Exadata Ultimate Performance - Einführung bei Migros Bank - Dr.-Ing. Holger Friedrich

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Exadata Ultimate Performance - Einführung bei Migros Bank - Dr.-Ing. Holger Friedrich
Exadata Ultimate Performance
  - Einführung bei Migros Bank
           Dr.-Ing. Holger Friedrich
Exadata Ultimate Performance - Einführung bei Migros Bank - Dr.-Ing. Holger Friedrich
Agenda

•   Einführung
•   Projekt
•   Exadata Claims
•   Erfahrungen
•   Fazit

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Exadata Ultimate Performance - Einführung bei Migros Bank - Dr.-Ing. Holger Friedrich
sumIT AG

• sumIT AG bietet Consulting- und
  Implementierungsdienstleistungen in der Schweiz
• Wir sind Experten für
     – Data Warehousing und
     – Business Intelligence Lösungen
•   Fokussiert auf Oracle-Technologie seit 2000
•   Der 1te ‘BI Foundation certified’ Partner der Schweiz
•   Unser Motto: Get Value From Data
•   Besuchen sie unsere Website: www.sumit.ch

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Holger Friedrich

•   Informatikdiplom an der Universität Karlsruhe
•   Promotion in Robotik und maschinellem Lernen
•   Mehr als 15 Jahre Erfahrung mit Oracle
•   Arbeitsgebiete
     – Data Warehousing,
     – Data Mining und
     – Business Intelligence
• Technischer Leiter (CTO) der sumIT AG

•        Einziger Oracle ACE für DWH/BI der Schweiz

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Migros Bank

                  • Gründer: Duttweiler
                  • Jahr der Gründung: 1958
                  • Eigentümer: Migros
                    Genossenschaftsbund
                  • Eine der führenden Retailbanken der
                    Schweiz für Privatkunden
                  • Über 800’000 Kunden
                  • Geschäftsertrag 2010: 593 Millionen
                    SFr (Geschäftsbericht)

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System & Team
• Migros Bank betreibt ein Oracle Data Warehouse nach
  Oracle Referenzarchitektur mit Daten aus
   - Finnova
   - SAP
   - ...

• Betriebspartner

• Implementierungs-
  partner

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Infrastruktur

• Hardware-Infrastruktur
  - Server: IBM p595 Serverpartitionen
  - Storage: IBM SAN-Kabinett DS8300

• Software-Infrastruktur
    – Oracle RDBMS 11.1 (inklusive APEX 3.2)
    – Oracle Warehouse Builder 11.1
    – Oracle Business Intelligence EE 10

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Ausgangslage

• IBM Plattform (Storage & Server) an Kapazitätsgrenze
• Gesharte Infrastruktur nicht optimal für Data Warehouse
  Betrieb
• I/O-Durchsatz auf unter 1GB begrenzt
• Stark wachsender Platzbedarf bzgl. Storage
• Begrenzte Parallelität wegen Anzahl von Cores
• Begrenzte Ausfallsicherheit, da kein RAC

                  Beschaffung einer dedizierten
                  DWH-Infrastruktur

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Anforderung

•   Möglichst geringer Engineering-Aufwand
•   Schnelle Beschaffung
•   Den DBAs, Admins bekannte Technologie
•   Wettbewerbsfähiger Preis
•   Hohe Ausfallsicherheit
•   Sehr gute I/O-Performance
•   Geringer Betriebsaufwand

• Also die ‘üblichen’ Wünsche

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Entscheidungen Jan 2011
• Beschaffung 2 Half Racks Oracle Exadata X2-2
  über

• Migrationsprojekt bis Mitte September 2011
     – Upgrade Oracle 11.1 auf 11.2
     – Upgrade OWB 11.1 auf 11.2
     – Upgrade APEX 3.2 auf 4.1
     – Anpassung DWH-Modell und -Logik zur Nutzung von Oracle 11.2
       und Exadata Feature
     – Migration der Dev-, Test- und Produktionsumgebungen von AIX/
       Single Instance auf Linux/RAC

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Zielkonfiguration

 • Produktion                   • System-/
    – Half-Rack                   UA-Test
                                   – Qtr-Rack

                                • Dev & Unit-/
                                  Int-Test
                                   – Qtr-Rack

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Oracles Exadata Claims

                  • Lieferung 6 Wochen ab Bestellung
                  • Ready-to-run innerhalb einer Woche
                  • I/O-Throughput Full-Rack ca. 25GB/Sek
                    (Half-Rack 12.5 GB/Sek)
                  • Massive Reduktion des Platzbedarfs durch
                    Hybrid-Columnar Compression
                  • Grosse Performancegewinne durch Smart
                    Scans und Speicherindizes
                  • ...

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Realität: Lieferung

• Beide Racks waren 6 Arbeitswochen nach Bestellung
  lieferbereit.

• Der Kunde muss jedoch sicherstellen, dass:
     –   Platz im RZ vorhanden ist
     –   die Transportwege ausreichen (Fahrstühle, Tore etc)
     –   Stromversorgung gesichert ist
     –   Kühlkapazität vorhanden ist
     –   ...

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Realität: Inbetriebnahme

• Die Racks waren innerhalb einer Woche von Oracle ACS
  betriebsbereit (Maschinen laufen, Racks konfiguriert,
  jeweils eine Test-DB läuft)

• Zusätzliche Zeit wird jedoch benötigt für
     – Konfiguration der Netzwerkinfrastruktur, falls nicht vorher bereits
       korrekt erfolgt
       (Firewalls, DNS Server, etc)
     – Erstellung weitere/anderer Datenbanken
     – Einspielen gesonderter Patches
     – Upgrade von Komponenten (z.B. APEX)

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Realität: Throughput

• Die beworbenen Durchsatzzahlen wurden laut I/O-
  Kalibrierung annähernd erreicht

• I/O-Durchsatz nach Kalibrierung von den Serverknoten
  gemessen in GB/Sek
   - Qtr-Rack (3 Storagezellen): 4.2
   - Qtr-Rack (4 Storagezellen): 5.3
   - Half-Rack (7 Storagezellen): 10.8

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Realität: Kompression

• Die beworbenen Kompressionsraten und damit
  Platzersparnis & Performancegewinn wurden erreicht

• Eine Reihe von Messungen bestätigen die Werte
• Es wurden Kompressionsfaktoren von 5 – 20 gemessen
• Beispiel: 1 Tabelle mit >200 Mio Datensätzen
     –   Uncompressed: 27.6 GB
     –   OLTP compressed: 11.2 GB
     –   HCC for query low: 4.8 GB
     –   HCC for query high: 2.1 GB
     –   HCC for archive low: 2.0 GB
     –   HCC for archive high: 1.7 GB

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Realität: Scans & Indizes
• Smart-scans und Storage Indizes reduzieren die
  Plattenzugriffe und Datenmenge zuverlässig

• Eine Reihe von Messungen bestätigen die Mächtigkeit dieser
  Feature (auch) in DWH Queries
• Viele Indizes in OLTP Systemen werden überflüssig
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Leistungstests
• Oracle ist zurückhaltend, was Vergleichsaussagen angeht
• Aber Referenzkunden treten auf, z.B.
     – BNP Paribas: Exadata ist 17x schneller
     – Avea: Batchzeit auf 1/3 gesunken, Query response 10x schneller

• Unsere ersten Ergebnisse im Test (ohne spezielles Tuning!)
  – Batchverarbeitungsschritte zwischen 3x und 20x schneller
  – Abfrageleistung zwischen 3x und 30x schneller

• Weitere Beobachtungen
  – PL/SQL-lastige Verarbeitung profitiert viel weniger
  – Applikationstuning ist wichtig, Datenbanktuning kaum
  – Bottlenecks verschieben sich hin zur Datenlieferung
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Folgerungen

• Oracle ist mit Exadata in der Lage die versprochenen
  Leistungen zu erbringen
• Der Kunde hat damit geringere
     – Projekt-, Betriebs- und Optimierungskosten,
     – bei gleichzeitig gesteigerter Leistung
• Für OLTP verspricht der Flash-Cache noch mehr Performance
• Exadata enthält eine Fülle weiterer Performance-Feature
• Aber: auch der Kunde muss seine Hausaufgaben machen
     – Infrastruktur vorbereiten
     – Personal ausbilden
     – geeigneten Startup-Partner hinzuziehen

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