"HANA"でビジネスの境界を拡大 - SAPのCTOがUIやHANAクラウドの生まれ変わりに向けた取り組みを披露
高速処理を実現する独SAPのインメモリデータベース技術「HANA」。スピードに目がいきがちだが、"単にスピードをもたらすだけではなく、スピードを利用してビジネスを変えることができる"というのがSAPのメッセージだ。そして、SAP自身もそれを実践し、ERPベンダーから生まれ変わりを図っている。 同社が5月16日まで米オーランドで開催した年次カンファレンス「SAPPHIRE Now Orlando 2013」で、CTOのVishal Sikka氏が、「再発明」「リニューアル」という言葉で、自社で進んでいる取り組みについて語った。 2010年の「SAPPHIRE NOW」で正式に発表されたHANAは、3年で大きな進化を遂げている。SAP共同創業者のHasso Plattner氏とともに開発したSikka氏は、「小さな娘だったHANAだが、もはや小さな娘ではなくなった」と述べる。 Sikka氏はま
カラム型データベースでトランザクション処理を実現するカラクリとは？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その5） － Publickey
カラム型データベースでトランザクション処理を実現するカラクリとは？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その5） SAPのHANAは、最初からインメモリデータベースとカラム型データベースの技術を用いて高速な集計や分析処理と高速なトランザクション処理とを両立させることを目指して開発されたと、HANAの開発者でありSAPの共同創業者であるハッソ・プラッタナー氏はHANAの設計思想と実装を解説した著書「In-Memory Data Management」で書いています。 ここでは、その書籍および公開されている論文「Efficient Transaction Processing in SAP HANA Database – The End of a Column Store Myth」（SAP HANAデータベースにおける効果的なトランザクション処理 ― カラムストア神話の終焉）から
カラム型データベースはなぜ集計処理が高速で、トランザクションが苦手なのか。インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その4）
カラム型データベースはなぜ集計処理が高速で、トランザクションが苦手なのか。インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その4） 現在主流となっているOracle、SQL Server、DB2などのリレーショナルデータベースは事実上すべて、行（ロー）指向で内部の処理を行っています。一方で、最近急速に注目されているのが、列指向で内部処理を行い、大量データの集計や分析処理に優れた「カラム型データベース」（あるいはカラム指向データベース、カラムナーデータベース）です。 カラム型データベースはSybase IQやNetezza、Verticaなどデータウェアハウス専用のデータベースで主に採用されています。また、SQL Serverには「ColumnStore Index」、Oracle Exadataには「Hybrid Columnar Compression」と呼ばれるカラム型データベースの
インメモリデータベースでサーバが落ちたらデータはどうなる？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その3） － Publickey
インメモリデータベースでサーバが落ちたらデータはどうなる？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その3） サーバのメインメモリ上にあるデータは、サーバの電源が落ちれば消えてしまいます。だからこそ、現在のデータベースではデータを失わないように永続化の手段としてデータベースやログをハードディスクに保存しています。 データベースをメインメモリ上に保持するインメモリデータベースでは、万が一サーバの電源が落ちるなどの物理的障害が発生したらどうなるのでしょう。メモリの内容が消えるのと同時にデータベースを失ってしまったり、整合性が失われるなどの問題が発生してしまう心配はないのでしょうか。 結論としては、インメモリデータベースでもつねにログをハードディスクやフラッシュドライブなどのストレージへ書き込んで、サーバの物理的障害に備えています。インメモリデータベースであっても、メインメモリだけに依
従来のデータベースをメモリに載せるだけではだめなのか？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その2）
従来のデータベースをメモリに載せるだけではだめなのか？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その2） 現代のサーバは1台で複数のプロセッサを備え、数百ギガバイトから数テラバイトのメインメモリを搭載可能です。これは多くの企業で利用されているデータベースがそのままメモリに載るほどの容量です。 大量のメモリを搭載したサーバを用いれば、Oracle DatabaseやSQL ServerやDB2など従来のディスクベースのデータベースでも、データベースをまるごとメインメモリのバッファキャッシュに載せることができます。そうすればディスクアクセスのボトルネックは事実上ほとんどなくせるため、高速なデータベースアクセスが実現します。 だとしたら、データベースをすべてメモリに載せる機能を備えたインメモリデータベースを、わざわざ使う必要はあるのでしょうか？ この疑問は、以前の記事「キャッシュの大き
インメモリデータベース、カラム型データベースは使い物になるのか？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その1）
インメモリデータベース、カラム型データベースは使い物になるのか？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その1） ERPベンダ最大手のSAPは2010年、新規に開発したデータベース「SAP HANA」（当時の名称は「SAP High-Performance Analytics Appliance」）を発表しました。 HANAの製品化を背景に、SAPは2012年5月にデータベース市場への本格参入を宣言し、オラクルやIBM、マイクロソフトとデータベース市場で競合していくことを表明。そして今年2013年2月にはついにERPと組み合わせた「SAP Business Suite powered by SAP HANA」の出荷を開始し、業務アプリケーションのバックエンドデータベースとしてHANAの本格利用を開始しました。 HANAには、これまで主流だったリレーショナルデータベースとは異なる
HP preps Project Kraken for monster HANA in-memory jobs
HP has revealed a little more about its "Project Kraken" in-memory system that it is cooking up in conjunction with the engineers at SAP. It's talking about a future in which there are lots of scale-out servers like its Project Moonshot systems and big-memory systems like Kraken on the other end of the spectrum – with not as much plain-vanilla, general-purpose iron in between. While server makers
SQL Server上でSAPアプリケーションを利用する « Fusion-io
Running SAP Applications on SQL Server （SQL serverでSAPアプリケーションを運用する）の Oracle -> SQL Server マイグレーションを Fusion-io ioMemoryで高速化 http://blogs.msdn.com/b/saponsqlserver/archive/2011/06/10/accelerating-oracle-gt-sql-server-migrations-with-fusionio-ssd-disks.aspx より、翻訳 We have recently completed several migrations at customer sites using Fusion-io ioMemory Devices to greatly accelerate throughput and red
SAPがSybaseを約58億ドルで買収へ
ドイツSAPと米Sybaseはそれぞれ現地時間2010年5月12日、SAPがSybaseを買収することで両社が最終合意に達したと発表した。合意条件のもと、SAPの米国子会社SAP Americaが株式公開買付（TOB）を実施し、Sybaseのすべての発行済み普通株を1株当たり65.00ドルで買い取る。買収総額は約58億ドルにのぼる見込み。 SAPはSybase買収により、さまざまな製品ラインと市場においてシナジー効果が期待できるとしている。Sybaseのモバイルプラットフォーム技術を利用することで、モバイル向けソリューション提供を加速化し、インメモリーコンピューティング構想を推進するとともに、SAPソフトウエアの普及促進を図る。 SybaseはSAPのインメモリーデータベース技術により分析機能を高める。SAPが事業を展開している市場や業界向けに複雑なイベント処理および解析能力を提供していく
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