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Mit In-Memory-Computing lässt sich die Verfügbarkeit von Personal, Material und Maschinen praktisch in Echtzeit analysieren. Produktionsverantwortliche können so schneller Abläufe optimieren und auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren. Hybride Ansätze, die In-Memory mit herkömmlicher, relationaler Datenhaltung kombinieren, spielen die spezifischen Stärken der Technologie gezielt aus.
Bild: IFS Deutschland GmbH & Co. KGUnternehmen erwarten heute mehr von einer Business Software, als lediglich IT-Unterstützung für ihre Abläufe und eine Optimierung ihrer Prozesse. Sie benötigen zusätzlich tiefe Einblicke in ihr Geschäft, die es den Verantwortlichen ermöglichen, das Unternehmen sicher und zielgerichtet zu steuern. Eine moderne Business Software sollte deshalb auf jeder Ebene - von der Fertigungshalle bis in die Chefetage - Analysen liefern, auf deren Grundlage sich bessere, weil fundiertere Entscheidungen treffen lassen. Idealerweise stehen diese Analysen in Echtzeit zur Verfügung und werden von der Software so visualisiert, dass die Verantwortlichen sie einfach erfassen und unverzüglich die Weichen richtig stellen können. Als passende Technologie für die schnelle Analyse von Daten hat sich das In-Memory-Computing herauskristallisiert. Die Idee dahinter: Die Daten werden anstatt auf Festplatten permanent im Hauptspeicher vorgehalten. Im Fall von Abfragen ist es dadurch nicht länger nötig, die Daten erst von den Festplatten in den Hauptspeicher zu laden, um sie dann dort verarbeiten zu können. Analysen lassen sich so erheblich schneller durchführen und ihre Ergebnisse schneller visualisieren. Darüber hinaus werden die Daten beim In-Memory-Computing meist nicht wie bei herkömmlichen relationalen Datenbanken zeilenorientiert vorgehalten, sondern spaltenorientiert. Das verlangsamt zwar die schreibenden, beschleunigt aber die lesenden Zugriffe erheblich - und genau darauf kommt es ja bei Abfragen an. Wird beispielsweise ein bestimmter Name gesucht, kann die entsprechende Spalte sequenziell ohne Sprünge ausgelesen werden. Ein weiterer Vorteil der Spaltenorientierung: Die abgelegten Daten lassen sich im Vergleich zur Zeilenorientierung sehr stark komprimieren. Als Faustregel kann dabei ein Verhältnis von zehn zu eins gelten. Das heißt: Eine Datenmenge, die auf einer Festplatte einen Speicherplatz von einem Terabyte beansprucht, lässt sich beim spaltenorientierten In-Memory-Computing in rund 100 Gigabyte Hauptspeicher unterbringen. Die Tatsache, dass Hauptspeicher deutlich teurer als Festplattenspeicher ist, fällt dadurch deutlich weniger ins Gewicht.
Abfragen lassen sich enorm beschleunigen
Den größten Nutzen entfaltet das In-Memory-Computing in Kombination mit spaltenorientierter Datenhaltung bei stark eingrenzenden Abfragen - also wenn innerhalb einer großen Grundmenge an Informationen nach einer sehr kleinen Teilmenge gesucht wird. Beispiele dafür sind etwa die Rabatt- oder Mehrwertsteuerbeträge einiger spezieller, hunderter Verkäufe aus einer Gesamtmenge von einigen tausend Verkäufen. Erfahrungen aus der Unternehmenspraxis zeigen, dass sich derartige Abfragen je nach Fall um den Faktor zehn bis tausend beschleunigen lassen. Je eingrenzender die Suchen sind, desto höher fällt dieser Faktor aus. Zu den Hauptprofiteuren zählen deshalb vor allem die Rechnungswesen-Abteilungen. Ihre Mitarbeiter müssen beim Monats-, Quartals- und Jahresreporting, zahlreiche Auswertungen erstellen und Kennzahlen ermitteln. Sie stehen auch das ganze Jahr über vor der Herausforderung, Ad-hoc-Anfragen des Managements möglichst schnell zu beantworten. Bei diesen Tätigkeiten sind häufig große Informationsmengen auszuwerten, etwa um mit Hilfe historischer Daten Mehrjahres-Trends aufzuzeigen. Im Praxiseinsatz hat sich gezeigt, dass Reports, deren Erzeugung auf herkömmliche Weise durchgeführt rund zehn Minuten in Anspruch nehmen, mit spaltenorientiertem In-Memory-Computing, sich in weniger als einer Sekunde erstellen lassen. Aber auch produktionsspezifische Analysen können davon erheblich profitieren. Verfügbarkeiten von Personal und Teilen beispielsweise oder Auslastungsquoten von Produktionslinien und Maschinen lassen sich praktisch in Echtzeit ermitteln und ermöglichen den Verantwortlichen in der Fertigung schnellere und bessere Entscheidungen. Sie können schneller planen, Abläufe optimieren und auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren, etwa bei kurzfristigen Aufträgen von Schlüsselkunden, die die bisherige Fertigungsplanung komplett auf den Kopf stellen. Muss in solch einem Fall die Materialsbedarfsplanung komplett neu gemacht werden, geht das erheblich schneller und es können diverse Planungsszenarien problemlos durchgespielt werden, um die bestmögliche Lösung zu finden.
Von der Festplatte in den Hauptspeicher
Eine Unternehmenssoftware, die einen hybriden Ansatz verfolgt und In-Memory-Computing mit herkömmlicher Datenhaltung kombiniert, kann diese Stärken optimal ausspielen. Ein Beispiel dafür ist die Business Software IFS Applications. Sie ist so konzipiert, dass sich die In-Memory-Technologie gezielt auf die Bereiche der Software anwenden lässt, in denen sie ihren größten Nutzen verspricht. Dazu können einzelne Tabellen, aus ihrer relationalen Datenbank von den Festplatten in den Hauptspeicher verlegt werden, wo das System sie dann in spaltenorientierter Form vorhält. Um möglichst schnell und unkompliziert von dieser Technologie profitieren zu können, bringt die Lösung bereits im Standard zahlreiche vordefinierte In-Memory-Beschleunigungs-Pakete mit. Darüber hinaus enthält die Software über 100 analytische Schemata, also Informations-Cluster für Bereiche wie Bilanzanalyse, Risikoanalyse, Sales-Reporting oder Verfügbarkeiten von Maschinen und Personal. Mit einem speziellen Advisor-Tool können die einzelnen Pakete und Cluster per Mausklick für In-Memory aktiviert werden. Bei Bedarf können die Nutzer aber auch individuelle Bereiche konfigurieren, indem sie selbst festlegen, welche Datenbanktabellen von der Festplatte in den Hauptspeicher wandern sollen. Auf diese Weise können sie eigene In-Memory-Pakete erstellen, die bestehenden Pakete modifizieren oder Drittsysteme einbeziehen, die an die Unternehmenssoftware angebunden sind.
Komplett In-Memory lohnt sich nicht
Grundsätzlich ermöglicht dieser Ansatz auch die komplette Business Software In-Memory zu betreiben. Ein wirklicher Vorteil ergäbe sich daraus aber nicht. Ihren größten Nutzen entfaltet die Technologie bei der Analyse von Daten. Bei der Transaktionsverarbeitung dagegen - die bei einer Unternehmenssoftware den Hauptteil der Datenverarbeitung ausmacht - erzielt sie nur einen vernachlässigbar kleinen Beschleunigungseffekt. Das gilt vor allem dann, wenn die Unternehmenssoftware durchgängig integriert ist und deshalb nicht laufend einzelne Module synchronisiert werden müssen. Indem solch ein hybrider Ansatz Unternehmen aber erlaubt, ihre Business Software weiterhin auf Basis einer relationalen Datenbank zu betreiben, schützt er ihre Investitionen. Sie sind nicht gezwungen, eine neue, spezielle In-Memory-Datenbank einzuführen, um die Vorteile dieser Technologie nutzen zu können. Stattdessen können sie ihre vorhandenen Datenbanken behalten und müssen sich damit auch nicht von ihrem über Jahre aufgebauten Know-how dafür trennen.
Mit In-Memory-Computing lässt sich die Verfügbarkeit von Personal, Material und Maschinen praktisch in Echtzeit analysieren. Produktionsverantwortliche können so schneller Abläufe optimieren und auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren. Hybride Ansätze, die In-Memory mit herkömmlicher, relationaler Datenhaltung kombinieren, spielen die spezifischen Stärken der Technologie gezielt aus.
Bild: IFS Deutschland GmbH & Co. KGUnternehmen erwarten heute mehr von einer Business Software, als lediglich IT-Unterstützung für ihre Abläufe und eine Optimierung ihrer Prozesse. Sie benötigen zusätzlich tiefe Einblicke in ihr Geschäft, die es den Verantwortlichen ermöglichen, das Unternehmen sicher und zielgerichtet zu steuern. Eine moderne Business Software sollte deshalb auf jeder Ebene - von der Fertigungshalle bis in die Chefetage - Analysen liefern, auf deren Grundlage sich bessere, weil fundiertere Entscheidungen treffen lassen. Idealerweise stehen diese Analysen in Echtzeit zur Verfügung und werden von der Software so visualisiert, dass die Verantwortlichen sie einfach erfassen und unverzüglich die Weichen richtig stellen können. Als passende Technologie für die schnelle Analyse von Daten hat sich das In-Memory-Computing herauskristallisiert. Die Idee dahinter: Die Daten werden anstatt auf Festplatten permanent im Hauptspeicher vorgehalten. Im Fall von Abfragen ist es dadurch nicht länger nötig, die Daten erst von den Festplatten in den Hauptspeicher zu laden, um sie dann dort verarbeiten zu können. Analysen lassen sich so erheblich schneller durchführen und ihre Ergebnisse schneller visualisieren. Darüber hinaus werden die Daten beim In-Memory-Computing meist nicht wie bei herkömmlichen relationalen Datenbanken zeilenorientiert vorgehalten, sondern spaltenorientiert. Das verlangsamt zwar die schreibenden, beschleunigt aber die lesenden Zugriffe erheblich - und genau darauf kommt es ja bei Abfragen an. Wird beispielsweise ein bestimmter Name gesucht, kann die entsprechende Spalte sequenziell ohne Sprünge ausgelesen werden. Ein weiterer Vorteil der Spaltenorientierung: Die abgelegten Daten lassen sich im Vergleich zur Zeilenorientierung sehr stark komprimieren. Als Faustregel kann dabei ein Verhältnis von zehn zu eins gelten. Das heißt: Eine Datenmenge, die auf einer Festplatte einen Speicherplatz von einem Terabyte beansprucht, lässt sich beim spaltenorientierten In-Memory-Computing in rund 100 Gigabyte Hauptspeicher unterbringen. Die Tatsache, dass Hauptspeicher deutlich teurer als Festplattenspeicher ist, fällt dadurch deutlich weniger ins Gewicht.
IFS Deutschland GmbH & Co. KG
Dieser Artikel erschien in IT&PRODUCTION April 2016 - 06.04.16.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
