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Überraschend mehr Möglichkeiten
© OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH 2018 Whitepaper
In-Memory-Technologien im BI/Analytics-Umfeld Wann lohnt sich der Einsatz, und was versprechen die Hersteller?
WHITEPAPER
2 © OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH 2018
In-Memory-Technologien im BI/Analytics-Umfeld
Wann lohnt sich der Einsatz, und was versprechen die Hersteller?
Über den Autor
Christoph Simm – Christoph Simm ist
Associate Developer im Bereich Business
Intelligence. Bei OPITZ CONSULTING engagiert
er sich sowohl in den Bereichen Reporting und
Dashboarding als auch in der ETL-Verarbeitung
in Kundenprojekten.
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Christoph Simm
OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH
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Text und Abbildungen wurden sorgfältig entworfen. Die OPITZ
CONSULTING Deutschland GmbH ist für den Inhalt nicht
juristisch verantwortlich und übernimmt keine Haftung für
mögliche Fehler und ihre Konsequenzen. Alle Rechte, z. B. an
den genannten Prozessen, Show Cases, Implementierungs-
beispielen und Quellcode, liegen bei der OPITZ CONSULTING
Deutschland GmbH. Alle genannten Warenzeichen sind
Eigentum ihrer jeweiligen Besitzer.
Inhalt
1 Vorwort 3
2 Einführung 3
3 In-Memory – kein Schnee von gestern! 3 3.1 Nutzen und Mehrwerte 4 3.2 Gibt es auch Nachteile? 4
4 Was versprechen die Hersteller? 4 4.1 Oracle 4 4.2 SAP HANA 5 4.3 Microsoft 5 4.4 Exasol 6 4.5 Apache Ignite 7
5 Ab wann empfiehlt sich In-Memory? 8 5.1 Real-Time-Analytics 8 5.2 Predictive Analytics 8
6 Fazit 8
7 Quellen 9
In-Memory-Technologien im BI/Analytics-Umfeld Überraschend mehr Möglichkeiten
© OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH 2017 3
1 Vorwort
Datenbanksysteme sind die zentralen Pfeiler eines agierenden
Unternehmens. Sie sind im Laufe der Jahre immer wichtiger und
mittlerweile essenziell geworden. Durch die heutige
Schnelllebigkeit unterliegen nicht nur Konsumenten einem
exponentiellen Datenwachstum, sondern auch das
Datenaufkommen in den Unternehmen wächst stark an. Hierbei
entstehen völlig neue Herausforderungen, die dem Big-Data-
Zeitalter zugesprochen werden.
Es ist allerdings nicht nur das Wachstum der Datenmengen, das
ja schon zunimmt, seit die ersten Rechenzentren gegründet
wurden. Insbesondere die Form der Daten und die
Geschwindigkeit, in der diese erzeugt werden, stellen die
klassischen Datenbanksysteme vor völlig neue Aufgaben. Der
globalisierte Handel erfordert von den Unternehmen schnellere
Entscheidungen in kürzerer Zeit, um sich Wettbewerbsvorteile
gegenüber der Konkurrenz zu sichern.
An diesem Punkt knüpfen Business-Intelligence-Systeme an: Mit
ihnen entwickeln sich (Unternehmens-)Daten zu Informationen,
die Entscheidungen unterstützen und damit selbst einen
unternehmerischen Mehrwert schaffen können. Im Zuge der
Digitalisierung werden aber auch die unterstützenden Analysen
und Auswertungen immer komplexer und umfassen höhere
Datenmengen als je zuvor.
Die In-Memory-Technologie bietet mittlerweile finanzierbare
Lösungen, um die Flaschenhälse der bisherigen Technologien
zu umgehen.
2 Einführung
In diesem Whitepaper soll die In-Memory-Technologie speziell
in ihrem Bezug zum BI-Bereich vorgestellt werden.
Der Begriff „In-Memory“ wurde zuletzt durch andere Hype-
Keywords von den vorderen Plätzen verdrängt. Nun gehört das
Thema wieder auf die Tagesordnung. Mit einem Überblick über
die wichtigsten aktuell verfügbaren Technologien in diesem
Bereich, möchten wir die In-Memory-Technologie wieder ins
Gespräch bringen. Dazu stellen wir Ihnen aktuelle Lösungen
einiger Softwarehersteller vor.
Das Whitepaper ist in drei grobe Abschnitte untergliedert:
Definition und Erläuterung der In-Memory-Technologie
Überblick der Produktpalette relevanter Softwarehersteller
Szenarien für den Einsatz einer In-Memory-Technologie
3 In-Memory – kein Schnee von gestern!
In einfachen Worten gesagt bedeutet In-Memory-Technologie
die Nutzung des Arbeitsspeichers als Speicherort. Bereits seit
den 1980er-Jahren ([1] (S.14) gibt es diese Technologie, und sie
besticht nach wie vor durch enorme Vorteile gegenüber der
klassischen Speicherung. Die folgende Tabelle zeigt die
Antwortzeiten eines Arbeitsspeichers und einer Festplatte im
Vergleich:
Action Time
Main Memory Access 100 ns
Read 1 MB Sequentially from Memory 250,000 ns
Disk Seek 5,000,000 ns
Read 1 MB Sequentially from Disk 30,000,000 ns
Abb. 1. Zugriffszeiten auf Speichermedien (Quelle [1], S.9)
Aus dieser Tabelle lässt sich entnehmen, welche Vorteile die
Speicherung auf dem Arbeitsspeicher mit sich bringt. Aber wenn
es die Technologie schon so lange gibt und sie diese deutlichen
Vorteile mit sich bringt, warum wurde sie dann nicht schon
längst zum Standard in heutigen Datenbanksystemen?
Diese Antwort ist ganz einfach beantworten: Sie war zu teuer.
(Siehe Abb. 2) Die Speicherpreise lagen in den 1980er-Jahren
noch um ein Vielfaches höher als heutzutage. Erst infolge der
drastischen Preissenkungen bei Hardware in den vergangenen
Jahren ist die In-Memory-Technologie heute wieder eine
bezahlbaren Option, wenn es darum geht, für heutige
Herausforderungen effektiv gerüstet zu sein.
WHITEPAPER
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Abb. 2. Historische Entwicklung der Hardwarepreise (Quelle [2])
Nicht nur die Preise sind gesunken. Im gleichen Zuge stieg auch
die Leistungsfähigkeit der Hardware gemäß des Mooreschen
Gesetzes.
3.1 Nutzen und Mehrwerte
In einer In-Memory-Datenbank können deutlich höhere
Zugriffsgeschwindigkeiten erreicht werden als auf
herkömmlichen Systemen, was die Datenverarbeitung immens
beschleunigt und den Durchsatz erhöht. Von Vorteil ist dies
beispielsweise bei einer Echtzeit-Datenverarbeitung, bei der der
Fokus naturgemäß auf hoher Performance und Geschwindigkeit
liegt.
Wie bereits im Vorwort angeschnitten, ermöglicht die
In-Memory-Technologie komplexere Analysen auch im Big-Data-
Umfeld und unterstützt das Unternehmensmanagement damit
maßgeblich bei der Entscheidungsfindung.
Die Einbettung von In-Memory-Technologien in bestehende
Enterprise-Systeme führt zu geringeren TCOs (Total Costs of
Ownership), wenn im gleichen Zuge teure Drittsysteme abgelöst
und stattdessen hauseigene Produkte mit In-Memory-
Technologie eingesetzt werden. Gerade im Bereich Analytics
gibt es eine Vielzahl von Produkten und Möglichkeiten.
In-Memory-Technologie ermöglicht zudem das noch junge
Themenfeld der In-Database Analytics. Der Nutzen von
In-Database Analytics liegt darin, umfangreiche Auswertungen
direkt auf der Datenbank ausführen zu lassen, und damit nicht
nur von Geschwindigkeitsvorteilen zu profitieren, sondern auch
bei der Administration, beim Datenschutz und bei der
Operationalisierung in (bestehenden) Unternehmenslösungen.
3.2 Gibt es auch Nachteile?
Auch die In-Memory-Technologie kann Nachteile mit sich
bringen, die sich allerdings eher in Grenzen halten. Folgende
Punkte lassen sich hierzu nennen:
Im Vergleich zur traditionellen Speicherung ist In-Memory
immer noch teurer.
In-Memory bietet keine Persistenz im Arbeitsspeicher.
Die Anschaffungs- bzw. Investitionskosten für eine In-Memory-
Lösung sind immer noch höher als für ein klassisches RDBMS.
Durch die Speicherung und die Verarbeitung der Daten im
Arbeitsspeicher kann ein Systemabsturz oder -ausfall zum
Verlust von Daten führen.
Allerdings kann man sich davor schützen, indem man die Daten
redundant auf festen Speichermedien hält und nur die
relevanten Daten im Arbeitsspeicher lädt. Nach dem „Least
recently used“-Prinzip bleiben selten verwendete Dateien dann
im Festplattenspeicher und entlasten damit den
Arbeitsspeicher.
4 Was versprechen die Hersteller?
Große Hersteller wie Oracle, Microsoft und auch SAP werben
mit In-Memory-Technologien in ihrem Produktportfolio. Neben
diesen „Global Playern“ gibt es auch einen kleineren deutschen
Anbieter namens Exasol, der mit der „schnellsten In-Memory-
Datenbank der Welt" wirbt. Allerdings sollen nicht nur rein
kommerzielle Anbieter betrachtet werden, sondern auch Open-
Source-Lösungen können eine vielversprechende Alternative
sein. In diesem Bereich hat sich die Apache Software Foundation
bereits ein gutes Image erarbeitet.
In diesem Abschnitt soll ein kurzer Überblick über die
unterschiedlichen In-Memory-Systeme im BI-Umfeld gegeben
werden.
4.1 Oracle
Oracle bietet mit der neuesten 12c Datenbank eine In-Memory-
Option an, um analytische Abfragen und Auswertungen mit
höherer Performance zu beschleunigen. Dies bewirbt der
Anbieter als zusätzliches Feature seines Produkts.
Abb. 3. Oracle In-Memory Architecture (Quelle [3])
Wie andere setzt auch Oracle auf die spaltenbasierte
Speicherung der Daten im In-Memory-Bereich.
In-Memory-Technologien im BI/Analytics-Umfeld Überraschend mehr Möglichkeiten
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Oracle hat eine sogenannte Dual-Format-Architektur aufgebaut
(siehe Abb. 3), die einen parallelen Betrieb der Daten sowohl in
einer zeilen- als auch in einer spaltenbasierten Speicherung im
Arbeitsspeicher ermöglicht. Spaltenbasierte Daten können sehr
gut komprimiert werden, was die Datenmengen drastisch
reduziert. Dank Multi-Core CPUs werden die Abfragen parallel
verarbeitet und SIMD Vectoring wird unterstützt.
Der integrierte Oracle SQL Optimizer unterscheidet zwischen
analytischen und transaktionalen SQL-Abfragen. Die
analytischen Abfragen werden mithilfe der spaltenbasierten
Tabellen durchgeführt und die rein transaktionalen Abfragen
mit den zeilenbasierten Daten beantwortet. Oracle verspricht
eine volle transaktionale Konsistenz zwischen den beiden
Tabellenformaten. Die spaltenbasierten Tabellen befinden sich
ausschließlich im Arbeitsspeicher und werden nicht persistent
gespeichert. Oracle verspricht mit dieser Technologie eine Real-
Time Performance dank State-of-the-Art-Algorithmen für die
In-Memory-Abfragen.
Durch die spaltenbasierte Speicherung in der In-Memory-
Datenbank fallen die Indizes für analytische Abfragen weg, das
hat einen Performanceschub für einfache OLTP-Abfragen zur
Folge, da die Datenbank weniger Indizes verwalten muss. Der
Kunde hat die Möglichkeit, nur „heiße Daten“ im
In-Memory-Bereich zu halten, somit weniger relevante oder
performance-lastigere Dateien auf normalen Festplatten-
speichern zu persistieren und auf diese Weise Kosten zu sparen.
4.2 SAP HANA
SAP hat mit HANA eine komplette In-Memory-Computing-
Plattform geschaffen. Auf der In-Memory-Datenbank werden
sämtliche Daten der betrieblichen Anwendungen abgerufen
und gespeichert. SAP wirbt damit, dass nicht nur die eigenen
Anwendungen in der In-Memory-Plattform betrieben werden
können, sondern dass HANA die Software- und
Datenintegration von anderen Herstellern ermöglicht.
Hierdurch entsteht ein modernes Date Warehouse, für die Live-
Integration von Echtzeitdaten. [4]
Abb. 4. SAP HANA Plattform (Quelle [4])
1 ACID beschreibt die gewünschte Eigenschaft eines
DBMS „Atomacity, Consistency, Isolation und Durability“.
Der Kern der SAP HANA Plattform ist ein relationales
Datenbankmanagementsystem, das sowohl OLTP- als auch
OLAP-Datensätze kombiniert. Die In-Memory-Datenbank ist
ACID1-kompatibel und setzt wie Oracle auf eine spaltenbasierte
Speicherung mit hohen Kompressionsraten.
SAP verspricht eine parallele Datenverarbeitung dank Multi-
Core CPUs und unterstützt auch SIMD Vectoring. Mit SAP HANA
Dynamic Tiering werden „heiße Daten“ im Arbeitsspeicher
gehalten und irrelevante Daten auf Festplatten gespeichert. Hier
sind Parallelen zur Oracle In-Memory-Datenbank zu erkennen.
SAP HANA bietet im Bereich Analytics folgende Möglichkeiten
an:
Textanalysen und Suche (Textmining)
Unterstützung von geographischen Daten
Predictive Analytics Libraries (PAL) für Data Mining
R-Unterstützung
Auswertung von Streaming-Daten
SAP wirbt mit drei unterschiedlichen vorentwickelten Systemen
auf Basis der HANA Technologie. Darunter werden auch
Möglichkeiten für Big-Data-Szenarien abgedeckt.
SAP S/4HANA: S/4HANA ist eine umfassende ERP-Business
Suite, die speziell für die In-Memory-Technologie entwickelt
wurde. SAP bietet S4/HANA als On-Premises- und Cloud-
Variante an. [5]
SAP Vora: Mit SAP Vora wird eine Big-Data-Datenverarbeitung
und -auswertung auf Grundlage der In-Memory-Technologie
ermöglicht. Kompatibel mit Vora sind Apache Hadoop oder
Apache Spark Cluster. [6]
SAP BW/4HANA: BW/4HANA bietet eine umfassende Data-
Warehouse-Lösung auf Basis der In-Memory-Technologie an.
SAP wirbt mit einer Echtzeitlösung entweder als On-
Premises- oder als Cloud-Variante. Eine Integration von SAP
und Nicht-SAP-Anwendungen soll in einer Umgebung zur
Bereitstellung einer „single version of the truth“ ermöglicht
werden.
[7]
4.3 Microsoft
Microsoft hat mit seinem Projekt Hekaton auch eine In-Memory-
Technologie-Variante für seinen SQL Server entwickelt. Seit
Microsoft SQL Server 2014 wird die In-Memory-OLTP-
Funktionalität unterstützt. Mit der neuesten 2016er-Version
wurde diese nochmals verbessert. Ähnlich wie bei Oracle
handelt es sich um eine optionale Variante der Datenbank.
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Es werden also nicht spezifische In-Memory-Lösungen
beworben, sondern nur der Nutzen und Mehrwert der
Technologie vorgestellt.
Abb. 5. Advanced Features of Microsoft SQL Server 2016
(Quelle: [9])
Microsoft nutzt einen Columnstore-Index, um die
spaltenbasierten Daten im Arbeitsspeicher zu speichern,
abzurufen oder zu verwalten. Hierbei können die bei der
spaltenbasierten Speicherung üblichen hohen
Kompressionsraten erreicht werden. Das führt zum einen zu
einer Reduktion der Datenmenge, zum anderen kann die
Abfrageleistung erhöht werden.
In SQL Server 2016 wird mithilfe des Columnstores auch die
operative Echtzeitanalyse eingeführt. Auch hier lassen sich
Parallelen zur Oracle Datenbank feststellen. Microsoft wirbt mit
einer zeitgleichen Ausführung von Analyse- und OLTP-Abfragen
auf den gleichen Datenbanktabellen.
Abb. 6. Operative Echtzeitanalyse von SQL Server 2016
[Quelle: 10]
Der Columnstore-Index enthält hierbei eine Kopie der Daten im
Datenspeicher, auf denen die Analyseabfragen durchgeführt
werden können, während der Festplattenspeicher für die
transaktionalen Abfragen genutzt wird. Die In-Memory-OLTP-
Funktionalität kann sowohl in der On-Premises- als auch in der
Cloud-Variante von Azure genutzt werden.
Im Bereich von Data Analytics bietet Microsoft eine breite
Palette an Produkten, die von der In-Memory-Technologie
profitieren. Zum einen gibt es den Microsoft R Server, dessen
Funktionalitäten auch im SQL Server als Microsoft R Services
integriert sind und die R direkt auf der Datenbank unterstützen,
weil der R-Code in T-SQL-Prozeduren eingebettet werden kann.
Zudem unterstützt die neueste Version des SQL Servers 2017
mittlerweile auch Python.
4.4 Exasol
Die Firma Exasol entstand aus einem universitären
Forschungsprojekt heraus und wirbt offensiv mit „der
schnellsten In-Memory-Datenbank der Welt“. In den TPC-H
Benchmarks konnte sich Exasol gegenüber der Konkurrenz
durchsetzen und zeigen, wie leistungsstark ihr Produkt bereits
ist. [15]
Exasol hat sich komplett auf die In-Memory-Technologie
spezialisiert und bietet somit anders als die anderen
vorgestellten Hersteller keine weiteren Produkte an. Exasol
wirbt für seine Datenbank mit ähnlichen Features wie die
anderen Anbieter.
Abb. 7. Exasol-Plattform (Quelle: [14])
Die Exasol Datenbank kann als Data Warehouse, Data-Mart und
Accelerator-Schicht für betriebliche BI-Anwendungen dienen,
um Reporting und Analysen zu beschleunigen. Sie wurde
speziell für Analysezwecke entwickelt und verspricht eine
Echtzeitauswertung von großen Datenmengen.
Exasol kann auch in eine bestehende Softwarelandschaft
integriert werden, da sie mit den meisten ETL und BI Tools wie
Alteryx, Tableau, MicroStrategy, Birst, IBM Cognos, SAP
BusinessObjects, Informatica, Talend und Pentaho kompatibel
ist. Exasol kann auch in Kombination mit einem Hadoop Cluster
betrieben werden und unterstützt R, Python, Java und Lua für
Advanced In-Database Analytics.
In-Memory-Technologien im BI/Analytics-Umfeld Überraschend mehr Möglichkeiten
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Technologisch wird auch hier das spaltenbasierte Verfahren
eingesetzt, um zum einen die Performance der analytischen
Abfragen zu verbessern und zum anderen die Datenmengen zu
verringern. Es wird mit einer „tuningfreien Datenbank“
geworben, bei der keine weiteren Anpassungen notwendig sind.
Intelligente Algorithmen überwachen die Datenbank-
operationen und passen sich eigenständig an.
Exasol bietet drei verschiedene Produktvarianten an, die zudem
auf vier unterschiedlichen Plattformen betrieben werden
können.
Abb. 8. Exasol Varianten (https://www.exasol.com/de/produkt/)
Exasol One: Günstigste Variante mit einem Ein-Knoten-
System von bis zu 1 TB.
Exasol Enterprise Cluster: Enterprise Variante der EXASOL
mit einer unbegrenzten Skalierbarkeit und
Hochverfügbarkeit.
Exasol Enterprise Cluster Advanced: Erweiterte Enterprise-
Variante mit leistungsstarken In-Database Analytics und der
Unterstützung von Data Science im Big-Data-Bereich.
Die Produkte können auf unterschiedlichen Plattformen
aufgesetzt werden. So können eigene Hardware-Ressourcen
genutzt werden oder eine Cloud-Variante.
On-Premises: Eigene Hardwarenutzung für eine Exasol
Datenbank. Exasol bietet allerdings auch eine Variante mit
Hardware und Software an.
ExaCloud: Exasol bietet eine Database-as-a-Service-(DBaaS)-
Lösung in der eigenen Cloud an, um auf das Know-how von
Exasol noch stärker zu vertrauen.
Amazon Web Services (AWS): Die In-Memory-Datenbank
kann auch auf dem Amazon Cloud Service AWS eingerichtet
werden, um von den Vorteilen der leistungsstarken und
belastbaren Amazon Server zu profitieren.
Microsoft Azure: Neben AWS unterstützt Exasol auch
Microsoft Azure, um somit auch bestehende Azure Kunden
anzusprechen.
Im Gegensatz zu den anderen Herstellern wirbt Exasol mit
geringeren Kosten und einer gleichzeitig höheren Leistung als
andere In-Memory-Datenbanken. Gerade der Kostenfaktor ist
oftmals eine kritische Zahl, so dass die Betrachtung einer Open-
Source-In-Memory-Datenbank sehr interessant sein kann.
Daran knüpft der nächste Abschnitt mit der Ignite Plattform von
Apache an.
4.5 Apache Ignite
Apache bietet mit Ignite eine eigene In-Memory-Computing-
Plattform an. [24] Technologisch ähnelt Ignite den bisher
vorgestellten In-Memory-Lösungen und wird mit den folgenden
wesentlichen Merkmalen beworben:
Durable Memory: Die Datenspeicherung und -Verarbeitung
kann sowohl im Arbeitsspeicher als auch zeitgleich auf
Festplatten geschehen (siehe Abbildung 7), sofern die „Native
Persistence“ aktiviert ist. So kann zugleich eine hohe
skalierbare Performance und eine starke Datenkonsistenz
erreicht werden.
Native Persistence: Mithilfe der Native Persistence wird die
Datenspeicherung auf nichtflüchtigem Speicher aktiviert. Das
ermöglicht langlebige ACID-Funktionen.
SQL Database: Ignite bietet eine umfassende Unterstützung
von verteilten SQL Joins. Bei deaktivierter Native Persistence
ist Apache Ignite eine reine In-Memory-Datenbank.
Data Grid: Das Data Grid ist ein verteilter, transaktionaler Key-
Value Store.
Compute Grid: Unterstützung von parallelen Ausführungen
sorgen für eine hohe Performance mit einer geringen Latenz.
Zudem bietet Ignite eine Sammlung von APIs an, um eigene
Anwendungen anzubinden.
Streaming: Streaming-Datenquellen können an die Ignite
Plattform über unterschiedliche Frameworks angebunden
werden.
Machine Learning: Seit Apache Ignite 2.0 wurden die ersten
Machine Learning Features integriert, befinden sich zurzeit
aber noch in einer Betaphase.
Neben der kostenlosen Variante gibt es auch eine Enterprise
Version von GridGain, bei der es sich um eine Erweiterung von
Apache Ignite für Business-kritische Use Cases handelt. [25]
Abb. 9. Apache Ignite Plattform [23]
Apache Ignite bietet im Open-Source-Bereich eine umfassende
eigene In-Memory-Computing-Plattform an. Ein weiterer Vorteil
von Ignite liegt darin, dass es zusammen mit den für Big Data
relevanten Komponenten von Apache wie Spark, Hadoop und
Yarn betrieben werden kann.
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5 Ab wann empfiehlt sich In-Memory?
Nachdem wir uns die In-Memory-Lösungen unterschiedlicher
Hersteller näher angesehen haben, geht es nun um mögliche
Szenarien, die für den Einsatz einer In-Memory-Technologie
geeignet sind. Als Orientierung dienen Customer Stories der
einzelnen Hersteller. Aus diesen Informationen können
Branchen und häufige Einsatzgebiete der In-Memory-
Technologie entnommen werden. [18]
5.1 Real-Time-Analytics
Die Echtzeitdatenverarbeitung profitiert enorm von der
In-Memory-Technologie und kann für Unternehmen einen
entscheidenden Wettbewerbsvorteil gegenüber der
Konkurrenz bedeuten. Aber nicht nur die Verarbeitung, sondern
vor allem auch die Auswertung von Echtzeitdaten ist ein
Key Value für unternehmerische Entscheidungen. Gerade im
Bereich der Telekommunikation, der Finanzmärkte oder auch
des Online-Handels profitieren Unternehmen von einer
In-Memory-Technologie.
In einer Fallstudie von Microsoft heißt es: „because a second is
too long to wait ...”. [20] Hier zeigt sich, dass gerade im Bereich
der Finanzmärkte Transaktionen bereits in Millisekunden
abgewickelt werden. Es werden also immer schnellere
Reaktionszeiten benötigt, um auf dem Markt zu bestehen.
5.2 Predictive Analytics
Ein großer Teil der Business Intelligence umfasst den Bereich
Descriptive Analytics, und somit die Auswertung historischer
Daten. Aus diesem Erkenntnisgewinn lassen sich wichtige
Entscheidungen ableiten. Darüber hinaus können bereits
Echtzeitdaten in den Entscheidungsprozess miteinbezogen
werden, um einen noch höheren Business Value zu erzeugen.
Doch in vielen Branchen reicht es heute nicht mehr aus, „nur“
das Vergangene zu verstehen. Auf Grundlage von aktuellen und
historischen Daten möchte man Vorhersagen für zukünftige
Ereignisse entwickeln.
Damit kommen wir in den Bereich der Predictive Analytics. Die
In-Memory-Technologie kann in diesem Feld einen erheblichen
Performance-Gewinn erzeugen. Sie ermöglicht die bereits
erwähnte In-Database Analytics und gewinnt damit einen völlig
neuen Stellenwert.
Zum Beispiel spielen im Online-Handel momentan Themen wie
Dynamic Pricing oder Targeting eine große Rolle. An diesem
Punkt knüpfen Up- und Cross-Selling-Konzepte auf Basis des
Einkaufsverhaltens an. Ein sehr bekanntes Beispiel für Predictive
Analytics ist das Churn Management, bei dem potenzielle
Kundenabgänge im Vorfeld erkannt und mit gezielten CRM-
Maßnahmen verhindert werden können.
Aus den beiden aufgezeigten Szenarien lässt sich erschließen,
dass die In-Memory-Technologie vor allem in der analytischen
Abfrageverarbeitung von großem Nutzen sein kann.
Bei rein transaktionalen Geschäftsprozessen empfiehlt sich
allerdings weiterhin die Nutzung von traditionellen RDBMS, weil
klassische Systeme preislich immer noch günstiger sind.
Der höhere Preis der In-Memory-Technologie kann sich durch
bessere Business Insights und datengetriebene
Entscheidungen jedoch schnell amortisieren. Ein Stichpunkt
wäre hier die Reduzierung der Total Cost of Ownership (TCO) im
Zuge einer Neugestaltung der Infrastruktur auf Basis einer
In-Memory-Technologie, die gewiss in jedem Unternehmen
unterschiedlich ausfällt.
6 Fazit
Zum Abschluss lässt sich sagen: Die In-Memory-Technologie ist
„kein Schnee von gestern“, sondern aktueller denn je.
Im Zeitalter von Big Data und Digitalisierung werden immer
mehr Daten erzeugt, die nicht mehr nur gespeichert, sondern
auch ausgewertet werden (wollen). Viel zu groß ist daher das
Risiko, die Chance eines höheren Erkenntnisgewinnes liegen zu
lassen. Die In-Memory-Technologie kann hierbei gezielt mit der
nötigen Geschwindigkeit und Performance unterstützen. Durch
die stetig sinkenden Hardware-Preise sind In-Memory-
Lösungen nicht nur für Global Player bezahlbar, sondern
erreichen auch den Mittelstand.
Es zeigt sich, dass ein großer Trend in Richtung Database-as-a-
Service (DBaaS) bzw. Platform-as-a-Service (PaaS) geht und die
Cloud Lösungen der Anbieter häufig intensiver vermarktet
werden als die eigenen On-Premises-Lösungen.
Im Analytics-Bereich steigt die Bedeutung von In-Database-
Analytics-Lösungen auf der Basis von R und Python.. Diesen
Trend haben alle Hersteller, die wir in diesem Whitepaper
vorgestellt haben, erkannt und bieten in ihrem Portfolio solche
Lösungen an.
Diese Trends lassen sich auch aus dem Hype Cycle for Data
Management des Business-Analysten Gartner ablesen (siehe
Abb. 10). Daran lässt sich erkennen, dass zurzeit das Event
Stream Processing in Form einer Echtzeitdatenverarbeitung
sehr hoch im Trend liegt und sich auch die In-DBMS Analytics
auf einem steigenden Ast befinden. Weitere In-Memory-
Themen wie Operational In-Memory DBMS und Analytical In-
Memory DBMS erreichen zum Teil schon die Phase der
Produktivität.
In-Memory-Technologien im BI/Analytics-Umfeld Überraschend mehr Möglichkeiten
© OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH 2017 9
Abb. 10. Gartner Hype Cycle for Data Management (Quelle: [22])
7 Quellen
[1] H. Plattner, A. Zeier. (2015). In-Memory Data Management:
Technology and Applications. Springer.
[2] J. C. McCallum: “Memory Prices (1957-2017)”, Stand 1/2018:
http://jcmit.net/memoryprice.htm
[3] Oracle: “Oracle Database In-Memory”, Stand 1/2018:
http://www.oracle.com/technetwork/database/in-
memory/overview/index.html
[4] SAP: „SAP HANA: Ihr Wegbereiter in der digitalen
Transformation“, Website, Stand 1/2018:
https://www.sap.com/germany/products/hana.html
[5] SAP: “Was ist SAP S/4HANA?” Website/Video, Stand 1/2018:
https://www.sap.com/germany/products/s4hana-erp.html
[6] SAP: „Warum SAP Vora?“, Broschüre und Infoblatt, Stand
1/2018: https://www.sap.com/germany/products/hana-vora-
hadoop.html
[7] SAP: “Why SAP Busniess Warehouse”, Website, Stand
1/2018: https://www.sap.com/germany/products/business-
warehouse.why-sap.html
[8] SAP: „Datenzugriff in Echtzeit – mit den In-Memory-
Datenbankservices von SAP HANA“, Website, Stand 1/2018:
https://www.sap.com/germany/products/hana/features/in-
memory-database.html
[9] F. Lardinois: “With SQL Server 2016, Microsoft focuses on
speed, security and luring customers away from Oracle”, 2016:
https://techcrunch.com/2016/03/10/with-sql-server-2016-
microsoft-focuses-on-speed-security-and-luring-customers-
away-from-oracle/
[10] Microsoft: „Erste Schritte mit Columnstore für operative
Echtzeitanalyse“, Website, Stand 1/2018:
https://docs.microsoft.com/de-de/sql/relational-
databases/indexes/get-started-with-columnstore-for-real-time-
operational-analytics
[11] Microsoft: “In-Memory OLTP”, Website, Stand 1/2018:
https://docs.microsoft.com/de-de/sql/relational-databases/in-
memory-oltp/in-memory-oltp-in-memory-optimization
[12] Microsoft: „Optimieren der Leistung mithilfe von In-
Memory-Technologien in SQL-Datenbank“, Website, Stand
1/2018: https://docs.microsoft.com/de-de/azure/sql-
database/sql-database-in-memory
[13] Microsoft: “Übersicht und Verwendungsszenarien”,
Website, Stand 1/2018: https://docs.microsoft.com/de-
de/sql/relational-databases/in-memory-oltp/overview-and-
usage-scenarios
[14] Exasol “Die schnellste analytische In-Memory-Datenbank
der Welt“, Datasheet, Stand 1/2018:
https://www.exasol.com/wp-
content/uploads/2017/10/datasheet-exasol-2016-de.pdf
[15] Produktpräsentation auf der Exasol Website, Stand
1/2018: https://www.exasol.com/de/produkt/
[16] Exasol: „Plattformen“, Website, Stand 1/2018:
https://www.exasol.com/de/plattformen/
[17] Oracle: “Learn more about Oracle Database In-Memory“,
Customer Stories, Stand 1/2018:
http://www.oracle.com/technetwork/database/in-
memory/learnmore/index.html
[18] Microsoft: “Übersicht und
Verwendungsszenarien”,Website, Stand 1/2018:
https://docs.microsoft.com/de-de/sql/relational-databases/in-
memory-oltp/overview-and-usage-scenarios
[19] Exasol: “Unsere Success Stories”, Website, Stand 1/2018:
https://www.exasol.com/de/kunden/
[20] Microsoft: “Because a second is too long to wait, this
financial services firm is updating its trading software now.”,
Customer Story CMC Markets, Stand 11/2016:
https://customers.microsoft.com/en-us/story/because-a-
second-is-too-long-to-wait-this-financial-services-firm-is-
updating-its-trading-software
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10 © OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH 2018
[21] C. S. Mullins: “How to determine if an in-memory DBMS is
right for your company”, im Blog von TechTarget, Stand 1/2018
http://searchdatamanagement.techtarget.com/feature/How-to-
determine-if-an-in-memory-DBMS-is-right-for-your-company
[22] Gartner Press Release: “Gartner Reveals the 2017 Hype
Cycle for Data Management”, 09/2017:
https://www.gartner.com/newsroom/id/3809163
[23] Mirror of Apache Ignite auf GitHub, Stand 1/2018:
https://github.com/apache/ignite
[24] Ignite: “Apache ignite Database and Caching Platform”,
Website, Stand 1/2018: https://ignite.apache.org/
[25] GridGain: “In-Memory Computing Software and Services”,
Website,Stand 1/2018:
https://www.gridgain.com/products/gridgain-products
