luglio-agosto 2012
office automation
69
Le tecnologie in-memory
Come scritto nella ‘Ricerca sulle informazioni in Real
Time in Italia’ realizzata da SDA Bocconi nel 2011, le
tecnologie in-memory lasciano gli utenti liberi di svol-
gere le attività di analisi seguendo i propri percorsi lo-
gici e allo stesso tempo consentono l’accesso all’intero
patrimonio dei dati aziendali senza necessità di ela-
borazioni preparatorie (estrazione, elaborazione e ca-
ricamento), che migliorano le
prestazioni tecniche di questi si-
stemi ma limitano gli ambiti di
azione e la possibilità di naviga-
zione. In questo senso, le tecno-
logie in-memory superano alcuni
limiti imposti dalle tecnologie
precedenti, come per esempio la
netta separazione tra ambiente
transazionale e di business intelligence che, sul fronte
tecnico, è dovuta solo a esigenze prestazionali. Se-
condo Paolo Pasini e Angela Perego, autori della ri-
cerca, le tecnologie in-memory coniugano le ultime in-
novazioni, come la possibilità di utilizzare architetture
hardware multiprocessore e la possibilità di caricare
grandi moli di dati in memoria centrale, per abilitare
un circolo virtuoso e interattivo tra l’analisi dei dati in
tempo reale, le attività previsionali dei fenomeni azien-
dali e di analisi degli scenari, e la presa di decisione
tempestiva, senza i ritardi dovuti principalmente alla
non immediata accessibilità ai dati necessari.
SAP Hana
Il motore di in-memory computing di SAP si chiama
SAP Hana, disponibile dal 2010. L’acronimo sta a in-
dicare High-performance ANalytic Appliance e de-
scrive uno strumento integrato di calcolo e database
che consente di elaborare grandi quantità di dati in
tempo reale nella memoria centrale, per fornire istan-
taneamente i risultati di analisi e transazioni.
Come un comune database, SAP Hana supporta gli
standard di settore, come SQL e MDX, ma include
anche un motore per il calcolo ad alte prestazioni che
integra il supporto per il linguaggio procedurale di-
rettamente nel kernel del database. Tale approccio
elimina l’esigenza di leggere
i dati dal database, elabo-
rarli e quindi riscriverli nuo-
vamente nel database.
Le innovazioni tecniche
sono soprattutto nell’utilizzo
del nucleo della CPU e nella
massiccia elaborazione pa-
rallela attraverso i nodi. Da
questo punto di vista, lavorare con i dati di grandi
clienti ha permesso a SAP di accelerare significativa-
mente il processo di sviluppo dell’appliance. Grazie
a questa collaborazione con i clienti, SAP ha potuto
infatti raggiungere miglioramenti in tre aree.
Velocità. SAP Hana memorizza i dati per colonne al
fine di raggiungere innovative performance nelle
operazioni di analisi, classificazione e aggregazione
alla base degli analytics. Ha la capacità di esaminare
2 milioni di record al milionesimo di secondo per
core e oltre 10 milioni di aggregazioni complesse cal-
colate dinamicamente al secondo per core.
Scalabilità. Il motore di calcolo di SAP Hana è stato
progettato specificamente attorno a un’architettura
multi-core e implementa parallelizzazioni e partizioni
dinamiche, per carichi di lavoro sia Olap sia Oltp, at-
traverso sofisticati algoritmi che lavorano in cache. Di
conseguenza le performance scalano in modo li-
neare non solo sui blade, ma anche sul numero di
core per blade.
Compressione. Infine, il motore di in-memory com-
puting SAP utilizza avanzati algoritmi di compres-
sione e strutture dati che minimizzano l’occupa-
zione della memoria richiesta dal sistema,
mantenendo un completo supporto alla fase di Oltp
workload.
L’intervento di Steve Lucas ha aperto il SAP Forum di Milano
alla presenza di 1.300 partecipanti
La velocità di SAP Hana
apre possibilità prima
impensabili nell’estrazione
e nell’analisi dei dati
“
“
