Next Generation Persistence and Performance for In
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Next Generation Persistence and Performance for In-memory Clouds Flash Memory Summit 7/6/14 / Renu Raman, VP HANA Cloud Computing, Systems Engineering e only with Use this title slid an image Internal Only Enterprise In Memory Clouds are Different Traditional Clouds Enterprise In-Memory Clouds Consumer Large Enterprise Web-scale apps Mission Critical Small Servers Large Servers Flash/Disk RAM, RAM and RAM Virtualized Physical © 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. Public 2 In-Memory computing and HANA Rethink Yesterday Today CPU CPU Multi-Core Massively Parallel SingleOptimized Platform Memory + Memory + + ++ Software and data reside on HDD Disk Persistence • • • IO constraint Support many platforms Optimized for None © 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. • • • Logging and Backup – Solid State / Flash / HDD Take advantage of latest advances in hardware Minimum IO time Optimized for x86 platform Public 3 Infrastructure Rethink Next 5 Years Standardizing Ethernet Speeds Compute Interconnects TbE? • SAP HANA In-Memory More and more cores • In Memory • Increased Parallelism Transaction & Analysis directly In-Memory Link Speed (Gb/s) 1000 400 GbE? 40 GbE • Ethernet (10 to 40 to 100) • Non Ethernet • Silicon Photonics 10 GbE 10 Gigabit Ethernet (GbE) 1 0.1 1990 Increased pressure on memory system and interconnects 100 GbE 100 Fast Ethernet 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Groundbreaking speed over new mediums allowing for rack and data center-level systems © 2012 Ethernet Alliance 13 Software Defined Datacenter Persistence • High Density DIMMs • Software Define Storage • NVRAM/Flash • • Hot/Warm/Cold Data Software Defined Networking • Cloud Computing Software (e.g. Openstack) Finding the right balance of price and performance for the cloud © 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. Flexible and open management and orchestration Public 4 HANA Innovations: Areas of Optimizations + T + + Column and row store + + Insert only on change Minimal projections Text Retrieval & Exploration A t Analytics on historical data No aggregates Multi-core/ parallelization Multi-threading within nodes In-memory Compression P Active/passive & data aging SQL Partitioning SQL interface on columns & rows Single and multi-tenancy Map reduce Group Key In-memory Apps © 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. Dynamic Extensibility Bulk load x + + + Reduction of tiers / layers Geo-data Public 5 Flash: Potential areas of impact log: can support higher trans. rate © 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. savepoint: higher persist rate recovery: reduced recovery time Public 6 Design Re-think Data Management (Tiers and Types) T0 Primary Storage Performance Tier 1. Not Shared 2. Performance optimized physical and logical interfaces 3. Provide connectors to industry standard media (logical and physical) T1 Persistence, Shared HA/Recovery T2 Adopt latest technologies (Flash, NVM, PCIe, New Interconnects) Management Tier 1. Adopt Industry standard interfaces 2. Handles DR, Global data store 3. TCO focus Shared Globally HA/DR/Archival © 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. Data Plane Control Plane Management Plane Public 7 HANA Cell – Performance Tier Design Objectives Shared Flash Array (Persistent Memory) Node-01 Node-02 Node-03 Node-04 Storage Capacity (100-500 TB) Read Bandwidth: >50GB/s Write Bandwidth:>25 GB/s Node-08 Node-07 Node-06 Node-05 © 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. Public 8 HANA Cell 2.0 Key Features u Compute CELL 2.0 v 8 Nodes (4 sockets Ivybridge-EX per node) v 32 CPU sockets per rack, 480 cores/960 Threads v 24TB DRAM per rack, 3TB DRAM per node v 2x HANA compute performance v 3x memory capacity compared to Cell 1.0 § Switches & Networks v PCIe3.0 (up to 384Gb/s per node) v 40Gb Ethernet (80 Gb/s per node) v 2.9 Tb/s Bisection Bandwidth HANA Network v High Performance flash memory v 100-500 TB of shared flash Compute Memory C M Flash Storage C M Storage Network Shared Persistence SAP Cloud Management C M § Cloud management software v SAP Software for infrastructure lifecycle management © 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. Public 9 HANA Cell 2.0 Rack Scale Flash Storage (DSSD/EMC) Industry leading performance and simplification of cloud systems for HANA SAP initiated strategic development of high performance flash for HANA cloud solutions addressing: v Performance: PCIe based high performance shared flash storage v Simplicity: Persistent state is consolidated in the rack v New Capabilities: High availability © 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. SAP and DSSD have been collaborating the past 2 years on high performance HANA cloud solutions: v HANA Node recovery with DSSD is >5X that of other solutions v DSSD delivers >10X the bandwidth for IO bound use cases Public 10 THANK YOU © 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted in any form or for any purpose without the express permission of SAP AG or an SAP affiliate company. 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