Dieser Artikel ist Teil unseres Guides: SAP HANA: Die In-Memory-Lösung von SAP verstehen und nutzen

SAP HANA: Neue Funktionen verändern das Daten-Management

Wer mit großen Datenmengen arbeitet, sollte sich SAP Near Line Storage und Smart Data Access anschauen. Beide Lösungen bergen aber auch Risiken.

Die Arbeit mit großen Datenmengen in Data-Warehouse- oder Data-Mart-Umgebungen ist eine Herausforderung. SAP-Umgebungen sind hier keine Ausnahmen. Während Multi-Terabyte-Datensysteme mit der richtigen Architektur gut funktionieren, können bestimmte Arbeitsprozesse, wie zum Beispiel Reporting und das Laden der Daten, schwerfällig werden.

Der Grund liegt in den stetig anwachsenden Datenbergen und einer regelmäßig überlasteten Datenbank. SAP HANA beziehungsweise SAP Business Warehouse (BW) on HANA können dabei helfen, das Problem zu reduzieren. Der Haken: Anwender benötigen neue, kostspielige Hardware und eine strikte Datenbankbegrenzung, deren Konfiguration von HANA abhängig ist.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, diese Schwierigkeiten zu reduzieren. Dazu gehört etwa die Aggregation von Daten mithilfe eines schnellen Reportings, der SAP BW Accelerator (BWA) und die Archivierung alter Daten auf Near Line Storage (NLS) von Drittanbietern. Zusammen lässt sich dies unter Data Lifecycle Management (DLM) zusammenfassen.

SAP hat erst kürzlich seine DLM-Optionen verbessert, indem es native NLS Anwendungen für BW auf Basis der Sybase IQ Datenbank integriert hat. Eine neue Funktion ist Smart Data Access. Mit der Lösung kann HANA auch Daten aus anderen Systemen abfragen. Diese Fähigkeit im Verbund mit angekündigten Erweiterungen unterstützen Anwender dabei, das DLM von HANA weiterzuentwickeln. Das betrifft sowohl BW on HANA als auch BW-Systeme, die nicht auf HANA basieren.

SAP Near Line Storage

Die NetWeaver BW NLS Anwendung auf Basis von Sybase IQ wurde innerhalb des Support-Pakets 9 von BW 7.3 eingeführt. Es ist ab Version 7.4 standardmäßig integriert und lässt sich zukünftig per Patch auch in Version 7.0 verwenden. DLM-Storage-Optionen lassen sich auf einer Skala von „kalt“ (kein wechsel, langsamer Zugang) bis „heiß“ (dynamischer und schneller Zugang) auswählen. NLS auf Basis von Sybase IQ ist die „kalte“ Option. Ein Nachteil ist, dass es sich nicht direkt updaten lässt. Um ein Update der Daten zu machen, müssen diese erst zu BW gesendet werden. Nach dem Update baut sich die Datenstruktur von NLS wieder neu auf. In der Konsequenz bedeutet die, dass NLS auf Basis von Sybase IQ eine schnellere Abfragen erreicht.

Eigentlich sollte die Antwortzeit bei der Abfrage der NLS-Daten mit Sybase IQ auf konventionellen Datenbanken schneller sein als die Antwortzeiten bei der Abfrage der primären BW Datenbank. Das ist vor allem bei der Abfrage sehr großer Datenmengen der Fall. Der Grund ist, dass Sybase IQ säulenartige aufgebaut ist und für Abfragen innerhalb eines Data Warehouse wie beispielsweise BW sowie große Datenmengen optimiert wurde. Zudem erfordern die Daten in Sybase IQ keine speziellen Aggregate, Indizes oder Abstimmungen. Sybase IQ bietet zudem gute Kompressionsraten.

BW, HANA und NLS: Die Hintergrundfarbe zeigt, welches System die Daten verwaltet.

Am vielversprechendsten aber ist, dass SAP direkte Updates für die gespeicherten Daten im NLS auf Basis von Sybase IQ angekündigt hat. Dies würde die Lösung von einer kalten in eine „warme“ Option verwandeln. Außerdem würden die Daten und ihre Funktionen normalen BW Daten gleichgestellt.

Abbildung 1 zeigt Smart Data Access und NLS-Szenarien. Auf Smart Data Access basierende Tabellen und InfoProvider zeigen Daten, die im Quellsystem verarbeitet werden (in diesem Fall Sybase IQ). Tabellen, die zu BW InfoProvider mit NLS gehören, werden komplett von BW verwaltet und sind genauso konsistent wie Daten im konventionellen BW.

Smart Data Access

Smart Data Access ist ein weiteres Tool, dass mit dem HANA Service Pack 6 eingeführt wurde. Es beinhaltet beispielsweise virtuelle Tabellen auf Basis von HANA zu erstellen und deren Daten in Sybase IQ zu speichern; Adaptive Server Enterprise (ASE); Teradata; Apache Hive und eine andere HANA-Datenbank. SQL und Views lassen sich ebenfalls für diese virtuelle Datenbanken kreieren. Der Zugang ist über virtuelle InfoCubes oder Virtual Master Data gewährleistet. Weitere Möglichkeiten, diese virtuellen Daten innerhalb von BW verfügbar zu machen, sollen in künftigen Versionen von SAP BW und HANA folgen.

Preis-Leistungsverhältnis von Datenspeichern. Die „Temperatur“ der Daten variiert von kalt (dunkelblau) bis heiß (rot). Smart Data Access wird nicht angezeigt, da Geschwindigkeit und Kosten von der Datenbank abhängen.

Während BW bei NLS die Tabellenverwaltung übernimmt und äußere Veränderungen im System untersagt sind, verwaltet ein externes Datenbanksystem die Daten bei Smart Data Access. Somit sind die Tabellen bei Smart Data Access weniger konsistent als in NLS-Systemen. Dafür bieten sie jedoch mehr Flexibilität.

Abbildung 2 zeigt die verschiedenen Optionen zur Datenspeicherung in Abhängigkeit von Geschwindigkeit und Kosten. Bevor Sybase IQ NLS, HANA Inactive Data Konzept und Smart Data Access auf den Markt kamen, klaffte eine große Lücke im Preis-Leistungsverhältnis zwischen BW und BWA/HANA. Lösungen von Drittanbietern schlossen diese Lücke.

Empfehlungen bei der Nutzung

Da Smart Data Access eine junge Technologie ist und die Nutzung zudem bedeutet, weniger Kontrolle über die Konsistenz der Datentransaktionen zu haben, sollte es mit Vorsicht im Data Warehouse eingesetzt werden. Dennoch sollten Unternehmen, die BW on HANA verwenden möchten, Funktionen sowie Vor- und Nachteile dieses Daten-Management-Werkzeugs entdecken.

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Die Implementierung von NLS basierend auf Sybase IQ oder ähnliche Lösungen sind ein muss für Kunden, die ihr vorhandenes BW auf ein BW on HANA migrieren möchten. In diesem Fall werden Kunden als erstes NLS implementieren wollen, um die Belastung ihrer bestehenden BW Datenbank zu reduzieren. Anschließend können sie die Größe ihres BW auf Basis von HANA anpassen.

Für Kunden, die direkt mit BW on HANA einsteigen und anschließend ihre Geschäftsprozesse auf das neue System migrieren möchten, macht NLS ebenfalls Sinn. Wenn NLS künftig Updates zu Near-Line-Partionen unterstützt, wird es letztlich für Einsatzszenarien erforderlich sein, die mit mittleren und großen Datenmengen arbeiten.

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