英特尔内存数据库

SAPHANA搭配英特尔傲腾持久内存,改变数据库管理规则,助企业释放数据价值英特尔傲腾持久内存让SAPHANA平台性能更上一层楼.
解决方案简介数据管理是当今企业面临的一大挑战企业和机构制定当前及未来业务战略时所采用的方式并未改变:依靠数据来深入了解客户群、发现新市场、进行财务预测、提高运营效率并制定未来计划.
改变的是需要采集和分析的数据量.
在当今由数据驱动的世界里,企业和机构面临的数据量正呈指数级增长——每天生成的数据预计能达到2.
5百亿亿字节1.
当前的数据量是短时间内急剧增加的结果,其中90%的现有数据就是在过去两年中生成的1.
而且,这种迅猛态势并没有丝毫放缓的迹象,相反,无论是在数量上还是在精细度上,这种增长态势都有可能会继续下去.

企业和机构要想保持竞争优势,除了运用复杂的数据分析之外,还需要能够更快地处理更大的数据量.
而另一个关键因素是时间,尤其是时间价值比.
正如俗话所说,"时间就是金钱".

当企业和机构需要检验自身在数据管理系统上的投资的效力时,时间作为一项衡量标准就显得尤为重要.
漫长的开发周期是企业和机构不能承受之重.
他们始终面临着将产品和服务尽快推向市场的压力,否则就有错失收入机会的风险.
SAPHANA平台是运营高度依赖数据的企业和机构运行大容量、高速数据分析的优选系统.
当然,随着数据存储容量和处理需求的增加,SAPHANA基础设施必须及时扩展才能满足新需求,而这很可能会产生高昂的成本.
与此同时,扩展SAPHANA平台也可能会给IT管理员带来新的挑战.
由于有更多的系统需要维护和更新,因此日常维护会变得更加耗时.
网络经扩展后变得更加复杂,这可能会阻碍SAPHANA实例的监控和故障排除.
无论是计划内还是计划外的数据库重启,都会因为必须从多个服务器中恢复数据并再次启动而变得缓慢.
新技术提升了对于企业资源规划的需求除了处理更大的数据量外,企业和机构还希望从数据中挖掘更多商业价值.
企业资源规划(ERP)系统必须包含有关实时事务和实时运营报告的高级分析.
复杂的预测源于广泛而多样的数据集,例如大量物联网(IoT)传感器数据的上下文数据分析,或是无人机影像的详细地理空间和图形分析.
人工智能(AI)和机器学习(ML)等新技术可以直观、自动地对包括复杂的语言处理在内的用户行为做出响应.
传统数据层管理受到内存上限的约束为了应对更大的数据量、更快地处理数据、更深入地分析数据并更快地实现价值,企业和机构必须不断发展自身的数据管理策略.
他们需要通过更多内存数据库功能为运用人工智能(AI)、机器学习(ML)以及混合事务/分析处理等新技术提供支持,需要能够延长数据库正常运行时间、简化平台管理并经济高效地实现横向或纵向扩展的基础设施.
较旧的硬件可能会严重限制SAPHANA的性能,使其无法满足当今大容量、高速数据环境的要求,因而导致企业和机构无法实施经济高效、可靠且高速的数据管理策略.
DRAM对于实现高速内存数据处理至关重要.
没有它,就不能对各种数据集进行实时且复杂的数据分析.
但DRAM也存在着一些局限.
首先,它是一种低密度的内存,这意味着大型工作负载需要多个相对较小的SAPHANA节点.
其次,DRAM较为昂贵,因此要纵向大规模扩展基础设施,就会产生极高的成本.
再者,DRAM是一种易失性内存,服务器重启或关闭时,数据就会丢失.
在服务器启动期间,数据必须从温数据层或冷数据层中重新加载,而这对于大型数据集而言会耗费大量时间.
若想让SAPHANA平台更高效地进行高级分析处理,就需要增加热数据层和温数据层中的数据容量.
而每个SAPHANA实例中,DRAM的易失性、低密度和高成本特性严重限制了满足上述要求的能力.
如果将固态盘(SSD)或机械硬盘(HDD)用于数据存储,由此产生的性能下降也会限制数据处理能力.
这些内存和存储上的限制成为满足不断增长的数据存储量和提升处理速度的瓶颈.
英特尔傲腾技术掀起存储变革,帮助企业和机构充分利用SAPHANA部署英特尔傲腾持久内存是一种具有变革意义的数据管理方法,可消除DRAM在SAPHANA部署中造成的障碍.
相比DRAM,英特尔傲腾持久内存可提供更高的内存密度、非易失性的数据存储、接近DRAM的处理速度并能大幅降低每TB成本.
企业和机构可以利用它来降低SAPHANA部署的总体拥有成本(TCO)、提高业务连续性并大幅提高内存容量.
降低SAPHANA平台的总体拥有成本寻求降低总体拥有成本的企业和机构可以选择安装英特尔傲腾持久内存,推动基础设施整合,提高处理效率,降低在SAPHANA上运行事务和分析工作负载的成本.
例如,在传统SAPHANA部署中运行的联机分析处理(OLAP)工作负载可能需要使用联机事务处理(OLTP)数据库、SAP企业核心组件(ECC)和供应链管理(SCM)库存数据库的数据,而这些数据必须使用SAPLandscapeTransformation来复制.
SAPHANA租户数据库支持将单独的数据库(例如ECC和SCM)整合到一个SAPHANA实例中,从而大幅减少DRAM的处理负载并简化数据库管理.
使用英特尔傲腾持久内存可以让企业和机构增加单台服务器的内存密度,由此进一步整合SAPHANA租户数据库.
通过增加可被整合的全DRAM系统的数量,企业和机构可以在配置有DRAM和英特尔傲腾持久内存的单个SAPHANA实例上运行复杂的混合工作负载.
换句话说,他们可以对同一服务器中正在处理的事务获取实时洞察.
解决方案简介仅使用DRAM的传统分层数据部署使用英特尔傲腾持久内存和DRAM的分层数据部署数据温度图1.
英特尔傲腾技术改进了传统的分层数据管理,为热数据层和温数据层提供更大内存容量与上一代英特尔至强铂金处理器相比,采用第二代英特尔至强铂金处理器后,配置了DRAM和英特尔傲腾持久内存的SAPHANA多租户数据库部署可以将OLAP工作负载的系统内存增加多达6倍,将OLTP工作负载的系统内存增加多达3倍2,3.
这样一来,您就可以使用更少的节点,或在单个节点中使用更少的CPU插槽.
与传统的全DRAM配置相比,这一做法的总体成本更低.
在许多用例中,SAPHANA环境可以整合到数量更少,但内存容量更大的服务器上4.
例如,一台配置了DRAM和英特尔傲腾持久内存的八路服务器能以与六台仅使用DRAM的四路服务器几乎相同的速度处理相同数量的数据5.
这种服务器整合不仅减少了购买更多基础设施硬件和昂贵的DRAM的需求,而且与仅使用DRAM的服务器部署相比,还能以更低成本实现相同甚至更好的处理性能.
经过简化的SAPHANA基础设施可简化数据层管理.
减少在监控、维护、升级、故障排除和备份上花费的时间将有助于降低IT管理成本.
打造更加出色的业务连续性不断提升业务连续性是企业和机构长期的经营目标之一,而英特尔傲腾持久内存能够提供多种方法来实现这一目标.
英特尔傲腾持久内存可加快SAPHANA数据库的重启时间并简化灾难恢复工作,这有助于增加正常运行时间和可用性.
此外,它还可将多种功能整合到一个SAPHANA节点上,从而提高平台的整体效率.
部署英特尔傲腾持久内存可以大幅缩短进行计划内和计划外重启时SAPHANA的停机时间,由此提高系统和服务的可用性.
英特尔傲腾持久内存的数据持久性使内存中的数据在系统启动期间也完全可用,因而避免了列存储的初始加载,并将数据库的重启时间缩短多达12.
5倍6.
一个采用传统DRAM加6TB数据库配置的SAPHANA实例的启动时间原为50分钟,在采用DRAM和英特尔傲腾持久内存混合配置后,启动时间会缩短到仅4分钟6.
更大内存容量与数据持久性相结合能加速灾难恢复,并在断电或其他计划外停机后更快地恢复系统运行.
来自多台服务器的系统配置可以轻松地复制到配置有英特尔傲腾持久内存的更大规模的独立数据中心.
系统数据保存在持久内存中意味着它可以在灾难恢复期间立即被激活.
对于生产系统而言,数据不仅可复制到生产数据存储库,还可以复制到具有多种用途(如质量保证(QA)以及数据科学家、系统架构师和数据库管理员的测试和开发工作)的远程沙箱中.
生产数据可存储在持久内存中,以便在需要进行灾难恢复时立即可用.
增加内存容量部署英特尔傲腾持久内存来增加SAPHANA内存容量可以帮助企业和机构更好地利用新技术,并将更大的数据集用于高级分析.
与动态数据分层方法相比,配置英特尔傲腾持久内存的SAPHANA扩展节点能够进一步扩大高级分析处理功能.
企业和机构可以添加英特尔傲腾持久内存来提高内存密度以支持更大的数据集(尤其是对于热数据层),从而从人工智能、机器学习和高级分析中受益.
在热数据层和温数据层中放置更多数据意味着可以更快地访问结构化和非结构化数据.
更大的数据模型和更快的响应时间有助于减少训练人工智能模型所需的时间,从而加快人工智能部署实现价值的速度.
更大的内存容量对于满足与事务处理相关的数据库合规要求也尤其重要.
OLTP数据库必须遵守各类法律法规,以确保个人和财务信息在联机事务处理过程中能够得到严格保护.
在保证数据库的合规方面稍有怠慢就会使企业和机构面临严重的法律和财务风险.
安全处理(例如加密、用户身份验证和授权、数据匿名和掩码以及数据库变更追踪)将同时应用于实时事务处理,这进一步增加了OLTP的工作负载.
解决方案简介4分钟4分钟50分钟采用英特尔傲腾持久内存后SAPHANA2.
0SPS03索引服务器的平均启动时间.
与仅使用DRAM相比,启动时间缩短多达12.
5倍6图2.
英特尔傲腾持久内存可以加快SAPHANA数据库启动速度,确保业务连续性并满足服务级别协议(SLA)解决方案简介SAPHANA2.
2及更低版本将温数据存储在固态盘中,并使用动态分层将这些温数据传输到热数据层,供DRAM进行内存处理.
这种传统部署的缺点是从固态盘访问数据的速度很慢,并且可以传输的数据类型也存在限制.
现在,SAPHANA2.
3扩展节点提供了一种更好的温数据层和热数据层数据处理方法.
在它采用DRAM加英特尔傲腾持久内存配置时,不仅会增加热数据层的容量,还可支持各种数据类型.
将温数据作为完整的SAPHANA实例存储在持久内存中会增加可运行多模型和高级分析(例如混合事务/分析处理、人工智能和机器学习预测、无人机影像的地理空间和图形分析、引导式集中采购、物联网(IoT)传感器数据的上下文分析)的热数据量.
这种动态分层的替代方案还可以通过增加温数据的存储容量来降低数据存储成本,而全新温数据SAPHANA实例的每TB成本会低于热数据存储.
英特尔傲腾持久内存重新定义数据管理将英特尔傲腾持久内存与DRAM结合使用可以让企业和机构降低总体拥有成本、确保业务连续性并增加SAPHANA部署的内存容量,由此颠覆SAPHANA的格局.
通过服务器整合,在更少的SAPHANA节点上放置更大的数据集、实现更快的处理速度和更多功能,由此减少基础设施和运营成本.
使用每TB成本低于DRAM的英特尔傲腾持久内存轻松地横向/纵向扩展SAPHANA实例.
利用数据持久性来提高SAPHANA重启速度和服务可用性.
添加更大的内存容量和接近DRAM的处理速度,让SAPHANA能够支持新技术和混合工作负载.
SAPHANA2.
3是首个面向英特尔傲腾持久内存进行优化的大规模数据平台.
与特定型号的英特尔至强可扩展处理器配合使用时,英特尔傲腾持久内存能够改变传统的SAPHANA数据层基础设施、革新数据的处理和存储方式.
这些技术将帮助企业和机构更快地访问更多的数据,优化高级数据处理技术的性能.
有关更多信息,请访问intel.
cn/content/www/cn/zh/architecture-and-technology/optane-dc-persistent-memory.
html、intel.
cn/content/www/cn/zh/big-data/partners/sap/overview.
html、sap.
com/persistent-memory或sap.
cn/products/hana.
html.
解决方案简介1Domo,"DataNeverSleeps5.
0"(数据永不眠5.
0),2017.
domo.
com/learn/data-never-sleeps-5.
2支持的系统内存比近期推出的解决方案(代表目前安装的数据中心基础设施)提高多达6倍.
对于联机分析处理(OLAP)工作负载,SAP认证了SAPHANA2平台在使用搭载英特尔傲腾持久内存的第二代英特尔至强可扩展处理器家族产品时,每个基于四路配置的系统最多支持18TB的内存,每个基于八路配置的系统最多支持36TB的内存.
而使用上一代英特尔至强可扩展处理器家族产品的系统(代表典型的数据中心基础设施)在采用四路配置时最多支持3TB内存,采用八路配置时最多支持6TB内存.
出于比较目的,SAP认证了使用上一代英特尔至强可扩展处理器家族产品的系统在采用四路配置时最多支持3TB内存,因此,基于第二代英特尔至强可扩展处理器家族产品的系统支持的内存比其取代的上一代产品高出50%.
3支持的系统内存比近期推出的解决方案(代表目前安装的数据中心基础设施)提高多达3倍.
对于联机事务处理(OLTP)工作负载,SAP认证了SAPHANA2平台在使用搭载英特尔傲腾持久内存的第二代英特尔至强可扩展处理器家族产品时,每个基于四路配置的系统最多支持18TB的内存,每个基于八路配置的系统最多支持36TB的内存.
而使用上一代英特尔至强可扩展处理器家族产品的系统(代表典型的数据中心基础设施)在采用四路配置时最多支持6TB内存,采用八路配置时最多支持12TB内存.
出于比较目的,SAP认证了使用上一代英特尔至强可扩展处理器家族产品的系统在采用四路配置时最多支持6TB内存,因此,基于第二代英特尔至强可扩展处理器家族产品的系统支持的内存比其取代的上一代产品高出50%.
4服务器整合的程度可能会因现有硬件的差异而有所不同.
整合后的SAPHANA实例必须符合包括CPU和DRAM容量在内的规模调整准则.
5整合后的示例基于标准硬件规格:每路3TB,数据库存储最高达24TB,每DIMM英特尔傲腾持久内存容量最高达512GB.
6SAPHANA模拟工作负载,使用SAPBW版本的SAPHANA标准应用基准测试版本2(2018年5月30日).
使用传统DRAM的基准配置:搭载8颗英特尔至强铂金8176M处理器(28个内核,165W,2.
1GHz)的联想ThinkSystemSR950*服务器.
总内存包括48个16GBTruDDR4*2,666MHzRDIMM和5个ThinkSystem2.
5英寸PM1633a3.
84TB容量的SAS12GB热插拔固态盘(用于SAPHANA存储).
操作系统是SUSE*Linux*EnterpriseServer(SLES*)12SP3,使用SAPHANA2.
0SPS03和6TB数据集.
启动时间:50分钟.

使用DRAM和英特尔傲腾持久内存组合的新配置:搭载8颗英特尔至强铂金8176M处理器(28个内核,165W,2.
1GHz)的联想ThinkSystemSR950服务器.
总内存包括48个16GBTruDDR42,666MHzRDIMM、48个128GB英特尔傲腾持久内存模块(PMM)和5个ThinkSystem2.
5英寸PM1633a3.
84TB容量的SAS12GB热插拔固态盘(用于SAPHANA存储).
操作系统是SLES12SP3,使用SAPHANA2.
0SPS03和6TB数据集.
启动时间:4分钟.
性能测试结果基于配置中所示日期进行的测试,且可能并未反映所有公开可用的安全更新.
详情请参阅配置信息披露.
没有任何产品或组件是绝对安全的.

性能测试中使用的软件和工作负荷可能仅在英特尔微处理器上进行了性能优化.
诸如SYSmark和MobileMark等测试均系基于特定计算机系统、硬件、软件、操作系统及功能.
上述任何要素的变动都有可能导致测试结果的变化.
请参考其他信息及性能测试(包括结合其他产品使用时的运行性能)以对目标产品进行全面评估.
更多信息,详见intel.
cn/benchmarks.
描述的成本降低情景均旨在在特定情况和配置中举例说明特定英特尔产品如何影响未来成本并提供成本节约.
情况均不同.
英特尔不保证任何成本或成本降低.
英特尔技术特性和优势取决于系统配置,并可能需要支持的硬件、软件或服务得以激活.
产品性能会基于系统配置有所变化.
没有任何产品或组件是绝对安全的.
更多信息请从原始设备制造商或零售商处获得,或请见intel.
cn.
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