Board_HBMP - Gruppo Sistema

HBMP
In-memory Business Intelligence e CPM: la nuova frontiera.
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
1
L’ERA DELL’IN-MEMORY COMPUTING
3
IN-MEMORY BUSINESS INTELLIGENCE E CPM: I LIMITI
4
Write-back non supportato
Rigidità del modello dati
Ristretto ambito funzionale
Gestione inefficiente degli utenti contemporanei
Limitata scalabilità dati
Sigillatura applicativa
Gestione difficoltosa degli ambienti complessi
Costo
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY
BUSINESS INTELLIGENCE E CPM
Cos’è l’HBMP (Hybrid Bitwise Memory Pattern)
PERCHÉ L’HBMP FA LA DIFFERENZA?
Benefici Funzionali
6
6
7
7
Completo supporto al write-back
7
Flessibilità del modello dati
7
Estesa copertura funzionale
7
Scalabilità illimitata
7
Estensibilità
8
Facilità di amministrazione
8
Price-Performance
8
Benefici tecnologici
8
Parallelizzazione
8
Compressione
9
Concorrenza
9
HBMP: IL VANTAGGIO ARCHITETTURALE
10
LA PAROLA AI NUMERI: HBMP BENCHMARKS
10
Algoritmo bi-direzionale
Metadati in-memory
Singola istanza server
10
10
10
IL MERCATO DELLA BUSINESS INTELLIGENCE E
DEL CPM: L’UNICITÀ DELL’HBMP
11
L’HBMP ALLA PROVA DEI FATTI. IL CASO SOGEGROSS.
12
La società
HBMP: il test tecnologico
DOVE TROVARCI
2
4
4
4
4
4
5
5
5
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
12
12
13
L’era dell’in-memory computing
L’approccio tradizionale ai processi di elaborazione elettronica è basato sulla memorizzazione dei
dati sul disco rigido e sul loro recupero e utilizzo nella memoria principale del computer ogni volta
sia necessario eseguire un compito.
Oggi, a questo approccio tradizionale si è affiancato un nuovo modello denominato “In-Memory
Computing” (IMC) che si caratterizza per avere la memoria principale del computer, e non i
dispositivi di archiviazione esterni, come luogo primario di gestione dei dati.
In altre parole, l’in-memory computing elimina la necessità di eseguire operazioni di ricerca e
recupero delle informazioni su disco ogni volta che viene eseguita un’elaborazione, rendendo
trascurabile la latenza di accesso ai dati.
Questo nuovo modello tecnologico porta ad un forte miglioramento delle performance di sistema
e contiene in sé il potenziale per un’innovazione epocale delle attività di elaborazione elettronica:
una nuova era, caratterizzata da un più rapido ed efficiente accesso ai dati.
Due fattori principali stanno contribuendo alla drammatica evoluzione dell’ in-memory computing:
Processori a 64 bit
Con il rilascio del processore a 64 bit, avviene una vera e propria rivoluzione nelle capacità di
memoria potenzialmente utilizzabili. Muovendosi da uno schema di indirizzamento a 32-bit ad
uno a 64-bit, lo spazio di memoria indirizzabile cresce esponenzialmente da 232 a 264, portando
a 16 exabyte la massima dimensione teorica di indirizzamento. Numeri enormi, per quantità
teoriche praticamente illimitate.
Passando dalla teoria alla pratica le cose cambiano, perché non tutto lo spazio disponibile
in memoria può essere utilizzato per l’effettiva memorizzazione del dato, ma i miglioramenti
rimangono comunque impressionanti: con l’avvento del 64 bit, il limite superiore alla dimensione
della cache di un sistema di Windows cresce di mille volte, da 1 GB nel mondo 32 bit, a 1 TB in
quello 64 bit.
ARCHITECTURAL COMPONENT
64-BIT WINDOWS
32-BIT WINDOWS
Virtual memory
16 Terabytes
4 Gigabytes
System cache
1 Terabyte
1 Gigabyte
Data source: Microsoft support site
Continua diminuzione del prezzo della RAM
Negli ultimi 30 anni i prezzi della RAM sono diminuiti di oltre 500.000 volte: nel 1981 la RAM
costava tra i 2,5 e i 4 $ per KB, oggi 8 GB di RAM per iMac costano tra i 30 e i 40 $ (p 0,000005)
per KB. E la tendenza non sembra essere destinata ad arrestarsi presto: gli analisti si aspettano,
infatti, che i prezzi delle memorie DRAM si riducano di 5 volte dal 2011 al 2015.
RAM
Prezzi per Megabyte
(Scala Logaritmica)
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
3
In-Memory Business Intelligence
e CPM: i limiti
Se i vantaggi dell’in-memory computing sotto il profilo delle performance sono indubbi, va anche
rilevato come sinora l’adozione integrale di questa tecnologia, determini alcuni limiti applicativi di
particolare rilevanza nell’area della Business Intelligence e del CPM.
Write-back non supportato
La grande maggioranza dei prodotti In-Memory presenti sul mercato non sono stati ideati per
supportare il write-back e quindi non forniscono una reale capacità di eseguire what-if analysis e
di gestire calcoli multidimensionali.
In questo approccio i dati rimangono un’entità statica ed immodificabile, impedendo di fatto il loro
utilizzo per qualsiasi processo di simulazione e pianificazione.
Rigidità del modello dati
Le principali tecnologie full in-memory non permettono di modificare “a caldo” la base dati
andando ad inserire nuove occorrenze (per esempio un prodotto in un processo di budget), né
tantomeno di modificare il modello dati (per esempio introducendo una nuova categorizzazione
dei prodotti, o cambiando una riclassificazione del piano dei conti), ma richiedono, per
l’effettuazione di qualsiasi modifica, il ricaricamento dell’intera base-dati, rendendone ingestibile
l’utilizzo in qualsiasi processo di pianificazione.
Ristretto ambito funzionale
La principali soluzioni full in-memory attualmente presenti sul mercato si caratterizzano
essenzialmente come strumenti per la visualizzazione interattiva e l’analisi rapida di contenuti
statici, mentre si rivelano assolutamente carenti ogniqualvolta necessiti una gestione dinamica dei
dati o si vogliano creare applicazioni di BI e CPM.
La mancanza di meccanismi di workflow integrati, l’impossibilità di documentare i dati utilizzati
tramite note o file allegati, l’assenza di un efficiente sistema nativo di business rules, la spesso
rudimentale integrazione con Office, sono tutte caratteristiche che le rendono praticamente
inutilizzabili per gestire sistemi articolati di Business Intelligence o processi di pianificazione,
simulazione e controllo.
Gestione inefficiente degli utenti contemporanei
La gestione della concorrenza delle soluzioni full in-memory si rivela tipicamente inefficiente:
l’assenza di qualsiasi modello di pre-aggregazione dei dati determina infatti una forte richiesta di
risorse RAM aggiuntive al crescere del numero degli utenti.
Pur essendo impossibile fare una valutazione generale valida per tutti i prodotti, si stima che, a
parità di performance, ogni licenza contemporanea aggiuntiva richieda un aumento delle capacità
di RAM intorno al 10%.
Limitata scalabilità dati
La scalabilità delle soluzioni full in-memory è chiaramente limitata dalla memoria RAM di cui
si può disporre. Di fronte ad un limite teorico di un Terabite, va considerata la forte incidenza
esercitata dagli utenti concorrenti sulla quantità di memoria destinabile ai dati (vedi Gestione della
concorrenza).
Inoltre, nella pratica quotidiana, bisogna considerare le reali possibilità di upgrade dei sistemi HW
utilizzati e i costi correlati. L’insieme di questi fattori determina sia una peggiore scalabilità, sia un
4
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
maggior costo delle soluzioni in-memory rispetto a quelle disk-based.
I problemi si aggravano una volta raggiunti i limiti HW: non essendo possibile caricare in memoria
tutti i dati, si rendono necessari workaround o pesanti compromessi di implementazione (ad
esempio suddivisione del modello dati su più datamart), che limitano fortemente l’efficienza
delle soluzioni full in-memory al crescere dell’ampiezza della base dati e del numero degli utenti
concorrenti.
Sigillatura applicativa
Le principali soluzioni full in-memory presenti sul mercato, si caratterizzano per l’impossibilità di
accedere a dati esterni al data-mart da loro mappato ed utilizzato in memoria. In pratica, con
l’importazione dei dati in RAM, avviene una loro “sigillatura” rispetto a qualsiasi fonte esterna.
Chiaramente questo approccio inibisce ogni forma di “drill-through” e di collegamento diretto a
DWH e DB esterni, rendendo impossibile non solo qualsiasi accesso in real-time ai dati, ma anche
la costruzione di applicazioni dove le analisi aggregate vengano gestite in-memory, mentre le
informazioni di dettaglio (per esempio riga fattura), vengono lasciate nel DB originario e accedute
solo quando necessario.
Inoltre, la mancanza di una netta separazione tra dati ed applicazioni alimentate (risiedono
nello stesso file fisico) rende difficile connettere tra di loro differenti applicazioni e praticamente
impossibile condividere un’unica base su tutta l’organizzazione, non offrendo nessuna prospettiva
di risoluzione ai numerosi problemi derivanti dalla costruzione dei cosiddetti silos di informazioni.
Gestione difficoltosa degli ambienti complessi
Il processo di gestione dei dati delle soluzioni full in-memory viene percepito come molto semplice:
come se una volta caricati i dati in memoria tutto funzionasse automaticamente.
In realtà, al crescere della complessità e dell’ampiezza delle basi dati utilizzate, diventa necessaria
un’importante fase di staging, che comporta un pesante impegno nella preparazione di datamart
effettivamente fruibili dalle soluzioni in-memory.
Inoltre, la mancanza di pre-modellazione dei dati, che si rivela efficiente per la gestione di ambienti
semplici e poco interconnessi, diventa un serio limite per lo sviluppo di applicazioni interfunzionali
o interdipartimentali in cui devono essere condivisi dati univoci per diverse tipologie di analisi.
Al crescere della complessità da gestire, la mancanza di premodellazione dei dati si trasforma
quindi rapidamente da un vantaggio ad uno svantaggio, sino a determinare la generazione di
vere e proprie nebulose di dati di problematica governabilità.
Costo
Seppur i costi della RAM siano precipitati negli ultimi anni, l’in-memory computing rimane una
tecnologia con costi infrastrutturali nettamente superiori rispetto alle tradizionali soluzioni diskbased.
Spesso l’adozione di una soluzione full in-memory obbliga a gestire con una tecnologia
estremamente costosa tutta una serie di attività, come per esempio il reporting statico, su cui i
benefici marginali dell’in-memory computing risultano irrilevanti, con il risultato finale di aggravare
inutilmente il TCO complessivo dei progetti di BI e CPM.
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
5
HBMP: la nuova frontiera dell’in-memory
Business Intelligence e CPM
L’approccio di BOARD alle tecnologie in-memory parte con un preciso obiettivo: sfruttare tutte
le potenzialità offerte dell’IMC (In-Memory Computing) in termini di migliori performance, senza
andare a sacrificare la flessibilità, la scalabilità, il TCO e la capacità di supportare efficacemente i
processi di simulazione e pianificazione, alla base dell’affermazione internazionale del prodotto.
E’ da questa ricerca che nasce una tecnologia unica, denominata HBMP, che, al momento, non
ha eguali né nel mondo della Business Intelligence, né in quello del Corporate Performance
Management.
Cos’è l’HBMP (Hybrid Bitwise Memory Pattern)
Bitwise Memory Pattern
Alla base della tecnologia HBMP sta un nuovo algoritmo matematico, che descrive tramite
strutture a livello di bit (Bitwise) in memoria (in-Memory) la mappatura compressa dello spazio
multidimensionale (Pattern).
Il nuovo algoritmo, studiato per sfruttare al massimo le potenzialità dell’in-memory computing,
porta enormi benefici, non solo in termini di performance, ma anche in termini di compressione
dei dati e gestione della concorrenza.
Inoltre, a differenza di quanto accade per la gran parte delle soluzioni in-memory, l’algoritmo è
stato ideato per assicurare una piena bidirezionalità (write-read) nell’uso delle informazioni e, di
conseguenza, per permettere un pieno supporto al write-back e a modifiche “on the fly” della
base dati, mantenendo quindi inalterate tutte le capacità funzionali di BOARD.
Hybrid
Altra fondamentale caratteristica della tecnologia HBMP è la sua natura Hybrid, ossia la capacità
di gestire i dati in tre diverse modalità:
Full in-memory
• Caricamento in-Memory di tutti i dati
On-demand
• Caricamento in-Memory dei metadati per accesso read-only; caricamento dinamico (load/
unload) dei dati fisici per le operazioni di write-back
Hybrid
• Caricamento in-Memory dei metadati e delle strutture di puntamento e non dei dati fisici
Avere a disposizione tre modalità di configurazione dell’ambiente in-memory di BOARD permette
una grande flessibilità nella scelta del modello che più si adatta alle proprie esigenze, sia in termini
di scalabilità che di price-performance.
Non solo viene eliminato alla base qualsiasi problema di gestione legato ad una eventuale
insufficienza delle risorse RAM, ma, al contempo, vengono garantite tutte le opzioni di scelta
necessarie per ottimizzare il TCO tecnologico delle soluzioni di BI e CPM sviluppate.
6
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
Perché l’HBMP fa la differenza?
L’HBMP supera i limiti delle tradizionali tecnologie di in-Memory BI, associando alle pure
performance alcune caratteristiche funzionali e tecnologiche, che lo differenziano da qualsiasi
altra soluzione attualmente presente sul mercato.
Benefici Funzionali
Completo supporto al write-back
Una delle più importante caratteristiche della tecnologia HBMP è il pieno supporto fornito al
write-back, sia in termini di read-write, sia in termini di distribuzione del cambiamento su diversi
livelli di aggregazione del dato (per esempio cambiando il fatturato previsto in una città si
modifica automaticamente sia quello della provincia, regione e nazione, sia quello di tutti i clienti e
i prodotti che contribuiscono a determinarne il valore), sia in termini di scrittura su campi calcolati
(per esempio modificando un valore cambiano in misura proporzionale prezzi e quantità).
Questa capacità differenzia BOARD sia dalle soluzioni in-memory “read-only”, sia da quelli che
forniscono una capacità minima di what-if analysis (cambio di un singolo parametro e ricalcolo),
ma non garantiscono una piena capacità di distribuzione dei cambiamenti, rendendo di fatto
impossibile una gestione efficiente dei processi di simulazione e budget.
La superiorità di BOARD diventa ancora più evidente quando si considera la capacità di modellizzare
i processi aziendali. Una serie di procedure dedicate permette infatti di effettuare facilmente e con
grande efficacia allocazioni, ripartizioni, consolidamenti, spalmature, stagionalizzazioni e più in
generale tutta una serie di attività primarie di business, che non vengono gestite nemmeno a
livello elementare nelle principali soluzioni full in-memory.
Flessibilità del modello dati
Un’altra caratteristica fondamentale della tecnologia HBMP è rappresentata dalla capacità di
modificare il modello dati dopo averlo mappato in memoria.
Dal punto di vista pratico, questa capacità si traduce nella possibilità di inserire “a caldo” nuovi
elementi di budget (per esempio nuovo prodotto, cliente, voce di spesa etc) e nuove categorizzazioni
(per esempio cambiamento zone di vendita o raggruppamenti prodotti) all’interno di processi di
simulazione e pianificazione, senza dovere ricaricare l’intera base dati in-RAM, come tipicamente
avviene con le soluzioni full in-memory.
Estesa copertura funzionale
La tecnologia HBMP è stata ideata per coniugare i vantaggi dell’in-memory computing, con tutte
le funzionalità applicative storicamente rese disponibili da BOARD.
Il risultato finale non è solamente una soluzione per la visualizzazione e l’analisi rapida dei dati, ma
una vera e propria piattaforma applicativa che coniuga un’estrema velocità d’analisi con evolute
capacità di supporto al work-flow, di modellizzazione dei processi di business, di documentazione
dei dati e di Office Integration avanzata, garantendo sempre pieno supporto al write-back.
Scalabilità illimitata
Le tre modalità di utilizzo dell’in-memory offerte dalla tecnologia HBMP (Full in-memory, Ondemand in-memory, Hybrid in-memory) e la possibilità di muoversi agevolmente da una all’altra,
rendono la scalabilità di BOARD praticamente illimitata.
In particolare, va rilevato come la modalità “Hybrid in-memory” permetta di ottenere la massima
scalabilità senza rinunciare a prestazioni elevatissime.
Grazie ad una forte ottimizzazione dell’utilizzo della RAM, che non viene sovraccaricata con i
dati fisici ma viene utilizzata solamente per gestire i metadati (strutture dimensionali e la loro
mappatura), si ottiene infatti una scalabilità infinitamente superiore rispetto a quella ottenibile con
il caricamento di tutti i dati in RAM, a fronte di una perdita di prestazioni relativamente modesta,
quantificabile nell’ordine del 10%-15%, in ambienti non soggetti ad alta intensità di concorrenza.
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
7
Estensibilità
La tecnologia HBMP, grazie alla gestione in-memory dei metadati, consente di collegare in modo
assolutamente trasparente i dati presenti in memoria con quelli che risiedono su disco o su DB
esterni. In termini tecnici questo garantisce in pieno supporto alle attività di drill-trough e permette
di ottimizzare la creazione di applicazioni in-memory con accesso diretto ai dati residenti sul
DWH o su qualsiasi DB esterno. In questo modo diventa per esempio possibile accedere da un
ambiente in-memory ai dati prodotti in real-time, oppure a dati che non avrebbe senso analizzare
in dettaglio (per esempio riga fattura), ma rispetto cui è importante potere garantire una piena
navigabilità.
Facilità di amministrazione
La tecnologia HBMP sintetizza i principali vantaggi del MOLAP con quelli dell’in-memory,
coniugando le performance con un livello di strutturazione dell’ambiente dati, tale da permettere
una gestione agevole di complesse e articolate implementazioni di BI e CPM.
Inoltre, la separazione della base dati rispetto alle applicazioni alimentate, garantisce in
ogni momento condivisione, univocità e consistenza delle informazioni, rendendo semplice
l’implementazione di soluzioni interfunzionali o interdipartimentali.
Un ulteriore fattore da considerare è legato alla semplicità di sviluppo: la tecnologia HBMP
permette, infatti, di creare applicazioni, analisi e reports senza scrivere una riga di codice (visual
modeling) e senza dovere ricaricare l’intera base dati per verificarne il funzionamento, come
richiesto dalle principali soluzioni in-memory presenti sul mercato.
Price-Performance
La possibilità di scegliere la migliore modalità di utilizzo tra le tre offerte dalla tecnologia HBMP (Full
in-memory, On-demand in-memory, Hybrid in-memory) e la possibilità di muoversi facilmente
da una all’altra, permettono di decidere in che misura e per quali dati sia più opportuno utilizzare
le risorse RAM o disco. Queste ampie opzioni di configurazione garantiscono la possibilità di
allineare alle concrete esigenze aziendali i costi infrastrutturali, ottenendo il migliore rapporto
price-performance per qualsiasi soluzione di BI e CPM implementata.
Inoltre, la scarsa incidenza degli utenti concorrenti sulla quantità di risorse RAM utilizzate, non
espone BOARD alla forte crescita dei costi tipicamente associata alla crescita degli utenti nelle
tradizionali soluzioni full in-memory.
Benefici tecnologici
Da un punto di vista tecnologico, l’HBMP non interviene solamente sull’ottimizzazione dell’utilizzo
della RAM, ma introduce cambiamenti radicali anche nella parallelizzazione delle attività, nella
compressione dei dati e nella gestione degli utenti concorrenti.
Tre aspetti chiave per un ulteriore miglioramento delle capacità di BOARD di gestire ad alta velocità
grandi quantità di dati ed utenti.
Parallelizzazione
La tecnologia HBMP permette una completa parallelizzazione delle attività di processing BOARD,
per un pieno sfruttamento delle architetture HW multicore.
La maggiore efficienza nella distribuzione dei carichi tra le diverse CPU, garantisce una migliore
gestione dei workloads e della concorrenza, massimizzando l’incremento delle performance in
ambienti multiprocessore.
8
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
Compressione
Il nuovo algoritmo matematico su cui si basa la tecnologia HBMP, grazie alla mappatura a livello
di bit (Bitwise), effettuata in Memoria (in-Memory) della struttura multidimensionale dei dati
(Pattern), permette una straordinaria riduzione della dimensione dei cubi.
Utilizzando la tecnologia HBMP si ottengono database con un peso molto simile a quelli “readonly” generati dai più avanzati prodotti associativi in-memory, con la notevole differenza che
i database BOARD supportano il write-back e permettono di distribuire i cambiamenti sulle
gerarchie.
Concorrenza
La tecnologia HBMP migliora drasticamente la gestione della concorrenza in BOARD.
A differenza delle tecnologie in-memory attualmente presenti sul mercato, che richiedono pesanti
quantità di memoria al crescere del numero degli utenti, la tecnologia HBMP ha la capacità di
supportare gli utenti concorrenti con un’unica istanza server, rendendo quasi insignificante il loro
impatto sull’utilizzo delle risorse RAM.
HBMP
PRINCIPALI SOLUZIONI IN-MEMORY
Write-back
Effettuabile
Effettuabile su valori calcolati.
Non supportato (od effettuabile su un
singolo valore non calcolato)
Data Spreading
Pieno supporto
Assente (o deficitario)
Modello dati
Flessibile
Rigido.
Nuovi oggetti di pianificazione e
categorizzazioni “on the fly”
Struttura dati non modificabile “on the fly”
Note
Non supportata
Documentazione dei dati
File allegati
Immagini
Estensibilità
Drill-through
Drill-through non supportato
Cross application data model
Data model difficilmente estendibile ad
applicazioni diverse
Praticamente illimitata.
Limitata dalle risorse RAM disponibili.
Scarsa
incidenza
degli
utenti
contemporanei sull’utilizzo di risorse
RAM
Forte incidenza degli utenti contemporanei
sull’utilizzo di risorse RAM
Workflow
Integrato
Non supportato
Integrazione con Office
Completa e avanzata
Limitata
Sviluppo
Programming-free
Code based
Direttamente on-line
Necessita di “ricaricare” i dati per andare
live con le modifiche
Scalabilità
Mappatura logica del dato
Dato fisico
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
9
HBMP: il vantaggio architetturale
Alla base dei numerosi vantaggi che la tecnologia HBMP offre ci sono tre fondamentali fattori
architetturali che la rendono superiore a qualsiasi altra soluzione in-memory attualmente
disponibile sul mercato.
Algoritmo bi-direzionale
Il modello matematico secondo cui i dati vengono indicizzati e mappati in memoria è stato ideato
e realizzato per supportare non solo le attività di output (lettura), ma anche i processi, logicamente
inversi, di input (scrittura).
Metadati in-memory
La tecnologia HBMP non si limita a permettere la gestione in memoria dei dati, ma assicura anche
la gestione dei meta-dati. Da un punto di vista pratico questa capacità si traduce nella possibilità
di modificare la struttura e le mappature della base dati e di vedere riflessi i cambiamenti nelle
proprie applicazioni e analisi “a caldo”, ossia senza dovere ricaricare i dati fisici.
Inoltre è proprio dalla combinazione di in-memory metadata e bi-directional algorithm che
la tecnologia HBMP deriva la sua capacità ibrida, ossia la facoltà di governare la mappatura e
l’indicizzazione dei dati in memoria decidendo se la loro gestione fisica debba avvenire in-RAM
o sul disco.
Singola istanza server
La tecnologia HBMP si caratterizza per la capacità di supportare utenti concorrenti con un’unica
istanza server.
Questa capacità rende quasi insignificante l’impatto esercitato dal numero degli utenti concorrenti
sull’utilizzo delle risorse RAM, differenziando completamente l’HBMP da tutte le principali
tecnologie in-memory presenti sul mercato, che ne sono invece pesantemente impattate.
La parola ai numeri: HBMP benchmarks
Le attività di test condotte sulla tecnologia HBMP hanno dato risultati sorprendenti in termini di
miglioramenti delle performance su tutte le principali componenti di BOARD:
Esecuzione dei lay-out
I tempi diventano da due a dieci volte più veloci, con miglioramenti anche superiori per i report
multicubo complessi.
Caricamento dei dati (Datareader)
I tempi sono stati abbattuti di un fattore che può variare dalle due alle oltre dieci volte.
Dimensioni dei database
A parità di dati utilizzati, il peso dei database BOARD risulta dalle quattro alle dieci volte inferiore.
Esecuzione delle select
I tempi su alberi molto grandi (milioni di occorrenze) diventano quasi istantanei in qualsiasi
condizione.
10
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
Il mercato della Business Intelligence e del
CPM: l’unicità dell’HBMP
La tabella pubblicata da Gartner nella ricerca “Need for Speed Powers In-Memory Business
Intelligence”, permette a colpo d’occhio di avere una chiara idea del posizionamento dei principali
players operanti sul mercato dell’In-memory Business Intelligence.
In particolare risulta evidente come nessun altro vendor all’infuori di BOARD possa attualmente
offrire capacità di Hybrid In-Memory e write-back, nello stesso prodotto.
Estendendo il confronto anche ai vendor di Corporate Performance Management, l’unicità di
BOARD risulterebbe ancora più evidente: infatti, la grande maggioranza dei player di questo
settore non utilizza ancora nessuna tecnologia in-memory.
Primary Use Case
Hybrid In-Memory/Disk
Stand-Alone In-Memory
Ad hoc analysis
(e.g., data exploration, pivoting)
Actuate
IBM (Cognos 10)
JasperSoft
LogiXML
MicroStrategy
SAP
IBM (Cognos Real-time
Monitoring)
Microsoft
QlikTech
Tableau
Tibco (Spotfire)
“What if?” analysis
(e.g., scenario modeling,
planning)
BOARD
IBM (Cognos TM1)
Salient
Notes:
(1) Stand-alone in-memory products do all processing against data held in-memory; those that take a hybrid approach
apply both inmemory and disk-based queries at runtime as appropriate to the workload.
(2) “What if?” tools can also support ad hoc analysis use cases within the bounds of the predefined model.
(3) This table covers only the generally available in-memory offerings of vendors covered in the 2011 “Magic Quadrant
for Business Intelligence Platforms.” In-memory-enabled BI offerings are also available from other vendors.
Source: Gartner [Need for Speed Powers In-Memory Business Intelligence] [9 June 2011]
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
11
L’HBMP alla prova dei fatti.
Il caso Sogegross.
La società
Sogegross è uno tra i primi 10 Gruppi in Italia nel settore della Distribuzione Moderna. Oggi
il Gruppo mantiene il suo centro direzionale a Genova ed è attivo nella maggior parte delle
regioni del centro-nord Italia, con oltre 2.300 addetti, 5 canali (Cash & Carry, Supermercati e
Superstore, Discount Alimentare, Supermercati e Superette in franchising, e-commerce), più di
260 punti vendita e una presenza capillare in tutte le tipologie di canale distributivo. Sogegross
utilizza BOARD per diverse applicazioni di analisi dati per un volume complessivo del database
BOARD intorno a 715 GB.
HBMP: il test tecnologico
Sogegross è stato un dei primi beta tester della tecnologia HBMP a livello mondiale, ottenendo
risultati straordinari.
Da 2 minuti a 10 secondi. Un report vendite generato utilizzando 11 cubi diversi, richiedeva
oltre 2 minuti con BOARD 7.3; lo stesso report è stato ottenuto in 10 secondi utilizzando la
tecnologia HBMP.
Da 170 GB a 24 GB. Il cubo delle vendite giornaliere del Cash & Carry (2 anni di movimenti
in linea per circa 90 milioni di record) pesava 170 GB con BOARD 7, mentre pesa 24 GB con la
tecnologia HBMP.
Se questi numeri descrivono i picchi di performance ottenuti nelle situazioni in cui l’adozione della
tecnologia HBMP si rivela più vantaggiosa, i risultati medi ottenuti durante l’intero test non sono
meno impressionanti.
Tempi di caricamento. è stata riscontrata una riduzione da tre a sette volte inferiore rispetto al
passato.
Tempo di esecuzione dei report. Si è verificato un generale miglioramento, con una drastica
riduzione dei tempi. Una valutazione numerica non appare molto indicativa, perché il recupero
di velocità non è uniforme, ma risulta strettamente correlato ad alcune caratteristiche dei report
(numero di cubi, incidenza del rendering, utilizzo delle funzioni temporali etc). Particolarmente
significativi i recuperi di performance nei casi di report di sintesi multi-cubo, con alcuni casi di
riduzione dei tempi nell’ordine di 10-12 volte.
Volume dei cubi. con l’utilizzo della tecnologia HBMP il volume dei cubi si è ridotto di un fattore
che va dalle tre alle sette volte. I cubi giornalieri hanno avuto riduzioni che arrivano a sette volte.
Gianni Ivaldi, CIO di Sogegross commenta: “La prima volta che abbiamo utilizzato la tecnologia
HBMP i caricamenti erano così veloci rispetto al passato che abbiamo pensato ci fosse un
errore. Poi abbiamo velocemente constatato che tutto funzionava, ma con un diverso ordine di
grandezza. Un miglioramento impressionante, ottenuto in modo totalmente trasparente a tutte
le applicazioni esistenti.”
Marco Staiti, Responsabile Infrastrutture, Sistemi, Sicurezza e Telecomunicazioni di Sogegross
aggiunge “Da un punto di vista tecnico non siamo stati impressionati soltanto dalla velocità della
tecnologia HBMP, ma anche dalla capacità di gestire con grande efficacia la distribuzione dei
carichi di lavoro in ambiente multicore. Finalmente un prodotto in grado di sfruttare al 100% le
potenzialità infrastrutturali del nostro blade.”
12
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
Dove trovarci
HEADQUARTERS
ASIA
BOARD Asia Pacific
AUSTRALIA
BOARD International S.A.
Via Balestra 18
6900 Lugano, Switzerland
Tel: +41 91 911 6020
Fax: +41 91 911 6021
1 Maritime Square #12-06A
HarbourFront Centre
099253 Singapore
Tel: +65 62789138
Suite 18, Level 12,
100 Walker Street
NSW 2060 North Sydney
Tel: +61 2 8904 9777
GERMANIA - AUSTRIA
HONG KONG – CINA
GIAPPONE
Schaberweg 28
61348 Bad Homburg v.d.H.
Tel: +49 6172 17 117 0
Fax: +49 6172 17 117 70
Unit A, 20/F, 9 Queen’s Road
Central, Central, Hong Kong
Tel: +852 3189 7087
Fax: +852 3189 7689
10F TOC Minatomirai 1-1-7
Sakuragicho Naka-ku Yokohama
231-0062 Kanagawa
Tel: +81 45228 5165
Fax: +81 45228 5166
INDIA
ITALIA
MESSICO
Ground floor, Trade Center,
Bandra Kurla Complex, Bandra
400051 Mumbai
Tel: +91 22 4070 0808
Fax: +91 22 4070 0800
Via Caduti di Marcinelle 5
20134 Milano
Tel: +39 02 210 807 1
Fax: +39 02 210 985 50
Durango 269,
06700 Piso 3. Col. Roma Norte
Tel: +52 55 859 686 93
Fax: +52 55 527 201 78
SPAGNA
REGNO UNITO IRLANDA
USA - CANADA
e-mail: [email protected]
BOARD Deutschland
e-mail: [email protected]
e-mail: [email protected]
BOARD Hong Kong
香港皇后大道中9號20樓A室
e-mail: [email protected]
BOARD India
BOARD Italia
e-mail: [email protected]
BOARD Australia
e-mail: [email protected]
BOARD Japan K.K
e-mail: [email protected]
BOARD Mexico
e-mail: [email protected]
e-mail: [email protected]
BOARD Iberica
c/Galileo, 303 – 4º
08028 Barcelona
Tel: + 93 3944426
Fax: + 93 3399171
e-mail: [email protected]
BOARD UK
Exchange House
494 Midsummer Boulevard
MK9 2EA Milton Keynes, UK
Tel: +44 1908 255 611
Fax: +44 1908 255 891
BOARD USA
33 Broad Street, Suite 502
MA 02109 Boston, US
Tel: +1 857 263 8919
Fax: +1 857 263 8919
e-mail: [email protected]
e-mail: [email protected]
ALTRE AREE
BOARD ha una rete internazionale di reseller, presenti nelle seguenti nazioni:
ARGENTINA, BELGIUM, BRASIL, CHILE, DENMARK, EQUADOR, FINLAND, FRANCE, HOLLAND,
HUNGARY, LITHUANIA, MALAYSIA, NEW ZELAND, NORWAY, PERU, PHILIPPINES, SAUDI
ARABIA, SOUTH KOREA, SWEDEN, THAILAND.
PER RICHIEDERE UN CONTATTO RIVOLGERSI A:
BOARD International Network
[email protected]
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM
13
14
www.board.com
HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL’IN-MEMORY BI E CPM