SAP HANA Database

In-Memory 기술 기반의 EDW,BI 구현

한국 HP / Enterprise Group 제 남희 차장

1. 정보환경의 변화

2. In-Memory Database의 이해

3. In-Memory 기반의 EDW/BI 구현의 사례

급증하는불확실성 성장

아날로그 시대 디지털 시대 ?

역사

미래를 예측한다는 것이 불가능하다면 우리에게 남은 것은 세상의 변화에 어떻게 대응할 것인가 뿐이다.

비즈니스반응속도는

비즈니스 이벤트 어떠한가?

가치 비즈니스

데이터 지연 데이터 캡쳐

정보 전달 분석 지연 실행 시점 결정 지연

시간에 따른 정보의 가치 변화 실행시간

지연을 최소화하는 것이 비지니스의 가치를 극대화하는 것이다.

Visibility ~ 실시간 모니터링(Monitoring) : 기업 내 Visibility 외부의 정보 통합을 기반으로 경영활동 전반의 실시간 모니터링을 통해 event 및 지연 요소를 조기에 발견함

Intelligence ~ 실시간 분석(Analysis) : 정보의 실시간 Intelligence 분석을 통해 최적 의사 결정을 지원, 환경 변화에 적응할 수 있는 유연성을 제공

Speed ~ 실시간 실행 (Execution) : 정보의 분석을 통해 수립된 대응방안을 Speed 신속히 실행하여 경쟁사 대비 경쟁 우위를 확보

미국 펜실베이니아대학 에거트와 최초의 HDD출시 RAMAC J. W. 모클리는 에니악 (Random Access Method of (ENIAC：Electronic Numerical Accounting and Control) Integrater And Computer) 개발

1956 1952 1980 1951 1946 1949

에드삭(EDSAC)을 개발 유니박－원 에드박(EDVAC)을 개발 개인용 컴퓨터의 (UNIVAC－I) 등장

• RAMAC - 지름 24인치의 플래터 50장으로 약 4.8 MiB의 용량을 구현하였으며, 가격은 약 5만 달러였다고 합니다

컴퓨터에서 램(RAM)은 읽고 쓰기가 가능한 주기억 장치입니다. RAM은 어느 위치에 저장된 데이터든지 접근(읽기 및 쓰기)하는 데 동일한 시간이 걸리는 메모리이기에 ‘랜덤(Random, 무작위)’이라는 명칭이 주어집니다. 반면 하드 디스크, 플로피 디스크 등의 자기 디스크나 자기 테이프는 저장된 위치에 따라 접근하는 데 걸리는 시간이 다릅니다.

- In-Memory DataBase 기술을 사용한 솔루션 및 솔루션 업체들

Apache Derby IBM TM1 QlikView WebDNA

Altibase InfoZoom RDM Embedded TREX

BigMemory KDB RDM Server Xcelerix by Frontex

BlackRay Kognitio Redis Xeround

CSQL #liveDB solidDB by IBM Manifact

Datablitz Microsoft PowerPivot SAP HANA

Eloquera MonetDB SiSense Prism

EXASolution MySQL SQLite

eXtremeDB Oracle Berkeley DB Starcounter

Finances Without Problems Panorama Tarantool

FleetDB ParAccel TimesTen

H2 Polyhedra IMDB Vertipaq

HSQLDB Prevayler VoltDB

• 통화 시작과 끝이 한 서비스 영역에서만 이루어 지지 않습니다. - 모든 사용자가 Central Office의 RDBMS는 접속하는 대신 각 지역을 총괄하는 In-Memory database에서 과금 정보를 수집하여 저장합니다.

• 조회 입력이 빈번하게 일어나 시스템에 부하가 발생하는 부분을 부분적으로 In-Memory DB를 사용 합니다. - 예를 들어 은행에서 조회 입력이 빈번히 발생하는 15일간의 거래 내역만 메모리 Table에 저장하고 나머지는 기존 Disk 기반의 Table에 저장하는 방식입니다.

출처 : http://www.cs.toronto.edu/vldb04/protected/eProceedings/contents/pdf/IND2P2.PDF Proceedings of the 30th VLDB Conference, Toronto, Canada, 2004

Scale-Out System (16 node 8TB Memory Database )

Super Scale-Out System (96 node 48TB Memory Database )

• In-Memory Database의 크기를 RDBMS로 환산하면 200TB ~ 300TB까지 가능합니다. - 분산 파일 시스템을 적용하여 이론적으로 무한 확장이 가능한 구조로 대용량 Database를 구현할 수 있습니다.

Session Management ~ 세션을 만들고 DB와 연결을 관리하는 엔진, 해당 세션에 대한 파라미터라를 관리하는 영역

Request Processing / Execution Control ~ Client가 보낸 Request 를 분석하고 실행하는 영역 SQL Parser MDX SQL Script Calc Engine

Relational Engine ~ 데이터가 실제로 저장되는 영역 Row Store Column Store

Session Management

Request Processing/Execution Control

Relational Engine Row Store/Column Store

Persistence Layer

Page Management Logger (redo & undo logs)

SAVE Point

13 © Copyright 2013 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice. Backup 및 Recovery In-Memory 데이터베이스는 성능 극대화를 위해 대량의 데이터를 메모리에서 처리합니다. 하지만 , 장애 발생시 복구를 위해 여전히 영 구 저장장치를 사용합니다. 또한 데이터베이스 transaction에 의한 모든 변경들은 로그에 저장됩니다. 데이터와 로그는 정기적으로 savepoint에 의해 자동으로 디스크에 저장되며 로그는 각 COMMIT 발생시에도 디스크에 저장됩니다

14 © Copyright 2013 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice. Backup 및 Recovery In-Memory 데이터베이스는 데이터 영역의 디스크에 오류가 발생한 경우에는 최종 데이터 backup파일과 로그 백업파일을 restore하 고 오류 직전 시점까지의 log를 log replay하여 시스템을 복구합니다.

15 © Copyright 2013 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice. Backup 및 Recovery In-Memory 데이터베이스는 로그 영역의 디스크에 오류가 발생할 경우에는 로그 백업 파일을 restore하여 가장 최근 로그 백업 시점까 지 시스템을 복구합니다.

최종 로그 백업시점으로복구

X-Large X-Small Small Medium Medium Plus Large 일반DB기준 (scale-out) <0.5TB <1.2TB 1.0TB– 2.5TB 1.0TB–2.5TB 2.5TB–5.0TB >5.0TB

서버모델 DL580 G7 DL580 G7 DL580 G7 DL980 G7 DL980 G7 BL680 G7 x N

CPU 2Westmere-EX 2 Westmere-EX 4 Westmere-EX 4 Westmere-EX 8 Westmere-EX 4 Westmere-EX

메모리 128G 256G 512G 512G 1TB 512G (8TB)

OS볼륨 2x300GB SAS 2x300GB SAS 2x300GB SAS 2x300GB SAS 2x300GB SAS 2x300GB SAS

Data볼륨 Ext 25x146G SAS Ext 25x146G SAS Ext 25x146G SAS Ext 25x300G SAS Ext 25x300G SAS Ext 48x600G SAS Log볼륨 1x320GB FIO 1x320GB FIO 2x320GB FIO 2x320GB FIO 4x320GB FIO

Scale - Up 방식 Stand alone 시스템 Scale – Out 방식 (HA포함)

OS 영역 Mirror

Front /IMDB-data 외장 디스크를 사용 24+1 개의 HDD를 제공 (성능, 가용성 극대화)

/IMDB-log

Back

1 3 5 UID 1 2 3 4 HP ProLiant PLAYER SID UID DL980 G7

PS 1 10G Port 3 | 10G Port 4 4 3

2 4 6 7 8 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

2 1 IODrive IODrive NC550sp NC550sp Smart NC375t Array P812

PS 2

PORT 2 L A

T X

R X PS 3 L A

T X

R OS 영역 X PORT 1

10GbE SFP iLiOLO 2 3

Mirror PS 4

4 6 TOP 8 /IMDB-data TOP 외장 디스크를 사용 24+1 개의 HDD를 제공 TOP ( 성능, 가용성 극대화) TOP

k B

0 StorageWorks 1

UID

A D2700

6 3 I/O A

P1 P2 UID

UID

PS 1 Mfg

1 2

PS 2 I/O B

Front Back

Gateway

OS 영역

BL680c G7

P6500 EVA Data & Log 영역

HP post-go-live solution support and HP HP Critical Advantage for HP AppSystems hardware support Flexible for SAP HANA Proactive Services

Assigned account support team Core Mission Proactive Critical Services Reactive Services

구분 항목 Medium + Large XL 서버모델 전담엔지니어 지원1) O O O CPU 6 HCTR2) O O O 메모리 DMR 3) O O O

1) SAP 경험이 있는 지원 팀이 유지보수를 담당하는 서비스로 고객이 원할 경우 지원됩니다. 2) 6 Hour Call To Repair ~ 6시간 안에 Part를 교체해 주는 서비스로 고객이 원할 경우 지원됩니다. 3) Defective Media Retention ~ 중요한 정보를 다루는 기관이나 군부대 , 병원, 연구소 등의 경우 해당 HDD를 고객이 파기할 수 있도록 하는 서비스로 고객이 원할 경우 지원됩니다. 21 © Copyright 2013 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice. 타사 대비 HP Appsystem for SAP HANA의 장점

Stand Alone (XS ~ L, DL580 G7, DL980 G7) Scale-out (XL, BL680 G7)

1. OS 디스크와 Data 저장용 Disk를 분리구성하여 가용성 극대화 1. OS 디스크와 Data 저장공간을 분리하여 가용성 극대화

2. Data 영역의 Spare Disk 사용으로 복구 효율성 극대화 2. Data 저장공간을 RAID1 구성하여 가용성 극대화

3. SAP로 부터 DR Certification 받은 유일한 모델

4. Scale-Out 모델의 경우 SAP HANA 서버간 통신을 40Gb로 보장하기 위해 10GB switch를 6개 이상 기본 제공

5. 전담 엔지니어를 지정하는 서비스를 포함

국내 가장 많은 Reference를 보유

고객사 도입연월 시스템 용도 A정밀소재 2012.4 DL580(DEV), DL980(QAS), Blades(PRD) BW on HANA A물산(건설) 2012.4 DL580(DEV), DL980(QAS), Blades(PRD) BW on HANA A정밀화학 2012.4 DL580(DEV), DL980(PRD) BW on HANA LG화학 2012.5 DL580(DEV), DL580(PRD) BW on HANA A랜드 2012.5 DL580(DEV), DL980(QAS), Blades(PRD) BW on HANA 국방부 2012.9 DL580(PRD) DW분석서버 SAP Labs Korea 2012.9 Blades(BL460, BL620, DL580, etc) SAPP HANA R&D SAP AG TIP 2012.9 Blades(24node), 12TB Memory SAP HANA POC 한진해운 2012.10 DL580(PRD) 영업정보시스템 SK텔레콤 2012.12 DL580(PRD) 영업정보시스템 A물산(상사) 2013.2 DL580(DEV), DL980(QAS), Blades(PRD) BW on HANA A중공업 2013.2 DL580(DEV), DL980(QAS), Blades(PRD) BW on HANA A모직(화학) 2013.2 DL580(DEV), DL980(QAS) BW on HANA A기획 2013.2 DL580(DEV), DL980(QAS), Blades(PRD) BW on HANA A보안 2013.2 DL580(DEV), DL980(QAS), Blades(PRD) BW on HANA

제조 화학 건설 유통서비스 기타 1. A정밀소재 BW on HANA 3. A화학 BW on HANA 6. A물산(건설) BW on HANA 7. A랜드 BW on HANA 11. 국방부 DW분석 2. A중공업 BW on HANA 4. LG화학 BW on HANA 8. 한진해운 정보분석 12. A기획 BW on HANA 5. A모직(화학) BW on HANA 9. SK텔레콤 영업정보 13. A보안 BW on HANA 10. A물산(상사) BW on HANA

1 3 6 7 11

1 3 5 UID 1 2 3 4 HP

PLAYER SID ProLiant DL980 G7 2 4 6 7 8 PRD BW QAS BW PRD

BW DEV BW PRD k B

0 HP

G StorageWorks

0 D2700

0 6 3 BW DEV BW DEV BW QAS BW PRD BW DEV BW QAS UID BW PRD

2 12 4 8 9

BW DEV BW PRD PRD PRD BW DEV BW QAS BW PRD BW DEV BW QAS BW PRD

5 10 13

BW DEV BW QAS BW DEV BW QAS BW PRD BW DEV BW QAS BW PRD