IBM Datenbanken Innovative Basis der Informationstechnologie
Werbung
IBM Datenbanken Innovative Basis der Informationstechnologie Volker Fränkle Manager Technical Sales – Information Management IBM Datenbanken - Seit über 40 Jahren Technologie am Nabel der Zeit - und die Evolution geht weiter …. IMS Informix DB2/zOS DB2 LUW & Infosphere Warehouse MobileDB Pure Data Systems © 2013 International Business Machines Corporation 2 Ohne IMS wäre der Flug zum Mond nicht möglich gewesen • IMS wurde in den 60ern von IBM und Rockwell entwickelt – IMS/360 wurde erstmalig 1968 angekündigt – Primäres Ziel: Stücklistenverwaltung der Saturn V Rakete, Teil der Apollo Mond Mission – Der Saturn 5 Teilekatalog war hierarchisch geprägt, IMS DB ist hierarchisch strukturiert – Heute: IMS Version 13 ca. 2.000.000 Teile © 2013 International Business Machines Corporation 3 Im Jahr 2013 setzen 90% der Fortune 500 Unternehmen nach wie vor auf IMS • Hohe Effizienz im Datenzugriff – Direkter Zugriff der Applikation über spezielle API – Aufgrund der vorsortierten Datenhaltung • Vorschaltung eines effizienten Transaktions-Monitors für OLTPAnforderungen – Unterstützt neben COBOL/PL1 auch JAVA • Das hierarchische Datenmodell ist aktueller denn je – XML • Zugriff über aktuelle Technologie ist gewährleistet – SOAP – JDBC – .NET © 2013 International Business Machines Corporation 4 Der Trend setzt sich auch 2013 fort - Daten und deren Nutzung sind „Mobil“eDB Mobile Device IBM Mobile DB Enterprise Synchronization IBM Mobile Database Sync DB2 LUW Informix • IBM Mobile Database – Schlanke und schnelle Datenbank für die Nutzung auf mobilen Endgeräten • IBM Mobile Database Sync – Anbindung an die Unternehmensdatenbanken über unternehmenseigene Infrastruktur © 2013 International Business Machines Corporation 5 Informix Dynamic Server – Status Quo Storage Optimization Row compression Index compression Column-based compression Advanced Data Security Control Fine-Granular Auditing Label-based Access Control (LBAC) Flexible-Grid Clustering technology Extreme capacity High availability Application transparency © 2013 International Business Machines Corporation Performance Optimization Multi-core parallelism Star schema query optimization Smart data and index prefetching Processing of data in compressed state Manageability • Temporal tables • Autonomic features • Embeddability 6 Informix Dynamic Server 12.1 – startet im März 2013 „Simply Powerful“ Sensordaten Accelerator für Analytische Anwendungen sowie …. Optimierung für PureSystem for Applications Optimierung für die Nutzung mit mobilen Anwendungen Verbesserungen bei der Unterstützung der Portierung von Anwendungen Verbesserungen beim Einsatz in Embedded Lösungen Reduzierung der Risiken für verteilte Daten © 2013 International Business Machines Corporation 7 Informix Dynamic Server 12.1 erhöht von 5 auf 6x9 durch weltweites „Flexible-Grid“ Einfache Administration Administration von weltweit verteilten enterprise Deployments wie ein einzelner Server Lastverteilung Verteilung der Last lokal, regional und global (auch Verteilung einzelner Queries über viele Knoten) Zero downtime 99.9999% Datenverfügbarkeit Rolling Upgrades von HW, OS und DBMS! Heterogenität Informix ist das einzige DBMS, das heterogene (commodity) Hardware, OS, und Datenbankversionen in einem Cluster unterstützt Einfach zu verwaltendes integriertes Grid von clustered Servers für Hochverfügbarkeit, Desaster Recovery, Skalierbarkeit & Lastverteilung © 2013 International Business Machines Corporation 8 Der integrierte Zeitreihenspeicher macht Informix Dynamic Server 12.1 zum Liebling aller Sensordaten • Speicherung: komprimiert und skalierbar – Speicherbedarf um Faktor 3 geringer als bei typischen relationalen DBMS • Geospatial Unterstützung zur Ortsbestimmung – Sensordaten haben inhärent Ortsinformationen die Informix mit den Zeitreihendaten kombinieren lässt • Echtzeitanalyse – – Informix TimeSeries kann als “Operational Data Store” dienen um Queries schneller und effizienter zu machen Integration mit in-memory Informix Warehouse Accelerator • Nahtlose Integration in relationale Anwendungen – © 2013 International Business Machines Corporation Virtual Table Interface lässt Zeitreihen als normale relationale Tabelle erscheinen 9 Analytische Abfragen nutzen den Informix Warehouse Accelerator (IWA) zur beschleunigten Ausführung – transparent für die Applikation • Spaltenweise Speicherung und Komprimierung der Daten • In-Memory-Technologie • Hochgradig Parallel • Kein Tuning notwendig • Cluster-Aufbau ermöglicht einen großen Speicherbereich über günstige Hardware zu bilden © 2013 International Business Machines Corporation 10 Hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit bei zentralisierter Datenhaltung ist seit 1983 die Domäne von DB2 für zOS • Erfolge – Höchster OLTP Peak Workload (über 300.000 Statements/s) – Höchster Banking Benchmark (über 9000 Transaktionen/s) – Größte OLTP Datenbank (über 23 TB Datenmenge) – 25 der 25 weltweit führenden Banken nutzen DB2 für zOS – 9 der 10 weltweit führenden Versicherungen nutzen DB2 für zOS • Ansprüche – Zentralisierung – Alle Unternehmensdaten an einem Platz – Stärkstes und schnellstes OLTPSystem – Geschwindigkeit durch Ausnutzung und enge Bindung an HW – Verarbeitung von Massendaten durch effiziente Batch-Verarbeitung © 2013 International Business Machines Corporation – Ca. 30% der zOS-Kunden nutzen DB2 für zOS als Datenbasis für SAP 11 DB2 für zOS Version 10 – Status Quo Storage Optimization Data compression by Mainframe HW Index compression z/OS DFSMS storage subsystem Advanced Data Security Internal and External RACF security Row, Column and label based Access Control (RCAC) Separation of Duties (DBADM without DataAccess Hardware Crypto Extensions DB2 Data Sharing “Shared Everything” Extreme capacity High availability Application transparency Rolling Migrations © 2013 International Business Machines Corporation Performance Optimization Query CPU parallelism Star schema query optimization Smart data and index prefetching Cost based Optimizer Manageability • z/OS Workload Management • Highly automated Utilities and Tooling support • Autonomic features like AutoStats, Auto Bufferpool Sizes 12 DB2 für zOS nutzt seit 2013 den IBM DB2 Analytics Accelerator V3 für die Beschleunigung der Verarbeitung von analytischen Daten – transparent für die Applikation zEnterprise (z196/z114/EC12) Primary OSA-Express3 Private Service Network 10 GbE 10Gb Backup Benutzer/ Applikationen BladeCenter Data Studio IDAA Management Data Warehouse Applikation SAP BW DB2 für z/OS V9 oder V10 unterstützen den IBM DB2 Analytics Accelerator © 2013 International Business Machines Corporation IBM DB2 Analytics Accelerator 13 DB2 LUW 10.1 - Status Quo Storage Optimization Adaptive row compression Index compression Temporary table compression XML compression Advanced Data Security Control Row and Column Access Control (RCAC) Label-based Access Control (LBAC) DB2 pureScale Clustering technology Extreme capacity High availability Application transparency Performance Optimization Multi-core parallelism Star schema query optimization Smart data and index prefetching Manageability • Multi-temperature storage • Temporal tables • Autonomic features WLM dispatcher ation Applic ent ar Transp Oracle t emen Replac © 2013 International Business Machines Corporation 14 IBM Infosphere Warehouse basierend auf DB2 LUW Technologie • Datenbank ist aufgeteilt auf mehrere Partitionen • Jede Partition kann auf einem eigenständigen Rechner laufen oder gemeinsam mit anderen zusammen (Cluster oder SMP) • Jede Partition hat eigenständige Ressourcen • Operationen werden parallel verarbeitet und dabei vom Datenbanksystem transparent koordiniert © 2013 International Business Machines Corporation 15 Infosphere Warehouse beschleunigt den Zugriff der Daten durch eine einzigartige Kombination von Partitionierungen Summe aller März-Verkäufe in Region West Shared Nothing, Hash Partitioning Jan Feb Mar Apr Range Partitioning Multi Dimensional Clustering North South East West © 2013 International Business Machines Corporation 16 DB2 10.5 - Der nächste Schritt in der Evolution (2013) • Spalten-Orientiert und In-Memory-Technologie (BLU Acceleration) • pureScale Erweiterungen für noch höhere Verfügbarkeit und Skalierbarkeit – – – – Backup, Restore und Disaster-Recovery Optionen HADR Integration QReplication und CDC Optimierungen für Cloud-Umgebungen • Bessere Unterstützung für Mobile Applikationen – Persistente und gesicherte Speicherung von Daten auf Mobilen Endgeräten – Integration in die Unternehmensdaten • SQL Erweiterungen für noch einfachere Überführung von Oracle Applikationen nach DB2 – – – – Character Based Columns und String Semantics Unterstützung von Subtypes Unterstützung von Datensätzen >32KB … und einiges mehr • Optimierung der Unterstützung durch Tools © 2013 International Business Machines Corporation 17 DB2 with BLU Accellerator Der Quantensprung in der Informationstechnologie (2013) • Neu Technologie für die Unterstützung von analytischen Abfragen in DB2 LUW 10.5. – Spaltenorientierung – Runtime-Technologie im DB2Kernel – Code wurde auf Geschwindigkeit und Kompremierung ausgelegt • Nutzt Beschleunigung durch Hardware – Speicher – Neuartige CPU-Exploitation Technologie (Parallel Vector Processing) – I/O Optimierungen • Keine Änderung bei SQL, Schnittstellen und Administration © 2013 International Business Machines Corporation 18 PureData System: Expertensystem für zielgerichtete Workloads • Expert Integrated Systems – „Patterns of Expertiese“ – Integration von Hardware & Software • Plug & Play Ansatz: Von der Anlieferung bis zur Verfügbarkeit der ersten Datenbank auf dem System: 6 Stunden – Konfiguration und Planung der Systeme entfallen – Abstimmung mit anderen ResourcenGebern (z. B. Storage-Abteilung) entfällt • Beispiel für SAP Sizing – Hardware steht beim Kunden zur Verfügung: 2 Wochen – Daten können 1 Tag bereits geladen werden © 2013 International Business Machines Corporation 19 PureData System for Transactions Appliance für transaktionale Applikationen, bspw. SAP E-commerce SA #1 P N o 79 0 4 te 00 OLTP - Online Transaction Processing Direkte Lese- und Schreibzugriffe System for Transactions Scalable Transactional Database Viele Transaktionen mit wenig Bedarf an Daten greifen gleichzeitig auf die Datenbank zu. Gemeinsamer Zugriff auf alle Daten © 2013 International Business Machines Corporation 20 PureData System for Analytics Appliance für analytische Applikationen, DWH und Data Marts Customer Analysis Reporting und Analytics Sequentielle Lesezugriffe und Sequentielles Laden von Daten System for Analytics Powered by Netezza technology Analytics Data Warehouse Komplexe, analytische Anfragen über einen großen Abfragebereich werden aufgeteilt und parallel ausgeführt. Automatische Performance und einfache Bedienung Massiv paralleler Zugriff auf Daten © 2013 International Business Machines Corporation 21 PureData System for Operational Analytics Appliance für analytische und operationale DWH Anforderungen Real Time Fraud Detection SA #1 P N o 78 9 5 te 11 Operationale Analyse und Reporting Direkte und Sequentielle Lesezugriffe, Massives Laden, sowie kontinuierliche Befüllung System for Operational Analytics Operational Data Warehouse Komplexe analytische Abfragen werden parallel ausgeführt. Operative Abfragen vieler Benutzer werden gleichzeitig verarbeitet Kontinuierliche Befüllung eines RealTime DWH wird unterstützt Unternehmensweite Lösung (EDWH) für alle DWH Anforderungen © 2013 International Business Machines Corporation 22 PureData System for Hadoop 2 H GA J /2 01 3 Big Data Analytics Explorative Analyse und abfragbare Archive Analyse von außerordentlich großen Mengen von Daten System for Hadoop Map Reduce Strukturierte und unstrukturierte Daten im Cluster verteilt gespeichert. Analysen darauf werden parallel ausgeführt (Map/Reduce) Massiv paralleler Zugriff auf Daten © 2013 International Business Machines Corporation 23 IBM Datenbanken – Ihre Experten auf dem IM Forum 2013 • Boris Bialek Director PureData Ecosystem and SAP, IBM Canada PureData for Transactions, DB2 • Berni Schiefer IBM Distinguished Engineer, Datenbank- und Big-DataPerformance, IBM Canada DB2 w. BLU Acceleration, DB2 • Andreas Weininger Leading Technical Sales Professional, IBM München DB2 w. BLU Acceleration, Informix Warehouse Accelerator • Christian Daser Senior Technical Sales Professional, IBM Ehningen IMS, DB2 für zOS • Stefan Hummel Senior Technical Sales Professional, IBM Ehningen DB2, PureData for Transactions, Mobile Database • Alexander Körner Leading Technical Sales Specialist, IBM München Informix Smart Sensor Data • Wilfried Hooge • Martin Clement Leading Technical Sales Professional, IBM Ehningen Infosphere Warehouse, PureData for (Operational) Analytics © 2013 International Business Machines Corporation Leading Technical Sales Provessional, IBM München IBM Big Data Technologien 24 Wenn ich 3 Wünsche frei hätte ….. 1. Nutzen Sie das Information Management Forum um sich über neue / andere Technologien zu informieren …. gehen Sie bewusst in interessante Themen jenseits Ihrer gewohnten Technologie und sprechen sie mit den Experten! 2. Holen Sie die unsere Experten frühzeitig an Ihren Tisch – lassen Sie uns gemeinsam mit Ihren Fachabteilungen den für die jeweilige Anforderung optimalen Spezialisten definieren! 3. Wünsche ich Ihnen Alles Gute und viel Vergnügen bei den weiteren Vorträgen. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! © 2013 International Business Machines Corporation 25 IBM Datenbanken Innovative Basis der Informationstechnologie Volker Fränkle Manager Technical Sales – Information Management Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! © 2013 International Business Machines Corporation 26
