Neue, für Exadata konzipierte
Komponenten, sind Oracle Database Quality of Service (QoS) Management und QoS Management Memory Guard.
Sie dienen zum Monitoring und zur Performance Optimierung von Anwendungen, die auf dem Datenbank-Server
implementiert sind. Zur Verwaltung der Datenbanken wird wie bisher der Enterprise Manager eingesetzt. Ebenso
findet sich das 11g Release, der Database Resource Manager (DBRM), das Oracle Database File System (DBFS) und
das Oracle Automatic Storage Management (ASM) zur automatischen Daten-Speicher-Partitionierung wieder.
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10. Big Data Appliances
Quelle: In Anlehnung an http://www.tektonsolutions.co.uk/2012/07/24/36/
Die Exadata Storage Server Software besteht aus den Komponenten:
Cell Services (CELLSRV)
Cell Services ist eine Multithread-Software, die auf den Exadata Cells läuft und mit der Datenbankinstanz auf dem
Datenbankserver kommuniziert. Sie stellt die erweiterten Funktionen zum Auslagern von SQL bereit, überträgt
Oracle-Blöcke, und implementiert die DBRM I/O Resource Management-Funktionen, um die I/O-Bandbreite an die
verschiedenen Datenbanken und Nutzungsgruppen, die I/O ausgeben, zu verteilen.
Management Server (MS)
Der Management Server stellt die Funktionen für die eigenständige Verwaltung und Konfiguration der Exadata-Cells
bereit. Er wird über das Exadata cell command line interface (CLI) oder das Exadata plug-in für den Enterprise
Manager angesprochen. Dadurch können alle bekannten Funktionen auch für die Verwaltung der Exadata-Server
genutzt werden. Dazu gehören i.w. die Überwachung des Oracle Exadata-Storage, die Sammlung von Informationen
zur Konfiguration und Leistung des Speichers, die Erzeugung von Alarmen und Warnungen auf Grundlage der
Schwellenwerte sowie die Bereitstellung von integrierten aussagekräftigen Metriken und Berichten auf Grundlage
von historischen Daten.
Restart Server (RS)
Der Restart Server sorgt dafür, dass die Exadata-Software und Storage-Services gestartet werden und laufen. Sie
wird auch zur Aktualisierung der Exadata-Software verwendet.
Eine entscheidene Rolle kommt dem Übertragungsprotokoll iDB zu. iDB baut auf dem Industrie-standard Reliable
Datagram Sockets-Protokoll (RDSv3) auf und läuft über InfiniBand. Das ZDP-Protokoll (Zero-Loss Zero-Copy
Datagram Protocol) ist eine Zero-Copy-Implementierung von RDS und wird verwendet, um das unnötige Kopieren
von Blöcken zu vermeiden. Mehrere Netzwerkschnittstellen können auf den Datenbankservern und Exadata-Zellen
verwendet werden. Dabei handelt es sich um ein extrem schnelles Protokoll mit niedriger Latenz, das die Anzahl der
erforderlichen Datenkopien minimiert, die für die I/O-Operationen erforderlich sind.
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11. Big Data Appliances
Wichtige Funktionen der Exadata Storage Server Software sind:
Exadata Smart Scan Processing
Bei traditionellem, nicht iDB-fähigem Speicher befindet sich die gesamte Datenbanklogik in der Datenbanksoftware
auf dem Server. Durch das Exadata Smart Scan Processing werden Datenbankfunktionalitäten in die
Speicherungsschicht, den Exadata Cells, integriert. Dort können Abfragen und andere Datenbankoperationen sehr
viel effizienter ausgeführt werden und nur die erforderliche Teilmenge der Daten wird an den Datenbankserver
zurückgegeben. Es werden lediglich relevante Zeilen und Spalten und keine Datenbank-Blöcke übertragen. Smart-
Scans sind für die Anwendung transparent, und es ist nicht erforderlich, Änderungen an der Anwendung oder dem
SQL-Code vorzunehmen. Sie sind in der Lage, die komplexen internen Mechanismen der Oracle-Datenbank richtig
zu verarbeiten. Wenn Exadata Smart Scan verwendet wird, zeigt der SQL EXPLAIN PLAN dies an. Bei Ausfall einer
Zelle während einer Smart-Scan-Operation können die noch nicht abgeschlossenen Teile des Smart Scan
transparent an eine andere Zelle weitergeleitet und dort abgeschlossen werden. Indem die SQL-Verarbeitung vom
Datenbankserver ausgelagert wird, werden Server-CPU-Zyklen freigegeben und ein großer Teil des
Bandbreitenverbrauchs wird eingespart. Datenbankfunktionalitäten, die auf die Exadata Cells verlagert werden
können sind unter anderem die Zeilen- und Spaltenfilterung, die Verarbeitung von Join-Anweisungen, die
Technologie zur Storage-Indizierung, Smart-Scan-Offload der neuen Hybrid Columnar Compressed Tables, Smart-
Scan-Offload von verschlüsselten Tablespaces und Spalten und Auslagerung der Data Mining-Modell-Bewertung.
Ebenso können inkrementelle Datenbank-Backups und die Erstellung von Tablespaces auf die Exadata Cells
verlagert werden, wodurch eine Verringerung des I/O Bandbreitenverbrauchs erreicht wird.
Exadata Hybrid Columnar Compression
Exadata verfügt über eine sehr effektive Funktionalität zur Kompression von Daten, die Hybrid Columnar
Compression (HCC). Sie ist eine neue Methode zur Organisation der Daten innerhalb eines Datenbank-Blocks.
Hierbei werden Zeilen- und Spaltenbasierte Methoden miteinander kombiniert.
Die durchschnittliche Speichereinsparung variiert zwischen dem Faktor 10 bis 15, je nach Einsatz von HCC (10% bei
der Datawarehouse Kompression, 15% bei der Archivierungskompression). In Verbindung mit Smart Scan, das keine
vorherige Dekompression der Daten verlangt, kann eine erhebliche Einsparung des I/O Bandbreitenverbrauchs
erreicht werden.
Exadata Smart Flash Cache Feature
Die Nutzung des Smart Flash Caches wird durch die Exadata Storage Server Software gesteuert. Als Hardware setzt
Oracle PCI Flash Cards(Sun Flash Accelerator F20 mit 96 GB) anstatt Flash Disks ein, sodass die gute Performance
des Flash Speichers nicht durch langsame Disk-Controller ausgebremst wird. Jeder Exadata Storage Server verfügt
über 4 PCI Flash Cards mit einer Gesamtkapazität von 1,6 TB.
Das Smart Flash Cache Feature ermöglicht automatisches Caching von Lese- und Schreibzugriffen in der Datenbank.
Hierdurch werden die Schreib- IOPS um das 20-fache und die Daten-Bandbreite um 33% erhöht. Beim Speichern
von Datenbank-Objekten entscheidet die Exadata Server Software, wann und wie der Exadata Smart Flash Cache
genutzt wird und wie dieser mit dem Flash-Cache der Datenbank kombiniert wird als Teil einer Data-Caching-
Strategie. Die Daten können simultan aus dem Flash-Speicher und von der Platte gelesen werden. Die Full Rack X3
Database Machine erreicht mit dieser Technologie bis zu 1,5 Millionen I/O operations per second (IOPS)und einen
Datendurchsatz von bis zu 75 GB/Sekunde.
Datenbank- und Storage-Server-Software bieten dem Anwender auch die Möglichkeit durch einfache Befehle für
Tabellen, Indizes und Segmenten sicherzustellen, dass bestimmte Daten permanent in den Flash-Speicher
geschrieben werden. Ebenso können ganze Tabellen in den Flash-Speicher geholt werden ohne sie in einen anderen
Tablespace zu verschieben. Der Smart Flash Cache wird auch genutzt, um das Schreiben von Logeinträgen zu
beschleunigen. Standardmäßig werden Logeinträge in den DRAM-Cache des Disk-Controllers geschrieben. Bei
einem hohen Aufkommen von I/O Operationen entstehen häufige Wartezeiten. Diese können durch Schreiben in
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12. Big Data Appliances
den Smart Flash Cache wesentlich verringert werden, so dass die Performance verbessert wird. Allerdings gibt es
hier auch einige Ausnahmen. Exadata Smart Logging verfolgt daher den Ansatz, die Logeinträge sowohl in den
Smart Flash Cache als auch in den DRAM Cache des disk-Controllers zu schrieben. Sobald einer der beiden
Schreibvorgänge beendet ist, wird der andere abgebrochen. Somit werden die Vorteile beider Methoden genutzt.
I/O-Ressourcenmanagement mit Exadata
Beim traditionellen Speicher wird das Anlegen eines Shared-Storage-Grid dadurch beeinträchtigt, dass es unmöglich
ist, Prioritäten für die verschiedenen Jobs und Benutzer festzulegen, die I/OBandbreite aus dem Storage-Subsystem
verbrauchen. Dasselbe trifft zu, wenn mehrere Datenbanken sich ein Storage-Subsystem teilen. Die Funktionen von
DBRM und der I/O Ressourcenverwaltung können verhindern, dass eine Arbeitsklasse oder Datenbank die
Datenträgerressourcen und Bandbreite monopolisiert, und stellt sicher, dass benutzerdefinierte SLAs bei der
Verwendung von Exadata-Storage erfüllt werden. Der DBRM ermöglicht die Koordinierung und Priorisierung von
I/O-Bandbreite, die von den verschiedenen Datenbanken bzw. verschiedenen Benutzern oder Arbeitsklassen
verbraucht wird. Durch die enge Integration der Datenbank in die Storage-Umgebung erkennt Exadata die Arten von
Arbeiten und wie viel I/O-Bandbreite verbraucht wird. Folglich können Benutzer das Exadata-System einsetzen, um
die verschiedenen Arten von Arbeitslasten zu identifizieren, diesen Arbeitslasten Prioritäten zuzuweisen und
sicherzustellen, dass die wichtigsten Arbeitslasten vorrangig behandelt werden.
Fazit
Für eine Migration auf eine Exadata Machine können alle herkömmlichen Techniken zur Migration von Oracle
Datenbanken verwandt werden. Mittels Data Pump oder dem Verschieben von Tablespaces bzw. der Nutzung des
Oracle Recovery Manager (RMAN) sowie dem Oracle Data Guard ist eine schnelle Migration möglich. Das Gleiche
gilt für alle Anwendungen, die auf herkömmlichen Oracle-Systemen laufen. Sie können i.d.R. ohne Änderungen auf
ein Exadata-System übernommen werden. Das macht Exadata interessant für den Großteil von BI-Systemen. Aus
technischer Sicht ist das Exadata-System ein gekapseltes „all in one“ Datenbanksystem mit hoher Flexibilität, dass
für die meisten bestehenden Systeme relativ einfach zu migrieren ist. Die wesentlichen Vorteile von Exadata finden
sich demnach auch in dem Einsatzportfolio, das die gesamte Bandbreite von OLTP- bis OLAP-Anwendungen abdeckt
und über Schnittstellen zu allen gängigen Werkzeugen verfügt. Für individuelle Spezialisierungen hingegen, wie z.B.
eine extrem hohe Rate an konkurrierenden & komplexen Abfragen, ist jedoch die hardwareseitige Unterstützung
notwendig und/oder gezielte Systemeinstellungen. Mit jeder Spezialisierung aber erhöht sich die Komplexität des
Systems und Betriebs- und Wartbarkeit. Das kann neben den hochpreisigen Investitions- und Betriebskosten im
Vergleich zu den Konkurrenten schnell zu einem ungünstigen TCO führen.
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13. Big Data Appliances
Teradata Aster Big Analytics Appliance
Teradata bietet eine Reihe von Data Warehouse Plattformen an, um spezifische fachliche und technische
Anforderungen gerecht zu werden. Angefangen mit der Teradata Data Mart Appliance, für die Bedürfnisse eines
kleineren, kostengünstigeren (Fachbereichs-)Data Warehouses, bis hin zum hochperformanten und leicht
skalierbaren Teradata Active Enterprise Data Warehouse, optimiert für strategische und operative Workloads.
Quelle: http://www.teradata.com/brochures/Teradata-Purpose-Built-Platform-Family-eb5778/
Darüber hinaus hat Teradata mit der Terradata Aster Big Analytics Appliance eine weitere Plattform eingeführt, um
gezielt den Bedürfnissen der Big-Data-Analytics nachzukommen. Die Big Analytics Appliance ist eine vollständig
vorkonfigurierte, ready-to-run Platform. Durch eine Kombination von Big Data Technologie und ANSI-Standard SQL
Tools für BI und ETL, ist diese Appliance optimiert für das Speichern und Analysieren von Big Data.
Die Appliance basiert auf einer hybriden Architektur und beinhalten folgenden Komponenten:
Aster Database liefert eine massively parallel (MPP) analytische Plattform und integriert die SQL-MapReduce-
Technologie, Teradata Aster SQL-H und mit Aster MapReduce Analytics Portfolio eine Bibliothek mit über 50
analytischen Funktionen.
SQL-MapReduce ist ein patentiertes Framework, welches die analytische Power von MapReduce mit vertrauten SQL
kombiniert. Aster SQL-H ermöglicht Unternehmen, durch Nutzung von Standard- SQL- und BI-Werkzeuge, wertvolle
Datenschätze direkt aus Hadoop zu heben. Aster SQL-H nutzt dazu das Open-Source Projekt Apache HCatalog, das
Metadaten für einen vereinfachten Zugang bereitstellt.
Apache Hadoop bietet ein hochverfügbares, leistungsfähiges Dateisystem zur Speicherung von großen
Datenmengen.
Darüber hinaus verfügt die Appliance mit einen InfiniBand Switch mit 40 Gigabyte pro Sekunde, über eine
hochperformante Verbindung zwischen den Aster und Hadoop Knoten.
Quelle: http://www.asterdata.com/resources/assets/sb-big-analytics-appliance.pdf
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14. Big Data Appliances
Die Teradata Aster Big Analytics Appliance wird als vollständig integriertes System aus Hard- und Software
bereitgestellt. Als „Plug and Play“-Lösung kann sie innerhalb weniger Stunden den Betrieb aufnehmen. Mit einem
maßgeschneiderten Mix aus Aster-Database- und Hadoop-Rechnerknoten lässt sie sich individuell an den
analytischen Workload-Bedarf eines Unternehmens anpassen.
Quelle: http://www.asterdata.com/resources/assets/sb-big-analytics-appliance.pdf /
Fazit
Terradata Aster Big Analytics bietet durch die Integration von relationalen Datenbanksystemen (basierend auf SQL)
und Apache Hadoop (basierend auf dem SQL-MapReduce Software Framework), eine vereinheitlichte
Datenarchitektur. Mit ihr verfügen Unternehmen über flexible Optionen zur Konfiguration, um die Aster Database
und das Open Source-Framework Hadoop nahtlos zu integrieren, und um alle Arten von Daten – strukturiert oder
unstrukturiert – zusammen mit einem Werkzeug zu analysieren. Über SQL-H können auch Business Analysten, die
nicht Java oder eine andere Programmiersprache beherrschen (für Hadoop/MapReduce nötig) analytische Queries
formulieren und so spielerisch mit den Daten jonglieren.
Die Teradata Aster Big Analytics Appliance wurde für extreme Anforderungen an Datenanalysen entwickelt, die
besonders hohe Rechnerleistung, viel Arbeitsspeicher und Möglichkeiten für Data Movement verlangen. Sie
ermöglicht einen bis zu 19-fach höheren Datendurchsatz und bis zu 35-mal schnellere Analysen als marktübliche
Analyselösungen.
Eine Vielzahl von Adaptern ermöglicht eine out-of-the-box Integration in die bestehende IT-Landschaft . So
ermöglichen z.B. zertifizierte ODBC und JDBC Schnittstellen die Anbindung aller gängigen BI und ETL Werzeuge. Die
Plattform nutzt die patentierte SQL-MapReduce-Technologie von Aster, um Datenverarbeitung und Anwendungen
zu parallelisieren. Somit ermöglichen einfach anwendbare SQL- und BI-Werkzeuge vielfältige analytische Einsichten
und existierende Investitionen in SQL basierende BI und ETL Tools können weiterhin genutzt werden.
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15. Big Data Appliances
Vergleichsübersicht
Die hier vorgestellten Appliances haben ihre Berechtigung in speziellen Einsatzszenarien, die bei der jeweiligen
Beschreibung herausgestellt wurde. Die folgende Übersicht fasst die Kernpunkte zusammen und soll als erstes
Raster für oder gegen den Einsatz einer Appliance dienen.
Anbieter Teradata Aster Big IBM PureData Oracle Exadata EMC Greenplum
Analytics System for Analytics
Kategorie (Netezza)
Hardware Teradata (x86- IBM (x86-Architektur) Sun Beliebige x86-
Architektur Dual Hardware möglich;
Intel Six-Core Xeon mit HP-Hardware im
Processors) vorkonfiguriertem
Bundle
Betriebssystem Novell Suse Linux Red Hat Linux Oracle Linux Suse Linux, Red-Hat
Sun Solaris Linux, CentOS,
Solaris, Oracle
Unbreakable Linux
Datenbank Aster Database Propietär (auf Oracle 11g R2, RAC Proprietär (auf
Postgres basierend) Postgres basierend)
DB-Technologie Hybrid (Zeilen- und Zeilenorientiert Zeilenorientiert Polymorph Data
Spaltenorientiert) Storage (Wahl
zwischen Zeilen- und
Spaltenorientiert)
DB-Kompression Dynamische Kompressions-Engine Hybrid Columnar In-database
Datenkompression (Kompressionsrate Compression (HCC) Kompression
(Kompressionsrate 4x – 8x) (Kompressionsrate (Kompressionsrate
3x – 12x) 10x-15x) 3x-10x)
Advanced SQL-MapReduce, SAS-Funktionen in der Oracle Advanced SAS-Funktionen in
Analytics SQL-H, MapReduce DB, In-database- Analytics (Oracle R der DB, Native Map
Analytics analytics, R, Matrix, and Data Minig) Reduce Processing,
Funktionen, Hadoop Hadoop, Spatial zusätzlich zu Programmable
beschaffen Analytics
Leistungsprinzip MPP MPP Hardware- MPP Datenbank mit MPP Software
Spezialisierte erweiterung (S- Storage Server Datenbank
Datenbank für Blades) spezialisierte
DWH/BI Datenbank für
DWH/BI
Besonderheiten - patentierte SQL- S-Blades mit FPGA Smart Flash Cache, - Polymorphic Data
MapReduce- Database Accelerator Smart Scan Storage-MultiStorage
Technologie / SSD Support
- Out of the box - Out of the box
Support für Big Data Support für Big Data
Analytics und Analytics und
Hadoop Hadoop
- MPP Scatter /
Gather
- Streaming
Einsatz Analytisch Analytisch Analytisch / Analytisch
Operational
Konnektivität gut gut gut gut
TCO mittel mittel hoch niedrig
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16. Big Data und Business Intelligence
Fazit
Appliances bieten einen interessanten Ansatz für flexible und gut kalkulierbare Systeme. Gerade im analytischen BI-
Markt können diese massiv parallelen Systeme mit vielen Vorteilen gegenüber klassischen Datenbanksystemen
punkten. Dazu gehören u.a.
• Kalkulierbare Installations-, Betriebs- und Wartungskosten (TCO)
• Hohe Flexibilität und Skalierbarkeit (Investitionsschutz) sowie die Möglichkeit, mit den Herausforderungen zu
wachsen (Planungssicherheit)
• Abgestimmtes System, kein Customizing, Standardisierung unter dem Prädikat „Einfachheit“ (Wartbarkeit und
Anwendungsfreundlichkeit)
• Reduzierung des Aufwandes für Entwicklung und Wartung (Ressourcen-Minimierung)
Die Vorteile machen direkt das wahrscheinlichste Einsatzszenario einer Appliance im analytischen Umfeld deutlich:
der Einsatz als Datenbankserver. Die Appliances haben sich darauf fokussiert, wenngleich Oracle auch den
operativen Bereich mit abdeckt.
Big Data wirkt dabei als Katalysator auf dem Appliance-Markt. Es ist eine Funktionalität unter vielen, die den Einsatz
einer Appliance unterstützen kann. Der zentrale Kernpunkt ist aktuell jedoch die Analytik im klassischen Sinn. Die
Symbiose zwischen einer Appliance und Big Data bezieht sich daher wortwörtlich auf „Big“, d.h. die schiere
Datenmenge. Die Funktionalität, die unterschiedlichen und unstrukturierten Daten zu verarbeiten sowie die
Integration darauf spezialisierter Komponenten ist kein Alleinstellungsmerkmal von Appliances.
Die aktuelle Entwicklung könnte man mit den BI-Ansätzen der Vergangenheit vergleichen. Waren früher die „best of
bread-Ansätze“ (z.B. DB2,Informatica und MicroStrategy) und die „Suit-Ansätze“ (z.B. SAP, Oracle) im BI-Umfeld
stark diskutiert, so stellen sich aktuell unter dem Thema Big Data die Appliances gegen „open source - Systeme“.
Diese versuchen mit kostengünstiger Hardware und open source software die Leistungsfähigkeit der Appliances
unter Budgetminimierung zu erreichen. Dazu verwenden sie u.a. auch neue Verarbeitungsmethodiken, wie z.B.
NoSQl-Datenbanken. Das diese Entwicklungen beachtenswert sind, zeigt allein schon die Tatsache, dass die
Appliances entsprechende Schnittstellen anbieten oder Algorithmen übernehmen.
Die hier betrachteten Appliances können als „Hard- und Software-Appliance“ betrachtet werden. Daneben
existieren auch noch reine Software-Appliances, bei denen die Hardware variabel gewählt werden kann bzw.
Hardware-Bundle über Partner angeboten werden. Kandidaten hierzu sind u.a. die Microsoft Parallel Appliance,
Kognitio oder Exasol. Diese Software-Appliances sind jedoch eher als ergänzende Systemkomponente anzusehen.
So findet sich häufig der Einsatz einer In-memory-Datenbank (z.B. Kognitio) als zusätzlicher „Performance-
accelerator“ innerhalb eines bestehende Systems.
Technologie Warum saracus consulting?
• Programmierung / Die folgenden Faktoren sprechen für die Wahl der saracus consulting als Beratungs- und
Customizing Hadoop- Integrationspartner:
basierter Systeme • Seit 1991 zu 100% fokussiert auf DWH, BI, CPM und aCRM
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