rozdelenie riešení na správu dát na transakčné a analytické spracovanie
Súčasná generácia podnikových riešení
Architektúra aktuálnej generácie podnikových systémov je
odrazom technologických podmienok počas dlhého vývoja
podnikových riešení:
• Databázová vrstva: systémy správy databáz boli navrhnuté
na optimalizáciu výkonu na hardvéri s obmedzenou kapaci
tou hlavnej pamäte a s pomalým vstupno-výstupným výko
nom diskov ako kľúčovým problematickým miestom. Hlavný
dôraz sa kládol na optimalizáciu prístupu k disku, napríklad
na minimalizáciu počtu diskových stránok, ktoré je potrebné
načítať do hlavnej pamäte pri spracovaní dotazu.
• Vrstva podnikových aplikácií: podnikový softvér bol
vytvorený na základe paradigmy postupného spracovania.
Tabuľky dát pre aktuálny scenár sa vyvolávali z databázy,
spracúvali riadok po riadku a odosielali späť do databázy.
Ako uvádzajú Plattner a Zeier vo svojej poslednej knihe o správe
dát in-memory, technologické obmedzenia databáz si vynútili
rozdelenie riešenia správy dát na spracovanie transakcií
a spracovanie analýzy:
• Systémy OLTP (online transaction processing) sú vysoko
štandardizované na objem vstupných dát a zrýchlenie vkla
dania, aktualizovania a odstraňovania. Tento vysoký stupeň
štandardizácie je nevýhodou v prípade potreby vyhľadávania
dát, pretože pri tom môže byť potrebné spájať viacero tabuliek,
čo výrazne vplýva na výkon.
• Systémy OLAP (online application processing) boli vyvinuté,
aby riešili požiadavky veľkých podnikov na analýzu ich dát
v prijateľnom čase. Tieto systémy využívajú špecializované
dátové štruktúry navrhnuté na optimalizáciu čítacieho
výkonu a poskytovanie rýchleho spracovania komplexných
analytických dát.
Dáta je potrebné previesť z transakčného systému podniku
do analytického systému a pripraviť ich tak pre preddefinované
zostavy1.
Obrázok č. 1 ilustruje typickú situáciu podnikového softvéru
v riešeniach aktuálnej generácie: veľké organizácie majú viacero
systémov ERP (enterprise resource planning), z ktorých každý
má svoju vlastnú databázu pre prevádzkové dáta. Analytické
dáta sa konsolidujú v podnikovom dátovom sklade v dávkovom
spracovaní offline a využívajú sa podnikovými používateľmi
prostredníctvom podnikových riešení BI (business intelligence).
Produktové rady vyžadujúce vlastné prehľady na získanie
aktuálnejších dát (nie však dát v reálnom čase) používajú
ďalšie data marts a lokálnych klientov BI.
obrázok č. 1: typický stav podnikového softvéru
Podnikové riešenie business intelligence (BI)
Podnikový dátový sklad
Databáza
Lokálne BI
SAP® ERP (alebo SAP
CRM, SAP SRM, SAP SCM)
BI
Data mart
Databáza
Databáza
Data mart
Databáza
SAP® ERP (alebo SAP
CRM, SAP SRM, SAP SCM)
ETL*
non-sap aplikácie
BI
ETL
Databáza
Data mart
Databáza
Databáza
*ETL = extrakcia, transformácia, načítanie
SAP HANA - platforma pre analýzu dát v reálnom čase a podnikové aplikácie novej generácie
5