28.2.17

왜 Big Data에서 SAP Vora가 요구 되는가?

이전 SAP CIO "HANA 매우 빠르게 성장하고 있습니다." HANA 지난 5 동안 확실히 성숙 왔습니다.

HANA 대해 2 센트(별것 아닌) 가치를 알고있는 사람은 모두 라이선스 하드웨어면에서 상당히 비싸다고 알고 있습니다. BW 비지니스에서는 주로 IoT 인해 데이터가 폭발적으로 증가하기 때문에 이것이 문제가 됩니다. 따라서 SAP HANA에서 직접 관리하는 컬럼 기반 디스크 기반 저장소 (동적 계층화) Warm 데이터를 저장하는 옵션을 제공합니다. 이것은 HANA 메모리보다 훨씬 저렴하므로 솔루션의 가격 대비 메모리 비율이 향상됩니다.

그러나 거기에서 멈춰야 하는가? 데이터 저장 처리에 대한 고객의 욕구가 커짐에 따라 SAP Big Data / Hadoop Cold 스토어로 활용할 있는 방법을 제공해야 합니다. 널리 사용되는 전략은 SDA 사용하여 Hive 또는 Spark 통해 Hadoop 액세스하는 것입니다. 대부분의 사람들이 알지 못하는 것은 이것이 Hadoop 활용하는 좋은 방법이 아니라는 것입니다. 쿼리를 Hadoop으로 보내면 처리를 위해 데이터가 HANA 반환됩니다. 그러나 HANA 전제는 데이터가 있는 곳으로 코드를 보내는 것입니다. 그래서 SDA 데이터에 대한 올바른 접근법이 아닙니다. 필요한 것은 HANA 쿼리를 Hadoop 노드에 주입하고 Hadoop 처리 성능을 활용할 있도록 하는 것입니다. 어쨌든 HANA 메모리에 로드 없는 매우 데이터 세트에 대한 변환을 수행 있습니다.

이것은 Hadoop Spark 위에서 실행되는 Vora 요구되는 이유입니다. Vora 역할은 단순히 HANA 집중적 작업을 처리하기 위해 Hadoop 활용할 있게 하는 것입니다. HANA 일치하는 계층 구조 통화 지원과 같은 다른 장점들도 있습니다.


Vora 단점은 Hadoop 클러스터의 크기가 3배로 증가하고 SAP 라이센스 비용이 높아진다는 것입니다.  이는 당분간 SAP 데이터 관계를 어렵게 만들 수는 있습니다. 그러나, Vora 여전히 새롭고 시간이 지남에 따라 SAP에서 좀더 세밀한 라이센싱 전략으로 다듬어 것입니다.

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