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【SAP】SAP TechEd 2020 ~データベース②編~

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【SAP】SAP TechEd 2020 ~データベース①編~の続き

メイントラック:DATABASE AND DATA MANAGEMENT
サブトラック:Administer and operate SAP HANA in the cloud

#講義内容#
##Database Administration in SAP HANA and SAP HANA Cloud [DAT104]##
SAP HANAのDB管理ツールが、これまではHana Studioが主流であったが、HANA CockpitがHANA1.0 SPS12及びHANA 2.0から、On-Premise、SAP HANA Cloudでリリースとなった。今後、HANA Studioの機能拡張は行われず、HANA Cockpitが主流になるとのこと。HANA Cockpitの特徴は以下の通り。

・WEBベースである。
・SAP UI5のユーザインタフェース
・カタログ用のSAPHANAデータベースエクスプローラーが含まれており、SQLステートメントとトレースファイルの参照、実行が可能

本講義では、HANA Cockpitの特徴について、実際に画面を見せながら丁寧に説明していた。
興味のある人は、資料もSAP TechEd2020のホームページからダウンロードできるので、確認してみるのが良いだろう。

##Overview of Data Tiering Options in SAP HANA and SAP HANA Cloud [DAT105]##
データベースの容量は、利用すれば当然増え続け、パフォーマンスも低下する。容量が増加に対応するためにはIn-memorの増強が必要になるが、In-memoryのコストは高い。これらを解決するためには、従来のAcrhiveという概念があるが、それ以外にも幾つかのオプションがある。SAPではまずデータを以下3種類に分別しており、そのデータの種類ごとに保管場所を変えることを推奨している。
image.png

上図のようにHot Data, Warm Data, Cold Dataの3パターンに分け、Hot Dataはコストの高いが、パフォーマンスの良いPMEMに、利用頻度がそれほど高くないWarm DataはNSEに、ほとんど利用しないデータはIQやHDFSなどの外部ストレージに保管するのがコスト的にもよい。

また製品によって、保管場所に対する方針は変わってくる。
image.png
上図では、BWは除いているが、Native SAP HANAとS/4 HANAではとりうるオプションが異なる。S/4の場合は、NSEはAgingを指すことになる。

##Administration and Operation of SAP HANA Cloud, Data Lake [DAT103]##
SAP HANA CloudをData Lakeとして利用する方法について解説している。
前のブログで記載したSAP HANA Cloud: How to Extend Your On Premise Landscape to the Cloud[DAT101]の⓶SAP HANA CloudをData Lakeとして利用する方法でデータをSAP HANA Cloudに収集し、大容量のデータをHANA DBとSAP IQを利用し、保持することができる。下図にあるようにSAP HANAのSide carとしてSAP IQを利用することで100TBsのデータを低コストでもつことができる。
image.png
※SAP TechEd2020 - Administration and Operation of SAP HANA Cloud, Data Lakeから引用
SAP TechEd2020ホームページ (https://pages.sapteched.com/sap/sapteched2020/index)

#おわりに#
SAP HANAが登場し、かれこれ10年が経過しようとしている。データ量は日々増加しており、それに合わせてHWやCloudベンダも対応してきており、今後もニーズに合わせて対応してくと思う。ただ、コストのことも考えると、In-memoryは高価であるため、やはりよく使うデータと使わないデータを分類し、使わないデータはより安価なストレージに移行し、よく使うデータだけをIn-Memory上で保持することは今後必要になってくると思う。そのために、まずはよく使うデータと使わないデータをどのように分類し、どのようにWarm DataやCold Dataを移動する手段を知っておくのが必要だと思う。
またSAP HANA Cloudも今後採用する企業が増えてくると、On-PremiseやIaaS上のデータを移行するPJTは増加してくると思う。ここを以下に簡単に短時間で実施できるのかというは課題になると思う。

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