भविष्य में: स्मृति कंप्यूटिंग के लिए एक रैंप पर

Techopedia Staff द्वारा, 25 जनवरी, 2017 तक

Takeaway: होस्ट एरिक कावनघ इन-मेमोरी कंप्यूटिंग और SAP हाना के साथ मेहमानों के साथ डॉ। रॉबिन ब्लोर, डीज़ ब्लैंचफील्ड और IDERA के बिल एलिस पर चर्चा करता है।

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एरिक कवनघ: ठीक है, देवियों और सज्जनों। नमस्कार और एक बार फिर से स्वागत है। यह बुधवार को चार बजे पूर्वी समय है और पिछले कुछ वर्षों में इसका मतलब है कि यह समय है, एक बार फिर, हॉट टेक्नोलॉजीज के लिए। हां, वास्तव में, मेरा नाम एरिक कवनघ है, मैं आज की बातचीत के लिए आपका मेजबान बनूंगा।

और दोस्तों, हम आज कुछ शांत सामग्री के बारे में बात करने जा रहे हैं। हम इन-मेमोरी की दुनिया में गोता लगाने जा रहे हैं, सटीक शीर्षक "इनटू द फ्यूचर: एन ऑन-रैंप फॉर इन-मेमोरी कंप्यूटिंग" है। यह इन दिनों सभी गुस्से में है, और अच्छे कारण के साथ, ज्यादातर में- कताई डिस्क पर भरोसा करने की तुलना में स्मृति इतनी तेज है। हालाँकि, चुनौती यह है कि आपको बहुत सारे सॉफ़्टवेयर को फिर से लिखना होगा। क्योंकि आज का सॉफ्टवेयर, इसका अधिकांश हिस्सा डिस्क को ध्यान में रखकर लिखा गया है और यह वास्तव में एप्लिकेशन के आर्किटेक्चर को बदल देता है। यदि आप एक कताई डिस्क के लिए प्रतीक्षा करने के लिए एप्लिकेशन डिज़ाइन करते हैं, तो आप इन-मेमोरी तकनीक की सभी शक्ति होने की तुलना में कुछ अलग करते हैं।

वास्तव में आपके बारे में एक जगह है, मुझे ट्विटर पर, @eric_kavanagh पर मारा। मैं हमेशा पीछे चलने की कोशिश करता हूं और कभी भी किसी को भी उल्लेख करने के लिए मुझे रीट्वीट करता हूं।

जैसा कि मैंने कहा, हम आज इन-मेमोरी के बारे में बात कर रहे हैं, और विशेष रूप से एसएपी हाना के बारे में। तुम्हारा वास्तव में SAP समुदाय को वास्तव में अच्छी तरह से जानने के लिए अंतिम वर्ष बिताया है, और यह एक आकर्षक वातावरण है, मुझे कहना होगा। उन लोगों को सलाम जो उस ऑपरेशन को चलाते हैं और आगे की तर्ज पर हैं, क्योंकि एसएपी एक अविश्वसनीय रूप से अच्छा ऑपरेशन है। वे वास्तव में बहुत अच्छे हैं जो व्यवसाय कर रहे हैं। वे निश्चित रूप से प्रौद्योगिकी में महान हैं, और उन्होंने वास्तव में हाना में भारी निवेश किया है। वास्तव में, मैं याद कर सकता हूं - यह लगभग छह या सात साल पहले था - कि हम वास्तव में अमेरिकी वायु सेना के लिए कुछ काम कर रहे थे, और हमने एसएपी से किसी को अंदर आने और हमें दुनिया की शुरुआत में देखने के लिए मिला हाना और क्या योजना बनाई गई थी। और कम से कम कहने के लिए, एसएपी लैब्स के लोगों ने पारंपरिक वास्तुकला से पूरी तरह से अलग, इस वास्तुकला को बनाने के तरीके को समझने में बहुत समय और प्रयास लगाया, क्योंकि आपके पास स्मृति में सब कुछ है। इसलिए, वे पारंपरिक डेटा के विपरीत, इन-मेमोरी में एक ही डेटा पर ट्रांसेक्शनल और एनालिटिकल दोनों करने की बात कर रहे हैं, जो इसे बाहर खींच रहा है, इसे क्यूब में डाल दिया है, उदाहरण के लिए, इसका विश्लेषण करें, बनाम ट्रांजेक्शनल, जो बहुत अलग तरीके से होता है।

यह एक दिलचस्प जगह है और हम वास्तव में एक अन्य विक्रेता से पता लगाने जा रहे हैं, IDERA, इस बारे में थोड़ा सा कि यह सब कैसे काम करने जा रहा है, और ऑन-रैंप क्या है, इसके बारे में खुलकर। तो, हम डॉ। रॉबिन ब्लोर से सुनेंगे, यहाँ ब्लर ग्रुप में हमारे बहुत ही मुख्य विश्लेषक हैं; Dez Blanchfield, हमारे डेटा वैज्ञानिक और फिर IDERA से अच्छे दोस्त बिल एलिस। तो, इसके साथ, मैं डॉ। रॉबिन ब्लोर को चाबी सौंपने जा रहा हूं, जो इसे ले जाएगा।

डॉ। रॉबिन ब्लोर: हाँ, जैसा कि एरिक कह रहा था, जो समय हमें पहली बार एसएपी हाना ने दिया था, वह कई साल पहले था, अब। लेकिन यह बहुत दिलचस्प था, वह विशेष समय बहुत दिलचस्प था। हम एक या दो कंपनियों में चलेंगे जो एक तरह से या किसी अन्य में, स्मृति प्रौद्योगिकी की पेशकश कर रहे थे। यह काफी स्पष्ट था कि इन-मेमोरी आने वाली थी। और यह वास्तव में तब तक नहीं था जब तक एसएपी खड़ा नहीं हुआ और अचानक हाना लॉन्च किया। मेरा मतलब है, जब मैंने SAP को ऐसा करते देखा तो झटका लगा। यह, जैसे, यह एक झटका था क्योंकि मुझे उम्मीद थी कि यह कहीं और से आएगा। मुझे उम्मीद थी कि यह होगा, आप जानते हैं, Microsoft या Oracle या IBM या ऐसा कोई। SAP जो विचार कर रहा था, वह वास्तव में मेरे लिए बहुत ही आश्चर्यजनक था। मुझे लगता है कि यह नहीं होना चाहिए था क्योंकि एसएपी रणनीतिक विक्रेताओं में से एक है और बहुत ज्यादा, आप जानते हैं, उद्योग में जो कुछ भी होता है वह उन सभी में से एक से होता है।

वैसे भी, मेमोरी के बारे में पूरी बात, मेरा मतलब है, हमें एहसास हुआ, हम इसके बारे में बात करते थे, जैसे ही आप वास्तव में मेमोरी में जाते हैं - यह मेमोरी में डेटा डालने के बारे में नहीं है, यह कमिट करने के बारे में है यह सोचें कि मेमोरी लेयर सिस्टम रिकॉर्ड है - जैसे ही आप सिस्टम रिकॉर्ड को मेमोरी में माइग्रेट करते हैं, डिस्क एक तरह का हैंडऑफ माध्यम बनना शुरू हो जाता है और यह एक अलग चीज बन जाती है। और मुझे लगा कि जब यह होना शुरू हुआ तो वह बहुत रोमांचक था। तो, वास्तव में, यह स्पिनिंग डिस्क के लिए खत्म हो गया है। स्पिनिंग डिस्क जल्द ही केवल संग्रहालयों में मौजूद होगी। मुझे यकीन नहीं है कि यह कितनी जल्दी है, लेकिन मूल रूप से, ठोस-राज्य डिस्क अब मूर के नियम वक्र पर है, यह पहले से ही कताई जंग की तुलना में दस गुना तेज है, क्योंकि वे अब इसे कहते हैं, और बहुत जल्द यह अभी भी तेज हो जाएगा और तो इसका मतलब है कि डिस्क के लिए मामलों का उपयोग करें बस कम और कम मिलता है।

और जिज्ञासु तथ्य, पारंपरिक डीबीएमएस, वास्तविक तथ्य में, कताई डिस्क के लिए बहुत सारे पारंपरिक सॉफ्टवेयर का निर्माण किया गया था, इसे कताई डिस्क मान लिया गया। इसमें सभी प्रकार की भौतिक-स्तर की क्षमताएं थीं, जो कि कताई डिस्क का शोषण करने के लिए, श्रमसाध्य प्रोग्राम का आयोजन करती थीं, जिससे डेटा पुनर्प्राप्ति जितनी जल्दी हो सके। और वह सब धुल रहा है। बस गायब हो जाना, तुम्हें पता है? और फिर, वहाँ स्पष्ट रूप से एक बहुत था - मुझे नहीं पता, आकर्षक, मुझे लगता है, यह अंत में होगा - एक इन-मेमोरी डेटाबेस के लिए खोलना जो उस स्थिति पर कब्जा करने की कोशिश करता है जो बड़े डेटाबेस, ओरेकल और माइक्रोसॉफ्ट, एसक्यूएल सर्वर और IBM का DB2, यह इन-मेमोरी स्पेस में व्याप्त है और यह देखना बेहद दिलचस्प है कि आगे मार्च करते हैं और ऐसा करते हैं।

स्मृति कैस्केड के बारे में बात करते हैं; यह सिर्फ ध्यान देने योग्य है। यह भी उल्लेख करने का कारण है, जिस कारण से मैंने इसे फेंक दिया, वास्तव में, बस हर किसी को यह बताना था, जब मैं यहां स्मृति के बारे में बात कर रहा हूं, इन सभी परतों के बारे में मैं बात कर रहा हूं। लेकिन आप अचानक महसूस करते हैं जब आप इसे देखते हैं, यह एक पदानुक्रमित स्टोर है, यह सिर्फ स्मृति नहीं है। और इसलिए, बहुत कुछ जो हमने एक लंबे समय पहले सीखा था, पदानुक्रमित स्टोर के बारे में, यह भी लागू होता है। और इसका मतलब यह भी है कि किसी भी इन-मेमोरी डेटाबेस को इसके माध्यम से अपने तरीके से नेविगेट करना पड़ता है, कुछ केवल रैम पर ही इसके माध्यम से चलते हैं, आप जानते हैं। और यह सिर्फ बड़ा और बड़ा और बड़ा होता जा रहा है और अब इसे मेगाबाइट में मापा जाता है। लेकिन आपको L1 कैश मिला है जो मेमोरी से सौ गुना तेज है, L2 कैश मेमोरी से 30 गुना तेज है और L3 कैश मेमोरी से लगभग 10 गुना तेज है। तो, आप जानते हैं, वहाँ बहुत सारी तकनीक है - ठीक है, एक उचित मात्रा में प्रौद्योगिकी - ने उन कैश का उपयोग करने की रणनीति को अपनाया है, जिस तरह से, निष्पादित की गई चीजों के लिए भंडारण स्थान, विशेष रूप से डेटाबेस प्रौद्योगिकी। तो, आप जानते हैं, यह एक प्रभाव है।

फिर हमें 3D XPoint और IBM के PCM का उदय हुआ है। और यह लगभग रैम की गति है, मूल रूप से इन दोनों विक्रेताओं को घमंड है। उपयोग के मामले शायद अलग हैं। इसके साथ शुरुआती प्रयोग अभी पूरा होना बाकी है। हमें नहीं पता कि यह रैम के उपयोग और उस मामले के लिए इन-मेमोरी डेटाबेस की तकनीक को कैसे प्रभावित करेगा। फिर आपको RAM बनाम SSD मिल गया है। वर्तमान में रैम लगभग 300 गुना तेज है, लेकिन, निश्चित रूप से, कई कम हो रही है। और SSD बनाम डिस्क जो कि लगभग 10 गुना तेज है, अगर मैं इसे समझूं। तो, इस तरह की स्थिति आपको मिली है। यह पदानुक्रमित दुकान है। इसे दूसरे तरीके से देखना, इन-मेमोरी, बिल्कुल, बिल्कुल अलग है। तो, शीर्ष आरेख दो अनुप्रयोगों को दिखाता है, दोनों शायद एक डेटाबेस तक पहुंच सकते हैं, लेकिन निश्चित रूप से कताई जंग पर डेटा तक पहुंच सकते हैं। और जिस तरह से आप वास्तव में चीजों को नेटवर्क के माध्यम से प्रवाहित करते हैं, यह निर्भर करता है कि चारों ओर निर्भरता क्या है, क्या आपके पास ईटीएल है। तो, इसका मतलब है कि, आप जानते हैं, डेटा कताई जंग पर चला जाता है और फिर कहीं भी जाने के लिए कताई जंग से आता है, और कहीं भी जाने के लिए यह कताई जंग पर वापस जाता है, जो तीन आंदोलनों है। और ध्यान रखें कि मेमोरी कताई डिस्क की तुलना में सौ हजार गुना तेज हो सकती है, और आप निश्चित रूप से महसूस करते हैं कि डेटा लेना और इसे मेमोरी में डालना यह पूरी बात वास्तव में काफी अलग है।

तो, आपने सोचा होगा कि स्क्रीन पर क्या होगा, यहीं होगा, आपने सोचा होगा कि, एक तरह से या किसी अन्य रूप में, ईटीएल वास्तविक तथ्य में सिर्फ डेटा से डेटा में मेमोरी में जाएगा। लेकिन वास्तव में ऐसा नहीं हो सकता है; वास्तविक रूप में आपके पास यहीं स्थिति हो सकती है जहां दो एप्लिकेशन वास्तव में एक ही मेमोरी को बंद कर सकते हैं। निश्चित रूप से एक इन-मेमरी डेटाबेस आपको वह क्षमता दे सकता है, जब तक कि आपको लॉकिंग मिल गई है और बाकी सब कुछ इसके आसपास ऑर्केस्ट्रेटेड है। इसलिए, यह सिर्फ चीजों की गति में परिवर्तन नहीं करता है, यह इस बात को बदल देता है कि आप वास्तव में एप्लिकेशन और पूरे डेटा प्रवाह को कैसे कॉन्फ़िगर करते हैं।

इसलिए, यह एक विशाल प्रकार का प्रभाव है। तो, इन-मेमोरी विघटनकारी है, है ना? और हमने जो कहा, उससे हमें प्राप्त करना चाहिए। इन-मेमोरी प्रोसेसिंग वर्तमान में एक त्वरक है, लेकिन यह आदर्श बनने जा रहा है। इसका उपयोग किया जाएगा, आवेदन मूल्य के अनुसार लागू किया जा रहा है, और इसलिए यह बहुत, बहुत दिलचस्प है, कि एसएपी वास्तव में उनके ईआरपी सॉफ्टवेयर के एक संस्करण के साथ बाहर आ जाएगा जो मेमोरी में है। और विलंबता पूरी तरह से संभव के तीन आदेशों तक सुधार करती है, और वास्तव में इससे भी अधिक संभव है कि आप इसे कैसे करते हैं, इस पर निर्भर करता है। तो, आपको स्मृति में जाने से गति में भारी सुधार हो रहा है। और अपशॉट, SAP HANA का S / 4 - जो उन्होंने जारी किया है, मुझे लगता है कि, ठीक है, लोग कहते हैं कि यह अभी भी जारी किया जा रहा है, लेकिन यह निश्चित रूप से पिछले साल जारी किया गया था - यह SAP ग्राहक आधार को देखते हुए एक गेम चेंजर है। मेरा मतलब है, SAP की ERP का उपयोग करके 10, 000 कंपनियां हैं और उनमें से सभी बड़ी कंपनियां हैं, आप जानते हैं। इसलिए, उन सभी का विचार स्मृति में जाने और अपने मौलिक उपयोग करने के लिए एक प्रोत्साहन है, क्योंकि ईआरपी लगभग हमेशा मौलिक अनुप्रयोग हैं जो व्यवसाय चल रहे हैं, यह सिर्फ एक बहुत बड़ा गेम परिवर्तक है और यह बहुत दिलचस्प होगा। लेकिन निश्चित रूप से, यह सब बहुत अच्छा लगता है, लेकिन इसे समझदारी से कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है और इसे अच्छी तरह से मॉनिटर करने की आवश्यकता है। यह उतना सरल नहीं है जितना लगता है।

यह कहने के बाद, मुझे लगता है कि मैं गेंद को पास करूंगा, यह कौन है? ओह, ऑस्ट्रेलियाई लड़का, डीज़ ब्लांचफील्ड।

Dez Blanchfield: बहुत मज़ेदार। डॉ। रॉबिन ब्लोर का अनुसरण करने के लिए हमेशा एक कठिन कार्य। आज मुझे पाने के लिए धन्यवाद। तो, बड़ा विषय है, लेकिन रोमांचक है। इसलिए, मैंने एक छवि चुनी है जिसे मैं अक्सर ध्यान में रखता हूं जब मैं आधुनिक डेटा लेक और एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस और डेटा के मेरे छोटे रत्नों के बारे में सोच रहा होता हूं। इसलिए यहाँ मुझे यह सुंदर झील पहाड़ों और लहरों से घिरी हुई मिली है, और लहरें इन चट्टानों पर दुर्घटनाग्रस्त हो रही हैं। यह इन दिनों एक बड़ी डेटा झील के अंदर कैसा दिखता है, मैं मानसिक रूप से कल्पना करता हूं। चट्टानों के होने के नाते, लहरों को बैचों की नौकरी और डेटा पर वास्तविक समय की एनालिटिक्स कहा जा रहा है। और जब मैं इसके बारे में एक भौतिक झील के रूप में सोचता हूं तो यह मेरे लिए एक वेकअप कॉल वापस लाता है, आप जानते हैं, डेटा वेयरहाउस का पैमाना जो हम अभी बना रहे हैं, इसका कारण यह है कि हम इस सिक्के के साथ आए हैं और इसकी अवधि एक डेटा झील यह है कि वे बहुत बड़े हैं और वे बहुत गहरे हैं, और कभी-कभी आप उनमें तूफान ला सकते हैं। और जब हम करते हैं, तो आपको हमेशा यह पता चलता है कि तूफान क्या है।

इसलिए इस विषय के विषय में, मुझे यह प्रतीत होता है कि इन-मेमोरी कंप्यूटिंग का यह सायरन कॉल वास्तव में बहुत मजबूत और अच्छे कारण के लिए है। यह इतने सारे महत्वपूर्ण वाणिज्यिक और तकनीकी लाभ लाता है। यह एक और दिन पर कुछ घंटों के लिए चर्चा है। लेकिन इन-मेमोरी कंप्यूटिंग में सामान्य बदलाव, सबसे पहले मैं केवल यह जानना चाहता हूं कि हम यहां कैसे पहुंचे और यह क्या संभव है क्योंकि यह, इस तरह की नींव रखता है, जहां कुछ चुनौतियां पहले से ही झूठ हो सकती हैं और हमें क्या करना चाहिए। के बारे में और सोच, पारंपरिक पुरानी कताई डिस्क डेटा से दूर जाने की हमारी दुनिया में और डिस्क पर और बंद स्मृति में और स्मृति से बाहर और CPUs में पृष्ठांकित किया जा रहा है, अब हम लगभग उन सभी परतों में से एक को निकाल रहे हैं, कताई डिस्क होने के नाते। क्योंकि याद रखें, कंप्यूटिंग के शुरुआती दिनों में, वास्तुशिल्प रूप से, हम मूल मेमोरी या ड्रम मेमोरी के रूप में जो हम मूल रूप से सोचते थे, उसके मेनफ्रेम या मिडरेंज दुनिया से लंबे समय तक नहीं चलते थे, आप जानते हैं।

जैसा कि डॉ। रॉबिन ब्लोर ने कहा, कंप्यूटर आर्किटेक्चर के आसपास डेटा ले जाने के लिए हमने जो तरीका अपनाया, वह वास्तव में कुछ दशकों के लिए, वास्तव में कुछ दशकों के लिए नाटकीय रूप से नहीं बदला। यदि आप इस तथ्य के बारे में सोचते हैं कि, आप जानते हैं, आधुनिक कंप्यूटिंग, तकनीकी रूप से, लगभग हो चुका है, यदि आप कुछ 60 वर्षों के लिए सजा भुगतेंगे, तो आप जानते हैं, छह दशक और अधिक और यह इस अर्थ में है कि आप कर सकते हैं शेल्फ से एक बॉक्स खरीदें, जैसा कि यह था। नए आर्किटेक्चर में बदलाव वास्तव में मेरे दिमाग में आया था जब हम मेनफ्रेम और मिडरेंज, और कोर मेमोरी और ड्रम स्टोरेज आर्किटेक्चर के आसपास बहादुर या सुपरकंप्यूटिंग, विशेष रूप से सेमुर क्रे की पसंद, जहां क्रॉसबार बैकप्लेन जैसी चीजों के बारे में सोच से बाहर हो गए थे। बात बन गई। बैकप्लेन या मदरबोर्ड में डेटा स्थानांतरित करने के लिए केवल एक मार्ग होने के बजाय, जैसा कि इन दिनों कहा जाता है। और इनलाइन मेमोरी, आप जानते हैं, इन दिनों में लोग वास्तव में इसके बारे में नहीं सोचते हैं कि इसका वास्तव में क्या मतलब है जब वे DIMM और SIMM कहते हैं। लेकिन, SIMM एकल इनलाइन मेमोरी है और DIMM दोहरी इनलाइन मेमोरी है और हमें इससे अधिक जटिल मिला है और विभिन्न चीजों के लिए दर्जनों अलग-अलग मेमोरी प्रकार हैं: कुछ वीडियो के लिए, कुछ सामान्य अनुप्रयोगों के लिए, कुछ सीपीयू में निर्मित हैं।

इसलिए, इस नए बदलाव के लिए एक बड़ा तरीका यह था कि डेटा संग्रहीत और एक्सेस किया गया था। हम एक और पूरी पीढ़ी में उसी बदलाव से गुजरने वाले हैं, लेकिन हार्डवेयर में इतना ही नहीं बल्कि व्यावसायिक तर्क में हार्डवेयर को अपनाने और डेटा लॉजिक लेयर में, और यह मेरे दिमाग में एक और बड़ा बदलाव है ।

लेकिन संक्षेप में हम यहां कैसे पहुंचे। मेरा मतलब है, हार्डवेयर तकनीक में सुधार हुआ, और नाटकीय रूप से सुधार हुआ। हम सीपीयू होने से गए थे और कोर का विचार काफी आधुनिक अवधारणा थी। हम इसे अभी स्वीकार करते हैं कि हमारे फोन में दो या चार कोर हैं और हमारे कंप्यूटरों में दो या चार, या यहां तक ​​कि आठ, डेस्कटॉप में कोर और आठ और 12 और अधिक हैं, आप जानते हैं, सर्वर प्लेटफॉर्म में भी 16 और 32 । लेकिन यह वास्तव में एक काफी आधुनिक बात है कि कोर सीपीयू के अंदर एक क्षमता बन गई और हम 32-बिट से 64-बिट तक चले गए। कुछ बड़ी बातें वहां हुईं: हमें कई कोर पर उच्च गति मिली, ताकि हम समानांतर में चीजें कर सकें और उनमें से प्रत्येक कोर कई धागे चला सके। अचानक हम एक ही समय में एक ही डेटा पर बहुत सारी चीजें चला सकते हैं। चौसठ-बिट पता रिक्ति ने हमें दो टेराबाइट तक की रैम दी, जो एक अभूतपूर्व अवधारणा है, लेकिन यह अब एक बात है। ये मल्टीपाथ बैकप्लेन आर्किटेक्चर, आप जानते हैं, मदरबोर्ड, एक समय में, आप केवल एक ही दिशा में काम कर सकते हैं: पीछे और आगे। और क्रे कंप्यूटिंग और उस समय के कुछ सुपरकंप्यूटर डिज़ाइन के साथ दिनों के साथ, और अब डेस्कटॉप कंप्यूटर और सामान्य ऑफ-द-शेल्फ में, डेस्कटॉप-ग्रेड रैक-माउंट पीसी, क्योंकि वास्तव में, अधिकांश आधुनिक पीसी अब मेनफ्रेम, मिडरेंज, माइक्रो डेस्कटॉप के इस युग से गुजरे और हमने उन्हें सर्वर में वापस ला दिया है।

और उस सुपर कंप्यूटर की बहुत सारी क्षमता, उस सुपरकंप्यूटर-ग्रेड डिज़ाइन को सामान्य ऑफ-द-शेल्फ घटकों में धकेल दिया गया। आप जानते हैं, इन दिनों, बहुत सस्ते रैक-माउंट पीसी लेने और सैकड़ों द्वारा रैक में डालने का विचार, यदि हजारों नहीं हैं, और लिनक्स पर उन जैसे ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर चला रहे हैं और उस पर एसएपी हाना की पसंद को तैनात करते हैं, तो आप पता है, हम अक्सर इसे लेते हैं। लेकिन यह एक बहुत नई रोमांचक बात है और यह अपनी जटिलताओं के साथ आता है।

सॉफ्टवेयर भी बेहतर हो गया, विशेष रूप से स्मृति प्रबंधन और डेटा विभाजन। मैं उस पर बहुत सारे विवरणों में नहीं जाऊंगा, लेकिन यदि आप पिछले 15 या इतने वर्षों में बड़ी बदलाव को देखते हैं, या इससे भी कम, कैसे मेमोरी का प्रबंधन किया जाता है, विशेष रूप से रैम में डेटा और डेटा रैम में कैसे विभाजित हो जाता है, ताकि डॉ। रॉबिन ब्लोर ने संकेत दिया कि आप पहले या संकेत दे चुके हैं, आप जानते हैं कि चीजें एक-दूसरे को प्रभावित किए बिना एक ही समय में पढ़ और लिख सकती हैं, बजाय प्रतीक्षा समय होने के। संपीड़न और चिप पर एन्क्रिप्शन जैसे बहुत शक्तिशाली विशेषताएं। एन्क्रिप्शन एक अधिक महत्वपूर्ण चीज बन गया है और हमें यह करने की आवश्यकता नहीं है कि सॉफ्टवेयर में, रैम में, सीपीयू स्पेस में, अब वह वास्तव में चिप पर होता है। यह नाटकीय रूप से चीजों को गति देता है। और डेटा भंडारण और प्रसंस्करण वितरित किया, फिर से, जिन चीजों को हमने एक बार ग्रहण किया था, वे सुपर कंप्यूटर और समानांतर प्रसंस्करण के सामान थे, अब हम एसएपी हाना और हडोप और स्पार्क की पसंद के स्थान पर और इसके लिए आगे ले गए हैं।

तो, इस उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के पूरे बिंदु, HPC क्षमताओं उद्यम के लिए आया था और अब उद्यम लाभ है कि प्रदर्शन लाभ और प्रौद्योगिकी अंतरिक्ष और तकनीकी लाभ और वाणिज्यिक लाभ में है, क्योंकि, तुम्हें पता है, का आनंद ले रहा है, मूल्य में कमी का समय नाटकीय रूप से कम हो गया है।

लेकिन मैं एक कहानी की इस छवि का उपयोग करता हूं जो मैंने कुछ समय पहले एक सज्जन व्यक्ति के बारे में पढ़ी थी जिन्होंने लेगो के बाहर एक पीसी केस बनाया था, क्योंकि यह हमेशा दिमाग में आता है जब मैं इनमें से कुछ चीजों के बारे में सोचता हूं। और वह यह है कि, यह उस समय एक महान विचार की तरह लगता है जब आप इसे बनाना शुरू करते हैं, और फिर आप इसके माध्यम से आधा हो जाते हैं और आपको पता चलता है कि यह वास्तव में सभी लेगो बिट्स को एक साथ रखने और एक ठोस चीज बनाने के लिए वास्तव में मुश्किल है, ठोस पर्याप्त एक मदरबोर्ड और इसके आगे, एक व्यक्तिगत कंप्यूटर के लिए एक मामला बनाएंगे। और अंततः आपको पता चलता है कि सभी छोटे बिट्स एक साथ सही से चिपक नहीं रहे हैं और आपको थोड़ा सावधान रहना होगा कि आप इसे बनाने के लिए किन छोटे बिट्स को एक साथ चिपकाते हैं। और यह एक बहुत ही प्यारा विचार है, लेकिन जब आप आधे रास्ते से गुजरते हैं, तो आपको यह पता चलता है कि "हम्म, शायद मुझे सिर्फ $ 300 का पीसी केस खरीदना चाहिए था, लेकिन मैं इसे अभी खत्म करूंगा और इससे कुछ सीखूंगा।"

मेरे लिए यह बहुत जटिल प्लेटफार्मों का निर्माण करने के लिए जैसा है उसके लिए एक महान सादृश्य है, क्योंकि यह सब अच्छी तरह से और इसे बनाने के लिए अच्छा है और एक पर्यावरण के साथ समाप्त होता है जहां आपको राउटर और स्विच और सर्वर और रैक मिले हैं। और आपको सीपीयू और रैम और ऑपरेटिंग सिस्टम एक साथ मिल गए हैं। और आप वितरित स्मृति प्रसंस्करण और डेटा भंडारण और डेटा प्रबंधन के लिए इसके ऊपर HANA जैसा कुछ डालते हैं। आप उस के ऊपर SAP स्टैक का निर्माण करते हैं, आपको डेटाबेस क्षमताएं मिलती हैं और फिर आप अपने डेटा और अपने व्यावसायिक तर्क में लोड होते हैं और आप कुछ रीड और राइट्स और क्वेरीज़ को लागू करना शुरू करते हैं और इसके आगे। आपको I / O के शीर्ष पर रखने के लिए मिला है और आपको चीजों को शेड्यूल करने और वर्कलोड और मल्टीटेनेंसी और इसके बाद का प्रबंधन करने के लिए मिला है। यह ढेर बहुत जटिल हो जाता है, बहुत जल्दी। अगर यह सिर्फ एक मशीन पर है तो यह अपने आप में एक जटिल स्टैक है। गुणा करें कि 16 या 32 मशीनों से, यह बहुत, बहुत गैर-तुच्छ हो जाता है। जब आप 100 टेराबाइट्स से पेटाबाइट स्केल तक जाने के लिए सैकड़ों और अंततः हजारों मशीनों तक गुणा करते हैं, तो यह एक भयावह अवधारणा है, और ये वास्तविकताएं हैं जो हम अभी से काम कर रहे हैं।

तो, आप तब कुछ चीजों को समाप्त करते हैं, जिन्होंने इस दुनिया को बदलने में भी मदद की है, और वह यह है कि डिस्क स्थान हास्यास्पद रूप से सस्ता हो गया। तुम्हें पता है, एक बार जब आप हार्ड डिस्क के एक गीगाबाइट पर 380 से 400 हजार डॉलर खर्च करेंगे जब यह एक बड़े पैमाने पर ड्रम था - कुछ ऐसा जिसे इसे लेने के लिए एक फोर्कलिफ्ट की आवश्यकता थी। इन दिनों यह कमोडिटी डिस्क स्पेस के प्रति गीगाबाइट के एक, दो सेंट के बराबर है। और रैम ने यही काम किया। इन दोनों ग्राफ़ में ये दो जे-वक्र, वैसे, एक दशक के हैं, इसलिए दूसरे शब्दों में, हम 10 साल के दो ब्लॉक, 20 साल के मूल्य में कमी को देख रहे हैं। लेकिन मैंने उन्हें दो जे-कर्व्स में तोड़ दिया क्योंकि आखिरकार दाईं ओर एक बिंदीदार रेखा बन गई और आप इसका विवरण नहीं देख पाए, इसलिए मैंने इसे फिर से बढ़ाया। 20 साल पहले रैम की एक गीगाबाइट साढ़े छह मिलियन डॉलर के क्रम में कुछ थी। इन दिनों यदि आप कमोडिटी हार्डवेयर के लिए एक गीगाबाइट रैम के लिए तीन या चार डॉलर से अधिक का भुगतान करते हैं तो आपको लूटा जा रहा है।

पिछले दो दशकों में कीमतों में कमी के इन महत्वपूर्ण नतीजों का मतलब है कि अब हम डिस्क स्पेस से आगे निकल सकते हैं और सीधे रैम में, केवल मेगाबाइट स्तर पर नहीं, बल्कि अब टेराबाइट स्तर और रैम की तरह व्यवहार करते हैं। हालांकि, इसके साथ चुनौती यह थी कि रैम मूल रूप से अल्पकालिक था - इसका मतलब है कि कुछ समय के लिए रहता है - इसलिए, हमें उस स्थान में लचीलापन प्रदान करने के तरीकों के साथ आना होगा।

और इसलिए, यहां मेरा कहना है कि इन-मेमोरी कंप्यूटिंग बेहोश दिल के लिए नहीं है। इस बहुत बड़े पैमाने पर इन-मेमरी डेटा और इसके आसपास की प्रोसेसिंग एक दिलचस्प चुनौती है; जैसा कि मैंने पहले संकेत दिया, यह बेहोश दिल के लिए नहीं है। इसलिए, एक चीज जो हमने बड़े पैमाने पर और उच्च घनत्व वाले इन-मेमोरी कंप्यूटिंग के साथ इस अनुभव से सीखी है, वह यह है कि जिस जटिलता को हम कई क्षेत्रों में जोखिम का निर्माण करते हैं।

लेकिन इसे सिर्फ निगरानी और प्रतिक्रिया के दृष्टिकोण से देखें। जब हम डेटा के बारे में सोचते हैं, तो यह डिस्क स्पेस में शुरू होता है, यह डिस्क में डेटाबेस में बैठता है, हम इसे मेमोरी में पुश करते हैं। एक बार जब यह मेमोरी में हो जाता है और वितरित हो जाता है, तो हम इसकी बहुत सी प्रतियों का उपयोग कर सकते हैं, और यदि कोई परिवर्तन हो जाता है, तो इसे चालू और बंद करने के बजाय मेमोरी स्तर पर और बैकप्लेन के पार परिलक्षित किया जा सकता है। दो अलग-अलग स्तरों, यह स्मृति के अंदर और बाहर जाता है। हमने इस हाइपरस्केल हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म के साथ समाप्त किया है जो हमें अब ऐसा करने की अनुमति देता है। जब हम हाइपरस्कलिंग के बारे में बात करते हैं, तो यह हास्यास्पद रूप से घने स्तर पर कठिन होता है, और बहुत उच्च घनत्व मेमोरी, सीपीयू और कोर और थ्रेड्स का बहुत उच्च घनत्व मायने रखता है। हमें अब इसका समर्थन करने के लिए बहुत ही जटिल नेटवर्क विकृति मिली है क्योंकि डेटा को किसी बिंदु पर नेटवर्क में स्थानांतरित करना पड़ता है यदि यह नोड्स और क्लस्टर के बीच जाने वाला है।

इसलिए, हम डिवाइस फॉल्ट रिडंडेंसी को एक मुद्दा बनाते हुए समाप्त करते हैं और हमें डिवाइस और इसके टुकड़ों की निगरानी करना है। हमें उस प्लेटफ़ॉर्म में निर्मित और इसे मॉनिटर करने के लिए लचीला डेटा फ़ॉल्ट रिडंडेंसी मिला है। हमें वितरित डेटाबेस रेजिलिएशन मिल गया है, इसलिए हमें डेटाबेस प्लेटफ़ॉर्म की निगरानी करने और उसके अंदर स्टैक करने के लिए मिला है। हमें वितरित प्रसंस्करण शेड्यूलिंग की निगरानी करनी होगी, जो कुछ प्रक्रियाओं के अंदर हो रहा है, जो मतदान और क्वेरी के लिए नीचे हैं और जिस रास्ते से क्वेरी लेती है और जिस तरह से संरचित और निष्पादित किया जा रहा है। यह कैसा दिखता है, किसी ने "ब्लाह" पर एक सेलेक्ट * किया है या क्या उन्होंने वास्तव में एक बहुत ही स्मार्ट और अच्छी तरह से संरचित क्वेरी की है जो उन्हें बैकप्लेन में वास्तुकला में आने वाले डेटा की नाममात्र, न्यूनतम राशि प्राप्त करने जा रही है? हमें एक या एकाधिक वर्कलोड और बैच जॉब्स और रीयल-टाइम शेड्यूलिंग पर चलने वाले मल्टीटेनेंसी वर्कलोड, कई उपयोगकर्ता और कई समूह मिले हैं। और हमें बैच और रीयल-टाइम प्रोसेसिंग का मिश्रण मिला है। कुछ चीजें बस नियमित रूप से चलती हैं - प्रति घंटा, दैनिक, साप्ताहिक या मासिक - अन्य चीजें मांग पर हैं। कोई वास्तविक समय की रिपोर्ट करने के लिए टेबलेट के साथ वहां बैठा हो सकता है।

और फिर, हम उस पूरे बिंदु पर आते हैं, कि इन के बारे में जो जटिलता आती है वह अब केवल एक चुनौती नहीं है, यह काफी भयावह है। और हमारे पास यह वास्तविकता है कि एक एकल प्रदर्शन मुद्दा, अपने आप में केवल एक प्रदर्शन मुद्दा, पूरे पारिस्थितिकी तंत्र को प्रभावित कर सकता है। और इसलिए, हम यह पता लगाने की इस बहुत ही मजेदार चुनौती को समाप्त करते हैं, कि, प्रभाव कहां हैं? और हमारे पास यह चुनौती है, क्या हम प्रतिक्रियाशील या सक्रिय हैं? क्या हम इस चीज़ को वास्तविक समय में देख रहे हैं और कुछ देखते हुए "धमाका" करते हैं और इसका जवाब देते हैं या क्या हमने प्रवृत्ति के कुछ रूप को देखा है और महसूस किया है कि हमें इसके साथ लगातार जुड़ने की आवश्यकता है? क्योंकि कुंजी हर कोई चाहता है कि कुछ तेज़ और सस्ता और आसान हो। लेकिन हम इन परिदृश्यों के साथ अंत करते हैं, मुझे डोनाल्ड रम्सफेल्ड कॉंड्रम के मेरे पसंदीदा लाइन का उल्लेख करना पसंद है - जो कि मेरे दिमाग में उच्च जटिलता के इन सभी परिदृश्यों में लागू होता है - और वह यह है कि, हमने जाना जाता है क्योंकि यह कुछ है हमने बनाया और बनाया और यह योजना के अनुसार चलता है। हमें ज्ञात अज्ञात मिला है कि हम नहीं जानते कि कौन क्या, कब और कहां, अगर यह मांग पर है। और हमें अज्ञात अज्ञात मिला है और वे चीजें हैं जिनके लिए हमें निगरानी और जांच करने की आवश्यकता है। क्योंकि वास्तविकता यह है, हम सभी जानते हैं, आप कुछ ऐसा नहीं कर सकते जिसे आप माप नहीं सकते।

इसलिए, हमारे सीपीयू शेड्यूलिंग की निगरानी करने के लिए सही उपकरण और सही क्षमता होने के लिए, प्रतीक्षा समय की तलाश करें, पता करें कि पाइपलाइनों में शेड्यूल क्यू में प्रतीक्षा करने के लिए चीजें क्यों हैं। स्मृति में क्या हो रहा है, किस तरह का उपयोग किया जा रहा है, किस प्रकार का प्रदर्शन हम स्मृति से बाहर कर रहे हैं? क्या सामान को सही ढंग से विभाजित किया जा रहा है, क्या इसे वितरित किया जा रहा है, क्या हमारे पास पर्याप्त नोड्स हैं जो उस पर फेंके जा रहे वर्कलोड से निपटने के लिए इसकी प्रतियां रखते हैं? ऑपरेटिंग सिस्टम प्रक्रियाओं से दूर प्रक्रिया निष्पादन के साथ क्या हो रहा है? नौकरी खुद चल रही है, व्यक्तिगत एप्लिकेशन और उन्हें समर्थन करने वाले डेमन? उन प्रक्रियाओं के अंदर क्या हो रहा है, विशेषकर प्रश्नों की संरचना और उन प्रश्नों को कैसे निष्पादित और संकलित किया जा रहा है? और उन प्रक्रियाओं का स्वास्थ्य स्टैक में सभी तरह से बाहर निकलता है? आप जानते हैं, फिर से, इंतजार करने के लिए समय, क्या यह सही ढंग से शेड्यूल कर रहा है, क्या यह प्रतीक्षा करना है, यह कहां इंतजार कर रहा है, क्या यह मेमोरी रीड, I / Os, सीपीयू, I / O के लिए नेटवर्क में अंत उपयोगकर्ता के लिए इंतजार कर रहा है ?

और फिर उस बिंदु पर वापस जाने से पहले मैंने अभी-अभी जिक्र किया है और वह यह है कि, हम उन लोगों के लिए समस्या समाधान और प्रतिक्रिया समय कैसे ला रहे हैं? क्या हम वास्तविक समय में देख रहे हैं और चीजों पर प्रतिक्रिया कर रहे हैं, जो कम से कम आदर्श परिदृश्य है, लेकिन फिर भी, यह बेहतर है कि हम ऐसा न करें कि हेल्प डेस्क कॉल को जानें और कहें कि कुछ गलत हुआ है और हमें इसे ट्रैक करना है। ? या हम इसे लगातार कर रहे हैं और क्या हम देख रहे हैं कि लाइन में क्या आ रहा है? तो, दूसरे शब्दों में, क्या हम देख रहे हैं कि हम स्मृति में कमी कर रहे हैं और अधिक नोड्स जोड़ने की आवश्यकता है? क्या हम प्रवृत्ति विश्लेषण कर रहे हैं, क्या हम क्षमता योजना बना रहे हैं? और उस सब में, क्या हम ऐतिहासिक निष्पादन समय की निगरानी कर रहे हैं और क्षमता योजना के बारे में सोच रहे हैं या क्या हम इसे वास्तविक समय में देख रहे हैं और नियमित रूप से पुनर्निर्धारण कर रहे हैं और लोड संतुलन बना रहे हैं? और क्या हम पहले से चल रहे वर्कलोड के बारे में जानते हैं? क्या हम जानते हैं कि हमारे क्लस्टर में कौन क्या कर रहा है और क्यों?

इन-मेमोरी गणना बहुत शक्तिशाली है, लेकिन उस शक्ति के साथ यह लगभग उन चीजों में से एक है, जैसे, भरी हुई बंदूक और आप लाइव बारूद के साथ खेल रहे हैं। यदि आप सावधान नहीं हैं तो आप अंततः अपने आप को पैर में गोली मार सकते हैं। तो, इन-मेमोरी गणना की शक्ति का अर्थ है कि हम बहुत अधिक और जल्दी से बहुत वितरित और असतत डेटा सेटों को चला सकते हैं। लेकिन उसके बाद अंत उपयोगकर्ताओं की ओर से उच्चतर मांग की जा रही है। उन्हें उस शक्ति की आदत हो जाती है और वे यह चाहते हैं। वे अब उम्मीद नहीं कर रहे हैं कि नौकरियों को चलाने के लिए सप्ताह लगते हैं और रिपोर्ट सादे पुराने कागज में बदल जाती है। और फिर, उस सब के नीचे हम दिन-प्रतिदिन के रखरखाव को पैचिंग, अपडेट और अपग्रेड के आसपास घेरते हैं। और अगर आप 24/7 के बारे में सोचते हैं तो इन-मेमरी कंप्यूट के साथ प्रोसेसिंग करना, उस डेटा को मैनेज करना, उस पर वर्कलोड को मैनेज करना, यह सब इन-मेमोरी है, तकनीकी रूप से पंचांग प्लेटफॉर्म में, अगर हम पैच और अपडेट और अपग्रेड शुरू करना चाहते हैं, तो वहाँ, कि अन्य प्रबंधन और निगरानी चुनौतियों की एक पूरी श्रृंखला के साथ आता है। हमें यह जानना होगा कि हम ऑफ़लाइन क्या ले सकते हैं, जब हम इसे अपग्रेड कर सकते हैं और जब हम इसे ऑनलाइन ला सकते हैं। और यह मुझे मेरे अंतिम बिंदु पर लाता है और वह यह है कि जैसे ही हम इन प्रणालियों में अधिक से अधिक जटिलता प्राप्त करते हैं, यह कुछ ऐसा नहीं है जो एक इंसान सिर्फ अपने अंगूठे को चूसने और अपने कानों को खींचकर कर सकता है। अब कोई प्रकार नहीं है, आंत की भावना अब आ रही है। हमें वास्तव में गणना और डेटा प्रबंधन में इस उच्च स्तर के प्रदर्शन को प्रबंधित करने और वितरित करने के लिए उपयुक्त उपकरणों की आवश्यकता है।

और इस बात को ध्यान में रखते हुए कि हम अपने मित्र को IDERA से सौंपने जा रहे हैं और सुनते हैं कि उन्होंने कैसे इस चुनौती का सामना किया।

बिल एलिस: बहुत-बहुत धन्यवाद। मैं अपनी स्क्रीन साझा कर रहा हूं और यहां हम जा रहे हैं। इसलिए, यह वास्तव में सभी प्रौद्योगिकी पर विचार करने के लिए विनम्र है, और हमारे सामने आने वाले सभी लोगों को यह सामान बनाने के लिए जो 2017 में उपलब्ध है, उपलब्ध है। हम एसएपी हाना के लिए कार्यभार विश्लेषण के बारे में बात करने जा रहे हैं - मूल रूप से, एक डेटाबेस निगरानी समाधान: व्यापक, एजेंट रहित, वास्तविक समय प्रदान करता है और यह एक इतिहास बनाता है, और इसलिए आप देख सकते हैं कि अतीत में क्या हुआ है। एसएपी एस / 4 हाना बेहतर, तेज और सस्ता की क्षमता प्रदान करता है। मैं यह नहीं कह रहा हूं कि यह सस्ता है, मैं कह रहा हूं कि यह कम खर्चीला है। परंपरागत रूप से ऐसा हुआ कि आपके पास एक मुख्य उत्पादन उदाहरण होगा - संभवतः Oracle पर एक बड़ी दुकान में चल रहा है, संभवतः SQL सर्वर - और फिर आप उस ETL प्रक्रिया का उपयोग करेंगे और आपके पास सत्य के कई, तरह तरह के संस्करण होंगे । और यह बहुत महंगा है क्योंकि आप इनमें से प्रत्येक व्यक्तिगत वातावरण के लिए हार्डवेयर, ऑपरेटिंग सिस्टम, ओरेकल लाइसेंस के लिए भुगतान कर रहे थे। और फिर उसके ऊपर आपको सत्य के एक संस्करण को सत्य के अगले संस्करण में समेटने के लिए लोगों की आवश्यकता होगी। और इसलिए, यह एकाधिक-संस्करण ईटीएल प्रसंस्करण सिर्फ धीमा और बहुत, बहुत बोझिल था।

और इसलिए, हाना, मूल रूप से एक हाना उदाहरण, संभवतः उन सभी अन्य उदाहरणों को बदल सकता है। इसलिए, यह कम खर्चीला है क्योंकि यह एक हार्डवेयर प्लेटफॉर्म, एक ऑपरेटिंग सिस्टम, गुणकों के बजाय एक है। और इसलिए एस / 4 हाना, वास्तव में, यह सब कुछ बदल देता है और आप मूल रूप से एसएपी के विकास को आर / 2 से आर / 3, विभिन्न वृद्धि पैक में देख रहे हैं। अब, विरासत प्रणाली 2025 तक उपलब्ध है, इसलिए आपके पास आठ साल हैं जब तक आप वास्तव में पलायन करने के लिए मजबूर नहीं होते हैं। यद्यपि हम लोगों को देखते हैं, आप जानते हैं, उनके पैर की उंगलियों को दबाना क्योंकि वे जानते हैं कि यह आ रहा है और आखिरकार, आप जानते हैं, ईसीसी हाना पर चल रहा है और इसलिए आपको वास्तव में इसके लिए तैयार रहने और प्रौद्योगिकी को समझने की आवश्यकता होगी।

इसलिए, एक डेटाबेस, कोई ईटीएल प्रक्रियाएं नहीं, कोई भी प्रतियां जिन्हें समेटना नहीं चाहिए। तो, एक बार फिर, तेज, बेहतर और सस्ता। हाना स्मृति में है। एसएपी सॉफ्टवेयर की आपूर्ति करता है, आप हार्डवेयर की आपूर्ति करते हैं। कोई समग्र तालिका नहीं है। उन चीजों में से एक, जिनके बारे में वे सुझाव देते हैं, जब आप इस बारे में सोच रहे होते हैं कि क्या आप इस पर विचार नहीं करना चाहते हैं, तो हम अभी उपलब्ध सबसे बड़े सर्वर को खरीदने जा रहे हैं। वे सुझाव देते हैं कि आप, समय से पहले अपने एसएपी परिदृश्य को सही आकार देते हैं और वे मूल रूप से कहते हैं, 20 साल के डेटा का माइग्रेट न करें। मुझे लगता है कि संग्रह कुछ ऐसा है जिसे आईटी में रेखांकित किया गया है, केवल बोर्ड की दुकानों में ही नहीं। और इसलिए अगली बात यह है कि SAP ने वास्तव में बहुत समय बिताया है कि वे अपने मूल कोड को फिर से लिखने के लिए चयन न करें *। चुनें * तालिका से सभी कॉलम लौटाता है और यह विशेष रूप से एक स्तंभ डेटाबेस में महंगा है। और इसलिए, यह SAP हाना के लिए एक अच्छा विचार नहीं है। इसलिए, उन दुकानों के लिए, जिनके पास बहुत अधिक अनुकूलन है, बहुत सारी रिपोर्टें, यह वह चीज है जिसकी आप तलाश करना चाहते हैं और आप स्तंभ नामों को निर्दिष्ट करना चाहते हैं, क्योंकि आप HANA को सब कुछ स्थानांतरित करने के लिए प्रगति करते हैं।

हम यह कहना पसंद करते हैं कि हाना रामबाण नहीं है। सभी डेटाबेस, सभी प्रौद्योगिकियों की तरह, इसकी निगरानी करने की आवश्यकता है, और जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, आपको माप द्वारा अतिरिक्त, माप को प्रबंधित करने के लिए संख्याओं की आवश्यकता है। और एक बात जो मैं IDERA क्षेत्र के बारे में बात करता हूं वह यह है कि प्रत्येक व्यापार लेनदेन रिकॉर्ड की प्रणाली के साथ बातचीत करता है, और इस मामले में, यह हाना होने जा रहा है। और इसलिए, हाना आपके एसएपी लेनदेन, अंतिम उपयोगकर्ता अनुभव के प्रदर्शन की नींव बन जाता है। और इसलिए, यह महत्वपूर्ण है कि इसे शीर्ष गति से चालू रखा जाए। यह विफलता का एक एकल बिंदु बन जाता है, और लोगों से बात करने में, यह कुछ ऐसा है जो आपके अंतिम उपयोगकर्ता के पास पहुंच सकता है और शायद उस वास्तविक समय के डेटा का उपयोग कर रहा है और उनके पास एक तदर्थ क्वेरी है जो संभावित रूप से काफी नहीं है सही। शायद वे तालिकाओं में शामिल नहीं हो रहे हैं और उन्होंने एक बाहरी जुड़ाव, एक पक्षपातपूर्ण उत्पाद बनाया है, और वे मूल रूप से बहुत सारे संसाधनों का उपभोग कर रहे हैं। अब, हाना अंततः उस सत्र को पहचान लेगा और मार देगा। और इसलिए हमारी वास्तुकला का महत्वपूर्ण हिस्सा है जो आपको इतिहास में वास्तव में कब्जा करने की अनुमति देने जा रहा है, इसलिए आप देख सकते हैं कि अतीत में क्या हुआ था और उन स्थितियों को पहचानना था।

तो, चलो एसएपी हाना के लिए कार्यभार विश्लेषण पर एक नज़र डालें। यह संस्करण 1 है इसलिए हम आपको यात्रा में शामिल होने के लिए आमंत्रित कर रहे हैं, और यह IDERA का एक उत्पाद है। यह व्यापक है, फिर भी सरल है। ट्रेंडिंग के साथ वास्तविक समय। मेजबान स्वास्थ्य, उदाहरण स्वास्थ्य। हम प्रतीक्षा स्थिति, SQL क्वेरीज़, मेमोरी उपभोक्ताओं और सेवाओं को ट्रैक करते हैं। तो, यह वही है जो GUI की तरह दिखता है और आप बल्ले से दाएं देख सकते हैं कि यह वेब सक्षम है। मैंने वास्तव में अपने सिस्टम पर लाइव चल रहे इस समाधान को खोला। कुछ महत्वपूर्ण चीजें हैं जिन्हें आप देखना चाहते हैं। हम, अलग-अलग कार्यक्षेत्रों में उप-विभाजित हैं। एक सीपीयू उपयोग और मेमोरी उपयोग से मेजबान स्तर पर जो कुछ भी हो रहा है, वह सबसे महत्वपूर्ण है। आप निश्चित रूप से एक स्वैपिंग या थ्रैशिंग दृष्टिकोण के लिए नहीं जाना चाहते हैं। और फिर आप मूल रूप से ट्रेंड में क्या हो रहा है, प्रतिक्रिया समय, उपयोगकर्ताओं, एसक्यूएल स्टेटमेंट, यानी, सिस्टम पर गतिविधि को चला रहा है, में अपना रास्ता तय करते हैं।

IDERA के साथ चीजों में से एक यह है कि, आप जानते हैं, डेटाबेस पर कुछ भी नहीं होता है जब तक कि गतिविधि न हो। और वह गतिविधि SQL स्टेटमेंट हैं जो एप्लिकेशन से आते हैं। इसलिए, SQL कथनों को मापना मूल कारण का पता लगाने में सक्षम होना बहुत महत्वपूर्ण है। तो, चलो आगे बढ़ो और ड्रिल करें। इसलिए, मेजबान स्तर पर, हम वास्तव में मेमोरी पर नज़र रख सकते हैं, समय के साथ ट्रैक कर सकते हैं, सीपीयू एकीकरण की मेजबानी कर सकते हैं। वापस कदम, आप COBSQL बयानों पर देख सकते हैं। अब, एक चीज़ जो आप हमारे आर्किटेक्चर पक्ष में देखने जा रहे हैं, वह यह जानकारी हैना से संग्रहीत है, इसलिए यदि हाना के साथ कुछ होना था, तो हम मूल रूप से जानकारी को कैप्चर कर रहे हैं, भगवान ना करें, एक अनुपलब्ध स्थिति । हम सिस्टम पर होने वाली हर चीज को भी कैप्चर कर सकते हैं ताकि आपके पास स्पष्ट दृश्यता हो। और एक चीज़ जो हम करने जा रहे हैं, वह है कि हम भारित क्रम में SQL कथन प्रस्तुत करने जा रहे हैं। इसलिए, यह क्रियान्वयन की संख्या को ध्यान में रखने वाला है, और इसलिए यह समेकित संसाधन खपत है।

और इसलिए आप यहां व्यक्तिगत मैट्रिक्स में आ सकते हैं - उस एसक्यूएल स्टेटमेंट को कब किया गया? और फिर संसाधन खपत काफी हद तक निष्पादन योजना द्वारा संचालित होती है, और इसलिए हम इसे निरंतर आधार पर पकड़ने में सक्षम हैं। हाना स्मृति में है। यह अत्यधिक समानांतर है। इसमें हर टेबल पर प्राइमरी इंडेक्स होते हैं, जो कुछ दुकानों को कुछ प्रदर्शन मुद्दों को संबोधित करने के लिए एक माध्यमिक इंडेक्स बनाने के लिए चुनते हैं। और इसलिए, यह जानना कि कुछ SQL कथनों के लिए निष्पादन योजना के साथ क्या हुआ, बहुत मूल्यवान हो सकता है। हम सेवाओं को भी देखेंगे, मेमोरी खपत एक बार फिर से, समय के साथ चार्टेड। वास्तुकला: तो, यह एक आत्म-निहित समाधान है जिसे आप हमारी वेबसाइट से डाउनलोड कर सकते हैं और वास्तुकला यह है कि यह वेब-सक्षम है।

आपके पास कई उपयोगकर्ता किसी विशेष उदाहरण से कनेक्ट हो सकते हैं। आप एसएपी हाना के स्थानीय उदाहरणों की निगरानी कर सकते हैं। और हम अपनी रिपॉजिटरी में चार सप्ताह का इतिहास रखते हैं और यह स्व-प्रबंधित है। इसे तैनात करने के लिए, यह आसान नहीं है। आपको एक Windows सर्वर की आवश्यकता है। आपको इसे डाउनलोड करने की आवश्यकता है। अधिकांश विंडोज सर्वर में एक अंतर्निहित .NET फ्रेमवर्क होगा और यह एक लाइसेंस के साथ बंडल में आता है। और इसलिए आप इंस्टॉलेशन विज़ार्ड में जाएंगे जो Setup.exe द्वारा संचालित है और यह वास्तव में एक स्क्रीन, लाइसेंस एग्रीमेंट खोलेगा, और आप बस "नेक्स्ट" पर क्लिक करके इस रूपरेखा को काम करेंगे और इसलिए, आप हाना को कहाँ पसंद करेंगे। स्थापित किया जाए? अगला डेटाबेस गुण है, और यह एसएपी हाना के लिए आपका कनेक्शन होने जा रहा है, इसलिए यह हाना उदाहरण की एजेंट रहित निगरानी है। और फिर हम मूल रूप से एक पूर्वावलोकन देंगे, यह वह पोर्ट है जिसे हम डिफ़ॉल्ट रूप से संचार करते हैं। "इंस्टॉल करें" पर क्लिक करें और यह मूल रूप से हाना शुरू होता है और आप इतिहास का निर्माण शुरू करते हैं। इसलिए, साइज़िंग चार्ट की जानकारी बस थोड़ा सा। हम 45 हाना उदाहरणों तक की निगरानी कर सकते हैं, और आप कोर, मेमोरी, डिस्क स्थान की संख्या निर्धारित करने के लिए स्लाइडिंग स्केल पर, इस तरह का उपयोग करना चाहेंगे। और यह मानता है कि आपके पास पूरा चार सप्ताह का रोलिंग इतिहास है।

तो, बस एक त्वरित पुनरावृत्ति के रूप में, हम सर्वर स्वास्थ्य, उदाहरण स्वास्थ्य, सीपीयू / मेमोरी उपयोग को देख रहे हैं। मेमोरी उपभोक्ता क्या हैं, गतिविधि चालक क्या हैं, सेवाएं क्या हैं? SQL कथन महत्वपूर्ण हैं - निष्पादन राज्य क्या हैं? मुझे निष्पादन योजनाएं दिखाएं, जब चीजें निष्पादित हुईं, तो ट्रेंडिंग प्रदान करें? यह आपको वास्तविक समय देने वाला है और जो कुछ हुआ था, उसका एक इतिहास है। और जैसा कि मैंने उल्लेख किया है, क्योंकि हमारा इतिहास हाना से अलग है, हम ऐसे सामान पर कब्जा करने जा रहे हैं जो समय से बाहर हो गए थे और हाना के इतिहास से अलग हो गए थे। ताकि आप अलग इतिहास के कारण अपने सिस्टम पर सही संसाधन खपत देख सकें।

इसलिए, जैसा कि मैंने उल्लेख किया था, उत्पाद के तहत IDERA की वेबसाइट, आप आसानी से पा सकते हैं। यदि आप इसे आज़माना चाहते हैं, तो आपका स्वागत है। देखें कि यह आपके लिए कैसे जानकारी प्रदान करता है और उस वेबसाइट पर अतिरिक्त जानकारी है। तो, किसी भी इच्छुक पार्टियों को उस में जाने की खुशी से अधिक है। अब, IDERA द्वारा पेश किए गए पोर्टफोलियो उत्पादों में, SAP ECC लेनदेन मॉनिटर भी है, और इसे SAP के लिए Precise कहा जाता है। और यह क्या करता है - चाहे आप पोर्टल का उपयोग कर रहे हों या सीधे-सीधे ईसीसी का उपयोग कर रहे हों - यह वास्तव में क्लिक से डिस्क तक के अंत उपयोगकर्ता लेनदेन पर कब्जा कर लेगा, सभी तरह से एसक्यूएल स्टेटमेंट के माध्यम से और आपको दिखा रहा है कि क्या हो रहा है।

अब, मैं आपको केवल एक सारांश स्क्रीन दिखा रहा हूं। वहाँ takeaways की एक जोड़ी है कि मैं चाहता हूँ कि आप इस सारांश स्क्रीन से है। यह Y- अक्ष का प्रतिक्रिया समय, X- अक्ष का समय और दिन है, और इस लेन-देन के दृश्य में हम आपको ग्राहक समय, कतार समय, ABAP कोड समय, डेटाबेस समय दिखाएंगे। हम अंतिम उपयोगकर्ता आईडी, टी-कोड पर कब्जा कर सकते हैं और आप वास्तव में एक विशेष लेनदेन के माध्यम से सर्वर को फ़िल्टर और दिखा सकते हैं। और इसलिए, कई दुकानें VMware के तहत परिदृश्य के सामने के छोर को चलाते हैं, इसलिए आप वास्तव में माप सकते हैं कि प्रत्येक सर्वर पर क्या हो रहा है और बहुत विस्तृत विश्लेषण में मिलता है। इसलिए, यह लेन-देन दृश्य संपूर्ण SAP परिदृश्य के माध्यम से अंतिम उपयोगकर्ता लेनदेन के लिए है। और आप उत्पाद एपीएम टूल्स के तहत हमारी वेबसाइट पर पा सकते हैं और यह एसएपी समाधान होगा जो हमारे पास है। इसके लिए स्थापना थोड़ी अधिक जटिल है, इसलिए यह सिर्फ डाउनलोड नहीं है और इसे आज़माएं, जैसे हमारे पास हाना है। यह कुछ ऐसा है जहां हम आपके लिए समग्र लेनदेन को करने, डिजाइन करने और कार्यान्वित करने के लिए एक साथ काम करेंगे।

तो, एसएपी हाना के लिए सिर्फ एक तीसरा त्वरित पुनर्कथन, कार्यभार विश्लेषण, यह व्यापक, एजेंट रहित, वास्तविक समय है, एक इतिहास प्रदान करता है। हम आपकी साइट के लिए इसे डाउनलोड करने और आज़माने की क्षमता प्रदान करते हैं।

इसलिए, इसके साथ, मैं एरिक, डीज़ और डॉ। ब्लोर को समय वापस देने जा रहा हूं।

एरिक Kavanagh: हाँ, शायद रॉबिन, आप से कोई सवाल है, और फिर रॉबिन के बाद Dez?

डॉ। रॉबिन ब्लोर: ठीक है। मेरा मतलब है, पहली बात जो मैं कहना चाहूंगा वह यह है कि मैं वास्तव में लेन-देन के दृश्य को पसंद करता हूं क्योंकि यह बिल्कुल वैसा है जैसा मैं उस स्थिति में चाहता हूं। मैंने बहुत काम किया - ठीक है, यह अभी बहुत समय पहले है - प्रदर्शन की निगरानी कर रहा है, और इस तरह की बात थी; हमारे पास उन दिनों में ग्राफिक्स नहीं थे, लेकिन मैं विशेष रूप से ऐसा करने में सक्षम होना चाहता था। ताकि आप, एक या दूसरे तरीके से, जहां भी समस्या हो रही हो, वहां खुद को इंजेक्ट करें।

पहला प्रश्न मेरे पास है, आप जानते हैं, ज्यादातर लोग एस / 4 को किसी न किसी तरह से लागू कर रहे हैं या अन्य आउट ऑफ बॉक्स, आप जानते हैं। जब आप एस / 4 के किसी दिए गए कार्यान्वयन में शामिल हो जाते हैं, तो क्या आपको पता चला कि यह अच्छी तरह से लागू किया गया है या क्या आप इसे समाप्त करते हैं, आप जानते हैं, उन चीजों की खोज करना जो ग्राहक को पुन: कॉन्फ़िगर करना चाहते हैं? मेरा मतलब है, वह सब कैसे जाता है?

बिल एलिस: खैर, हर दुकान थोड़ी अलग है। और अलग-अलग उपयोग पैटर्न हैं, अलग-अलग रिपोर्ट हैं। उन साइटों के लिए, जिनके पास तदर्थ रिपोर्टिंग है, मेरा मतलब है कि वास्तव में, इस तरह का, सिस्टम पर एक वाइल्डकार्ड। और इसलिए, महत्वपूर्ण चीजों में से एक माप शुरू करना है और यह पता लगाना है कि आधार रेखा क्या है, किसी विशेष साइट के लिए सामान्य क्या है, जहां उस विशेष साइट, उनके उपयोग पैटर्न के आधार पर, सिस्टम पर जोर दिया जाता है। और फिर वहां से समायोजन करें। आमतौर पर मॉनिटरिंग ऑप्टिमाइज़ेशन एक बार नहीं होता है, यह वास्तव में एक चलन है जहां आप मॉनिटरिंग, ट्यूनिंग, ऑनरिंग करते हैं, जिससे एंड यूज़र कम्युनिटी के लिए सिस्टम को बेहतर तरीके से बनाया जा सकता है ताकि वह बिजनेस को और बेहतर तरीके से परोस सके।

डॉ। रॉबिन ब्लोर: ठीक है, इसलिए जब आप लागू करते हैं - मेरा मतलब है, मुझे पता है कि यह जवाब देने के लिए एक कठिन सवाल है क्योंकि यह कार्यान्वयन के आकार के आधार पर अलग-अलग हो रहा है - लेकिन IDERA निगरानी क्षमता कितना संसाधन है, यह कितना उपभोग करता है ? क्या यह किसी भी चीज से कोई फर्क पड़ता है या क्या यह सिर्फ हस्तक्षेप की तरह नहीं है? वह कैसे काम करता है?

बिल एलिस: हाँ, मैं कहूंगा कि ओवरहेड लगभग 1–3 प्रतिशत है। कई दुकानें बहुत त्याग करने के लिए तैयार हैं क्योंकि संभवतः आप अनुकूलन के संदर्भ में उस वापस खरीद पाएंगे। यह उपयोग पैटर्न पर निर्भर करता है। यदि आप एक पूर्ण परिदृश्य कर रहे हैं, तो यह उन व्यक्तिगत तकनीकों पर निर्भर करता है जिनकी निगरानी की जा रही है। इसलिए, इस तरह का माइलेज अलग-अलग होता है, लेकिन जैसा कि हमने बात की है, यह निश्चित रूप से बेहतर है कि यह जानने के लिए कि क्या चल रहा है, केवल अंधे को चलाने के लिए थोड़ा सा खर्च करें। विशेष रूप से यह होगा, आप जानते हैं, यहां हम जनवरी में हैं और आप साल के प्रसंस्करण में उतरते हैं और आप 12 महीने के डेटा को एकत्र कर रहे हैं। आप जानते हैं, कि प्रदर्शन कर रहा है, नियामक संगठनों, बैंकों, शेयरधारकों को रिपोर्ट दे रहा है, एक महत्वपूर्ण व्यवसाय प्रदर्शन में बिल्कुल महत्वपूर्ण है।

डॉ। रॉबिन ब्लर: राइट। और सिर्फ एक त्वरित, आपके नजरिए से - क्योंकि मुझे लगता है कि आप वहां हैं जो एसएपी साइटों की एक पूरी श्रृंखला के साथ शामिल हैं - एसएपी ग्राहक आधार के बीच एस / 4 की गति कितनी बड़ी है? मेरा मतलब है कि क्या कुछ ऐसा हो रहा है, आप जानते हैं, कि एक तरह का उत्साही ग्राहक इसके लिए जा रहा है, या यह सिर्फ एक स्थिर चाल है? आप इसे कैसे देखते हैं?

बिल एलिस: मुझे लगता है कि कुछ साल पहले, मैं कहूंगा कि यह एक पैर की अंगुली थी। अब मैं कहूंगा कि लोग घुटने के बल खड़े हैं। मुझे लगता है कि, आप जानते हैं, यह देखते हुए कि लोग अगले कुछ वर्षों में हाना में डूबे रहने वाले हैं। और इसलिए निगरानी, ​​परिवर्तन, आप जानते हैं, मुझे लगता है कि अधिकांश ग्राहक एक साथ सीखने की अवस्था में हैं। और इसलिए मुझे लगता है कि हम हिमस्खलन में बिल्कुल नहीं हैं जैसा कि आपने कहा था, लेकिन मुझे लगता है कि हम हाना पर बड़े परिवर्तन के शिखर पर हैं।

डॉ। रॉबिन ब्लोर: ठीक है, इसलिए उन साइटों के संदर्भ में, जिन्हें आपने देखा है कि वे इसके लिए अन्य अनुप्रयोगों के लिए हाना का पालन कर रहे हैं या वे, एक तरह से या किसी अन्य प्रकार से, इसे बनाने में पूरी तरह से भस्म हैं। सामान काम? वहां की तस्वीर क्या है?

बिल एलिस: हाँ, अक्सर लोग मॉड्यूल और इतने पर निर्भर करते हुए अन्य प्रणालियों के साथ एसएपी को एकीकृत करेंगे, इसलिए थोड़ा सा है। मैं वास्तव में अभी तक हाना पर अन्य अनुप्रयोगों को तैनात करने वाले लोगों को नहीं देखता हूं। यह निश्चित रूप से संभव है। और इसलिए यह एसएपी बुनियादी ढांचे के आसपास के परिदृश्य के आसपास अधिक है।

डॉ। रॉबिन ब्लोअर: मुझे लगता है कि मैं आपको डीज़ पर बेहतर हाथ दूंगा। मैं आपके समय को टटोल रहा हूं। Dez?

Dez Blanchfield: धन्यवाद। नहीं, यह सब अच्छा है। दो बहुत जल्दी, बस विषय सेट करने की कोशिश कर रहा है। SAP हाना को बाहर हुए अभी दो साल हुए हैं और लोगों को इस पर विचार करने का मौका मिला है। यदि आप हमें उस लोक के प्रतिशत का मोटा अनुमान दे रहे हैं जो इसे चला रहे हैं - क्योंकि इस सामान को चलाने वाले बहुत सारे लोग हैं - आपको क्या लगता है कि जिस बाज़ार के बारे में आप जानते हैं उसका प्रतिशत वर्तमान में क्या है? हाना पर SAP के लिए सिर्फ पारंपरिक SAP कार्यान्वयन से? क्या हम 50/50, 30/70 देख रहे हैं? किस तरह, कितने प्रतिशत बाजार में आप ऐसे लोगों को देख रहे हैं, जिन्होंने संक्रमण किया और अब इस कदम को बनाम लोक बनाया है, जो अभी वापस आ रहे हैं और चीजों को सुधारने या बेहतर होने या बदलने या जो कुछ भी हो सकता है, उसका इंतजार कर रहे हैं?

बिल एलिस: हाँ, मैं वास्तव में अपने दृष्टिकोण से, मैं प्रतिशत को लगभग 20 प्रतिशत रखूँगा। SAP पारंपरिक व्यवसाय है। लोग बहुत रूढ़िवादी होते हैं और इसलिए उनके लोग अपने पैरों को खींच लेंगे। मुझे लगता है कि यह भी निर्भर करता है, आप जानते हैं, क्या आप लंबे समय से SAP चला रहे हैं, या आप, एक SMB की तरह है जो शायद हाल ही में SAP को तैनात किया था? और इसलिए, कई तरह के कारक हैं, लेकिन कुल मिलाकर मुझे नहीं लगता कि प्रतिशत 50/50 है। मैं कहूंगा कि 50 प्रतिशत कम से कम दबंग हैं और हाना उनके डेटा सेंटर में कहीं चल रहे हैं।

Dez Blanchfield: आपने जिस दिलचस्प टेकअवे पर हमें पहले दिया था, वह यह था कि यह एक अर्थपूर्ण साथी है और यह कि घड़ी शारीरिक रूप से और सचमुच संक्रमण के समय टिक रही है। ऐसा करने की प्रक्रिया में, क्या आपको लगता है कि लोगों ने ऐसा माना है? लोक समझ की सामान्य समझ क्या है कि यह मंच में एक संक्रमणकालीन बदलाव है, यह सिर्फ एक विकल्प नहीं है, यह डिफ़ॉल्ट बन रहा है?

और SAP के दृष्टिकोण से, मुझे यकीन है कि वे इस तरह से धक्का दे रहे हैं क्योंकि प्रदर्शन में एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है, लेकिन यह भी है, मुझे लगता है, वे मंच के पीछे नियंत्रण कुश्ती कर रहे हैं बजाय इसके कि एक तीसरे पर जा रहा है- पार्टी डेटाबेस, वे अब इसे अपने मंच पर वापस ला रहे हैं। क्या आपको लगता है कि कंपनियों ने वास्तव में उस संदेश को प्राप्त किया है? क्या आपको लगता है कि लोग इसे समझते हैं और अब इसकी तैयारी कर रहे हैं? या यह अभी भी है, एक अस्पष्ट बात है, क्या आपको लगता है, बाजार से बाहर?

बिल एलिस: मुझे नहीं लगता कि एसएपी संप्रेषण के बारे में शर्मीला है और जो लोग SAPPHIRE में गए हैं, उन्होंने हर जगह देखा है। इसलिए, मुझे लगता है कि लोग अच्छी तरह से जानते हैं, लेकिन मानव स्वभाव क्या है यह आप जानते हैं, कुछ लोग हैं, एक तरह से, अपने पैरों को थोड़ा सा खींचते हैं।

Dez Blanchfield: क्योंकि मुझे लगता है कि कारण मैं वह सवाल पूछ रहा था, और आपको मुझे माफ़ करना पड़ेगा, लेकिन यह है कि मैं सहमत हूं। मुझे लगता है कि वे इसे संप्रेषित करने से कतराते नहीं हैं। मुझे लगता है कि सिग्नल कई मायनों में बाहर हो गया है। और मैं आपसे सहमत हूं - मुझे नहीं पता कि सभी ने अभी तक छलांग लगाई है। आप जानते हैं, पारंपरिक उद्यम, बहुत बड़े उद्यम जो इसे चला रहे हैं, वे अभी भी कई मायनों में हैं, अपने पैरों को काफी नहीं खींच रहे हैं, लेकिन सिर्फ बदलाव की जटिलता से जूझने की कोशिश कर रहे हैं। क्योंकि मुझे लगता है कि एक चीज जो आपके उपकरण, और निश्चित रूप से आज आपके प्रदर्शन पर प्रकाश डाला गया है, और मेरे लिए, एक प्रमुख takeaway मैं हर किसी को सुनना और आज में बैठने और चिंतनशील ध्यान देना पसंद करता हूं, आपको एक मिल गया है उपकरण अब मेरे दिमाग में उस प्रक्रिया को सरल बना रहा है। मुझे लगता है कि बहुत ही घबराए हुए CIO और उनकी टीम के नीचे उनकी टीम है, जो सोच रहे हैं, "मैं पारंपरिक RDBMS, रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम, जिसे हम दशकों से जानते हैं, को कंप्यूट के नए प्रतिमान और अंतरिक्ष में भंडारण प्रबंधन जो अभी भी अपेक्षाकृत बहादुर है? ”मेरे दिमाग में। लेकिन यह कई मायनों में एक अज्ञात है, और बहुत कम लोगों ने अन्य क्षेत्रों में उस बदलाव को बनाया है, ऐसा नहीं है कि उन्हें व्यवसाय का एक और खंड मिल गया है जो पहले से ही इन-मेमोरी गणना में एक कदम बना चुका है। तो, यह उनके दिमाग में एक सब कुछ है या कुछ भी नहीं है।

इसलिए, एक चीज जो मैंने इससे कहीं ज्यादा दूर ले ली है - मैं आपको एक मिनट में एक सवाल के साथ हिट करने जा रहा हूं - क्या अब डर है, मुझे लगता है, कई तरीकों से आवंटित किया गया है और आज से पहले, अगर मैं एक CIO सुन रहा था, तो, मुझे लगता है कि, ", मैं कैसे इस संक्रमण बनाने जा रहा हूँ? मैं उसी क्षमता की गारंटी देने जा रहा हूं जो हमें रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट प्लेटफॉर्म और डीबीए के अनुभव के वर्षों में मिली है, एक नए प्लेटफॉर्म के लिए, जिसमें हमारे पास वर्तमान में कौशल नहीं है? ”तो, उस के साथ मेरा सवाल?, क्या आपको लगता है कि लोग समझ गए हैं कि उपकरण अब वहाँ हैं जो आप पेश कर रहे हैं, और वे कर सकते हैं, इस तरह की, एक गहरी सांस लें और राहत की सांस लें कि संक्रमण उतना डरावना नहीं है जितना कि पहले हो सकता है। इस उपकरण के लिए उपलब्ध है? क्या आपको लगता है कि लोगों ने यह समझ लिया है कि यह अभी भी एक तरह का है, एक ऐसी चीज है कि वे सिर्फ इन-मेमोरी मेमोरी और एनवीएमई के पुराने-स्कूल संयोजनों बनाम फ्लैश मेमोरी और डिस्क के संक्रमण से जूझ रहे हैं?

बिल एलिस: हाँ, तो निस्संदेह बहुत सारी तकनीक और उपकरण हैं जो ग्राफिक रूप से इसे प्रदर्शित कर सकते हैं, जो हो रहा है और शीर्ष संसाधन उपभोक्ताओं को इंगित करना बहुत आसान है। मेरा मतलब है, यह चीजों को सरल बनाने में मदद करता है और यह प्रौद्योगिकी कर्मचारियों को वास्तव में एक अच्छा संभाल पाने में मदद करता है। अरे, वे जानते हैं कि क्या हो रहा है और सभी जटिलता को समझने में सक्षम होने जा रहे हैं। इसलिए, बाजार में उपकरण निश्चित रूप से सहायक हैं और इसलिए हम एसएपी हाना के लिए कार्यभार विश्लेषण प्रदान करते हैं।

Dez Blanchfield: हाँ, मुझे लगता है कि आपने जो आज हमें दिखाया है, उसके बारे में महान बात यह है कि हार्डवेयर टुकड़ा, ऑपरेटिंग सिस्टम के टुकड़े की निगरानी में, यहां तक ​​कि कुछ कार्यभार की निगरानी करना, जैसा कि आपने कहा, मेरा मतलब है, उपकरण कुछ समय से हैं। मेरे लिए बिट, विशेष रूप से हाना की पसंद के अंदर यह है कि हमारे पास एक आवर्धक ग्लास प्राप्त करने और उसमें झाँकने की क्षमता नहीं है और अपने उपकरण को प्रश्नों के साथ क्या हो रहा है और वे कैसे हैं, इसके बारे में नीचे देखें। संरचित किया जा रहा है और वह भार कहां है।

अब तक आपके द्वारा देखी गई नियुक्तियों के साथ, यह देखते हुए कि आप दुनिया में अपने प्लेटफ़ॉर्म में इस स्थान पर सबसे अधिक आधिकारिक हैं, कुछ ऐसी त्वरित जीतें जो आपने देखी हैं - क्या आपको कोई ऐसा ज्ञान मिला है जिसे आप साझा कर सकते हैं हमें यूरेका के कुछ क्षणों, आह क्षणों के आसपास, जहां लोगों ने आईडीईआरए टूलसेट तैनात किया है, उन्होंने ऐसी चीजें पाई हैं जो वे सिर्फ जानते नहीं थे वे अपने प्लेटफार्मों और प्रदर्शनों में थे। क्या आपको कोई महान उदाहरण मिला है, जहां लोगों ने इसे तैनात किया है, वास्तव में यह नहीं जानते कि उनके पास क्या है और अचानक चले गए, "वाह, हम वास्तव में नहीं जानते थे कि वहां था?"

बिल एलिस: हाँ, इसलिए देशी उपकरणों की एक बड़ी सीमा यह है कि यदि एक भगोड़ा क्वेरी को रद्द कर दिया जाता है, तो यह सूचना को प्रवाहित करता है और इसलिए आपके पास मूल रूप से इतिहास नहीं है। हमारे द्वारा इतिहास को ऑफ़लाइन रखने के कारण, एक भगोड़ा क्वेरी की तरह, आपके पास एक इतिहास होगा, आपको पता चल जाएगा कि क्या हुआ था, आप निष्पादन योजना और इसके बाद भी देख पाएंगे। और इसलिए, यह आपको अंतिम उपयोगकर्ता समुदाय को मूल रूप से बेहतर काम करने, रिपोर्ट लिखने, बेहतर वगैरह की मदद करने देता है। और इसलिए, इतिहास कुछ ऐसा है जो वास्तव में अच्छा है। और जिन चीजों को मैं दिखाने के लिए था उनमें से एक यह है कि आप वास्तविक समय को चार सप्ताह तक देख सकते हैं और फिर आप आसानी से ब्याज की किसी भी समय सीमा पर ज़ूम कर सकते हैं और फिर आप अंतर्निहित ड्राइविंग गतिविधि को उजागर कर सकते हैं। बस दृश्यता कुछ है जो अड़चन पैदा हुई है यह जानने के लिए बहुत उपयोगी है।

Dez Blanchfield: आपने इसे बहु-उपयोगकर्ता के रूप में उल्लेख किया है, एक बार जब यह तैनात होता है, और मैं इस तथ्य से काफी प्रभावित था कि यह कई तरीकों से एजेंट रहित और प्रभावी रूप से शून्य स्पर्श है। क्या यह आपके टूल की एकल तैनाती के लिए सामान्य है, जो एनओसी में नेटवर्क ऑपरेशंस सेंटर से सभी के लिए उपलब्ध हो सकता है, जो कोर इन्फ्रास्ट्रक्चर को देखते हुए आवेदन और विकास टीम तक सभी तरह से कोर इन्फ्रास्ट्रक्चर को उपलब्ध कर सकता है? क्या यह आदर्श है और आप एक बार तैनात करते हैं और वे इसे साझा करते हैं, या क्या आप अनुमान लगाते हैं कि स्टैक के विभिन्न हिस्सों को देखकर लोगों के पास मॉडल उदाहरण हो सकते हैं? वह किस तरह का दिखता है?

बिल एलिस: तो, एसएपी में जो हो रहा है, उसके आधार पर प्रौद्योगिकी में आम तौर पर टीम का बहुत मजबूत हित होगा। जाहिर है कि कई दल हैं जो पूरे परिदृश्य का समर्थन करेंगे। हाना टुकड़ा बस उस पर केंद्रित है। मैं बस SAP आधार टीम को सूचना के प्राथमिक उपभोक्ताओं के रूप में डिफ़ॉल्ट करने जा रहा हूं।

डीज़ ब्लांचफील्ड: राइट। हालांकि, मुझे लगता है कि अगर मुझे विकास टीम मिली है या सिर्फ कोड स्तर पर भी नहीं मिली है, लेकिन अगर मुझे डेटा वैज्ञानिकों या विश्लेषकों की एक टीम मिली है, जो विशेष रूप से वहां दिए गए डेटा सेट पर विश्लेषणात्मक काम कर रही है, तो डेटा साइंस के लिए एक महत्वपूर्ण धक्का अब संगठनों के अंदर, मेरे दिमाग में - और मुझे गलत होने पर सही करने के लिए लागू किया जा रहा है - यह मुझे लगता है कि यह उनके लिए भी बहुत रुचि रखने वाला है, क्योंकि कई मायनों में एक डेटा वेयरहाउस वातावरण में आप जो गंभीर काम कर सकते हैं, वह उस पर डेटा वैज्ञानिक को दिलाने में है और इसे केवल तदर्थ प्रश्नों को करने की अनुमति दें। क्या आपके पास उस तरह की कोई मिसाल है, जहां दुकानों ने आपको रुलाया है और कहा है, "हमने इस चीज़ पर एक डेटा साइंस टीम को फेंक दिया है, यह वास्तव में बहुत ही दर्दनाक है, हम उनके लिए क्या कर सकते हैं, जो हम बस में कर रहे हैं पारंपरिक परिचालन निगरानी और प्रबंधन? ”क्या यह भी एक बात है?

बिल एलिस: ठीक है, हाँ, मैं इसे थोड़ा मोड़ूंगा और कट कर दूंगा और मेरा जवाब यह होगा कि, प्रदर्शन को देखते हुए, क्यूए उत्पादन को विकसित करने में प्रदर्शन के बारे में पता होना, आप जानते हैं, जितनी जल्दी आप स्टोर करेंगे, उतनी ही कम समस्याएं होंगी। आपके पास आश्चर्य है। तो, बिल्कुल।

Dez Blanchfield: इसके बाद, मेरे पास अनुभव करने वाले बहुत सारे उपकरण - और मुझे यकीन है कि रॉबिन सहमत होंगे - यहाँ बहुत सारे उपकरण हैं, अगर आपको एक बड़ा RDBMS मिला है, तो आपको वास्तव में उच्च की आवश्यकता होगी- कुशल, गहराई से जानने वाला, अनुभवी डीबीए। SAP HANA के साथ आने वाले बुनियादी ढांचे और प्लेटफ़ॉर्म आवश्यकताओं में से कुछ क्योंकि यह वर्तमान में विशेष रूप से हार्डवेयर से संरेखित वितरण पर समर्थित है और इसलिए, मेरे ज्ञान के सर्वश्रेष्ठ के लिए। तुम्हें पता है, दशकों के अनुभव वाले लोग हैं जो समान नहीं हैं। हालांकि, मैं जो देख रहा हूं, वह यह है कि इस उपकरण के साथ आवश्यकता नहीं है। यह मुझे लगता है कि आप अपने उपकरण को तैनात कर सकते हैं और इसे कुछ नए चेहरों को दे सकते हैं और उन्हें उन चीजों को खोजने के लिए सीधे शक्ति दे सकते हैं जो अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रहे हैं। क्या यह मामला है कि इस गति के साथ उठने और इसे लागू करने के लिए कुछ मूल्य प्राप्त करने के लिए एक बहुत ही कम सीखने की अवस्था है? तुम्हें पता है, मेरा सामान्य ज्ञान यह है कि आपके पास मूल्य को तुरंत देखने के लिए उपकरण चलाने का 20 साल का अनुभव नहीं है। क्या आप इस बात से सहमत होंगे?

बिल एलिस: ओह बिल्कुल, और आपकी बात के लिए, मुझे लगता है कि तैनाती की सफलता का एक बहुत वास्तव में एसएपी हाना पर्यावरण की योजना और वास्तुकला पर निर्भर करता है। और फिर निस्संदेह इसमें बहुत जटिलता है, बहुत सारी तकनीक है जिस पर इसका निर्माण किया गया है, लेकिन फिर यह क्या हो रहा है के उपयोग के पैटर्न की निगरानी के लिए नीचे आता है। इसलिए, हालांकि यह अधिक जटिल है, एक तरह से यह पैक किया गया है और कुछ हद तक सरलीकृत है। वह बहुत गरीब है।

Dez Blanchfield: हाँ, इसलिए इससे पहले कि मैं एरिक को वापस सौंप दूं, क्योंकि मुझे पता है कि उसे कुछ प्रश्न मिले हैं, विशेष रूप से कुछ ऐसे जो क्यू एंड ए के माध्यम से आए हैं जो दिलचस्प लग रहे थे, और मैं इसका जवाब सुनने के लिए उत्सुक हूं। किसी के लिए पारंपरिक यात्रा - आपने पहले उल्लेख किया था कि आप इसे प्राप्त कर सकते हैं, आप इसे डाउनलोड कर सकते हैं और इसे आज़मा सकते हैं। क्या आप उस लोक को सुनने के लिए जल्दी से पुन: प्राप्त कर सकते हैं जो आज या फिर बाद में फिर से हो सकता है? एक कॉपी पर अपने हाथों को प्राप्त करने और इसे तैनात करने और इसे खरीदने से पहले अपने वातावरण में इसे आज़माने के लिए दो या तीन कदम क्या हैं? वह किस तरह का दिखता है? उसके लिए कदम क्या हैं?

बिल एलिस: हाँ। तो, IDERA.com और बस उत्पादों पर जाएं और आपको SAP HANA के लिए वर्कलोड विश्लेषण दिखाई देगा। एक डाउनलोड पेज है। मुझे लगता है कि वे आपसे कुछ संपर्क जानकारी के लिए पूछेंगे और उत्पाद सिर्फ एक लाइसेंस कुंजी के साथ पैक किया गया है ताकि आप इसे Setup.exe के साथ स्थापित कर सकें और बस रोलिंग कर सकें, मुझे लगता है, बहुत जल्दी।

Dez Blanchfield: तो, वे आपकी वेबसाइट पर जा सकते हैं, वे इसे डाउनलोड कर सकते हैं। मुझे याद है कि कुछ समय पहले मैंने इसे देखा था और मैंने पिछली रात को भी डबल चेक किया था, आप एक डेमो का अनुरोध कर सकते हैं, मेमोरी से, जहां आपकी टीम में कोई व्यक्ति, आप इसके माध्यम से चलेंगे? लेकिन आप वास्तव में इसे मुफ्त में डाउनलोड कर सकते हैं और इसे अपने स्वयं के वातावरण में, अपने स्वयं के समय में, आप नहीं कर सकते?

बिल एलिस: हाँ।

डीज़ ब्लांचफील्ड: उत्कृष्ट। वैसे मुझे लगता है, किसी भी चीज से ज्यादा, शायद यही वह चीज है जिसे मैं व्यक्तिगत रूप से करने की सलाह दूंगा, वेबसाइट से कॉपी को हड़पना है, वहां के कुछ डॉक्यूमेंटेशन को हड़पना चाहिए क्योंकि मुझे पता है कि ऐसा करने के लिए बहुत अच्छी सामग्री है। और बस कोशिश करो। इसे अपने वातावरण में रखें और देखें कि आपको क्या मिलता है। मुझे संदेह है कि एक बार जब आप आईडीए टूल के साथ अपने एसएपी हाना वातावरण के साथ हुड के नीचे देखते हैं, तो आप उन चीजों को खोजने जा रहे हैं जो आपको वास्तव में पता नहीं थे।

देखिए, उसके लिए बहुत बहुत धन्यवाद और समय के लिए धन्यवाद सिर्फ रॉबिन और आई। एरिक के साथ क्यू और ए के लिए, मैं आपके पास वापस जाने वाला हूं क्योंकि मुझे पता है कि कुछ क्यू एंड ए हमारी उपस्थितियों से भी आते हैं।

एरिक Kavanagh: हाँ, बस यहाँ एक असली जल्दी। तो, उपस्थित लोगों में से एक यहाँ एक बहुत अच्छी टिप्पणी करता है कि कैसे बातें बदल रही हैं। अतीत में कहते हैं, मेमोरी चोक हो रही थी, लगातार पेजिंग द्वारा धीमा, वर्तमान में सीपीयू बहुत अधिक इन-मेमोरी डेटा के साथ घुट रहा है। आप जानते हैं, नेटवर्क समस्याएं हैं। यह हमेशा एक चलती लक्ष्य है, है ना? आप इन दिनों पथप्रदर्शक के रूप में क्या देखते हैं कि अड़चनें कहाँ हैं और आपको अपना ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता कहाँ है?

बिल एलिस: हाँ। जब तक आप मापते हैं, तब तक जानना मुश्किल है। SQL कथनों के बारे में एक बात यह है कि वे संसाधन खपत के चालक बनने जा रहे हैं। और इसलिए उस परिस्थिति में जब आप एक बड़ी मेमोरी खपत या सीपीयू खपत के लिए थे, आप यह पता लगाने में सक्षम होंगे कि संसाधन की खपत के कारण क्या गतिविधि हुई। अब, आप आवश्यक रूप से इसे मारना नहीं चाहेंगे, लेकिन आप इसके बारे में जागरूक होना चाहते हैं और, किस तरह का हो रहा है, यह कितनी बार होता है, वगैरह। हम अलग-अलग परिस्थितियों में प्रतिक्रियाओं के पूरे सेट या कुकबुक को संबोधित करने के मामले में अभी भी नए हैं। और इसलिए, यह एक महान सवाल है और समय बताएगा। समय बीतने के साथ हमारे पास अधिक जानकारी होगी।

एरिक Kavanagh: यह बात है। ठीक है, तुम लोग बहुत दिलचस्प जगह पर हो। मुझे लगता है कि आप आने वाले महीनों और अगले कुछ वर्षों में बहुत सारी गतिविधि देखने जा रहे हैं क्योंकि मुझे पता है कि SAP, जैसा कि आपने हमारे कंटेंट कॉल में सुझाया है, लोगों को संक्रमण करने के लिए एक अच्छा लंबा रैंप प्रदान किया है हाना को। लेकिन फिर भी, उस रैंप का अंत होता है और एक निश्चित बिंदु पर लोगों को कुछ गंभीर निर्णय लेने पड़ते हैं, इसलिए जितनी जल्दी हो सके, ठीक है?

बिल एलिस: बिल्कुल।

एरिक कवनघ: ठीक है दोस्तों, हमने हॉट टेक्नोलॉजीज पर एक और घंटे के माध्यम से जलाया है। आप ऑनलाइन जानकारी, insideanalysis.com, techopedia.com पर भी देख सकते हैं। बहुत सारी रोचक जानकारी के लिए उस साइट पर ध्यान केंद्रित करें, जिसमें इन पिछले वेबकास्ट के हमारे सभी अभिलेखागार की एक सूची शामिल है। लेकिन दोस्तों, एक बड़ा धन्यवाद, आप सभी को आइडिएरा में, रॉबिन को हमारे दोस्तों को और निश्चित रूप से, डीज़। और हम अगले सप्ताह, आप लोगों को पकड़ लेंगे। अपने समय और ध्यान के लिए फिर से धन्यवाद। ख्याल रखना। अलविदा।