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13.09.2016 | Industrie 4.0 | Im Fokus | Onlineartikel

Mit Highspeed Daten aggregieren und analysieren

Autor:
Detlev Spierling
2 Min. Lesedauer

Beim Big-Data-Einsatz müssen große Datenmengen in Echtzeit verarbeitet werden können. So genannte In-Memory-Systeme unterstützen diese hohen Geschwindigkeitsanforderungen durch besonders kurze Zugriffszeiten. Die Fraunhofer-Gesellschaft hat in einer Studie erstmals die verschiedenen IT-Lösungen der großen Anbieter analysiert.

Durch die digitale Transformation von Unternehmen und Gesellschaft fallen immer größere Datenmengen an, die zunehmend schneller verarbeitet werden müssen. Typische Einsatzszenarien sind Echtzeitanalysen von Nachrichtenströmen, die Optimierung von Produktions- und Wartungsprozessen in der Industrie 4.0 oder die dynamische, situative Steuerung von Dienstleistungen. Einerseits sind Lösungen gefragt, die den Anforderungen von interaktiven oder mobilen Applikationen gerecht werden und sehr schnell reagieren. Andererseits müssen moderne Systeme große Datenmengen schnell und explorativ analysieren und wichtige Informationen extrahieren können. Hier kommen Datenbanksystemen und Software-Lösungen mit neuartiger In-Memory-Technologie ins Spiel, mit deren Hilfe sich sehr große Datenmengen wesentlich rascher durchsuchen, aggregieren und analysieren lassen als dies mit herkömmlichen Disk-basierten Datenbanksystemen (DBS) möglich ist, schreibt Pascal Prassol im Buchkapitel “In-Memory-Platform SAP HANA als Big Data-Anwendungsplattform“.

Mit dieser Technologie lassen sich neuartige Big Data-Anwendungen realisieren, die zum Beispiel Maschinendaten oder unstrukturierte Daten aus Texten und sozialen Netzwerken auswerten und deshalb eine besonders hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit erfordern. Technisch werde dies "durch die volle Ausrichtung auf den Hauptspeicher [des Datenbanksystems] als primäres Medium" möglich, erläutert  Prassol auf Seite 199.  Bei der SAP Hana-Lösung wird etwa die gesammelte Datenbasis mit Hilfe integrierter Engines, Logiken und Algorithmen verarbeitet, ausgewertet und aufbereitet. "Auf der Plattform aufsitzende Anwendungen profitieren davon, indem sie in Echtzeit auf die Resultate zugreifen können", so der Springer-Autor.

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Produktuntersuchung und Einteilung in fünf Systemgruppen

Die kostenlose Fraunhofer-Studie im Umfang von 235 Seiten bietet eine herstellerneutrale Orientierungshilfe für Big Data-Anwender. Darin erklären die Herausgeber den Begriff "In-Memory", erläutern typische Merkmale von In-Memory-Systemen und geben einen Überblick zum aktuellen Angebot kommerzieller Systeme und Open-Source-Produkte. Getrennt nach fünf Systemgruppen wird in der Marktübersicht der Leistungsumfang folgender Lösungen und IT-Komponenten beschrieben und verglichen:

ProduktkategorieProduktbezeichnung
Zwischenspeicher:

IBM DB2 Blu Acceleration, Memcached, Oracle TimesTen, Pivotal GemFire

Datenbanken:

Couchbase Server. Exasol Exasolution, MemSQL, Microsoft SQL Server Enterprise 2014, Oracle Database In-Memory, Oracle MySQL Cluster, ParStream Analytics Database for IoT, Redis, Unicom SolidDB

Data-Grids:

GigaSpaces XAP, GridGain, Hazelcast, IBM WebSphere eXtreme Scale, Oracle Coherence, Tibco ActiveSpaces

Analysesysteme

Microsoft Analytics Platform System, QlikView, SAS Visual Analytics

ÖkosystemeSAP Hana

Quelle: Produktstudie In-Memory-Systeme (Hrsg.: Fraunhofer-Institute für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS und für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO)

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Quelle:
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