Три козыря интеграции средств бизнес-анализа с аппаратным обеспечением: производительность, надежность, эффективность
Сегодняшние условия ведения бизнеса на фоне возрастающей конкуренции и нестабильной экономической ситуации диктуют высокие требования к решениям, принимаемым на всех уровнях управления компанией. Чем более оперативная и объективная информация поступает руководству, тем выше шансы принятия решений, увеличивающих эффективность бизнеса. Системы Business Intelligence предоставляют менеджменту возможность справиться с задачами, эффективно используя данные, поступающие из разных источников.
Преодолеть море данных
Возможность строить отчеты, анализируя и агрегируя большие массивы данных, получаемых из различных источников, выявлять неочевидные связи, факторы и тенденции – одна из фундаментальных причин появления и развития информационных технологий, в частности ИТ-инструментов для бизнес-анализа. То, что все привыкли называть бизнес-аналитикой, изначально не имело отношения к бизнесу как таковому. Например, широко используемые сегодня для маркетингового анализа языки программирования возникли как инструменты анализа результатов научных экспериментов.
Появление и развитие коммерческих информационных продуктов, предназначенных для решения различных бизнес-задач, таких как ERP, CRM, системы управления персоналом и т. д., усилили необходимость построения специальных систем для бизнес-аналитики. Строить отчеты, пытаясь решать задачи анализа на информационных ресурсах, основное назначение которых в ином, стало крайне неудобно. Ведь сформировать отчет – значит обратиться к большому количеству, а то и ко всем данным, хранимым в системе. Это создает существенную нагрузку на вычислительные ресурсы, практически блокируя работу приложений, разделяющих эти ресурсы. Выгрузка данных в специализированное корпоративное хранилище стала стандартом. И тут проявилась еще одна проблема. При создании корпоративных хранилищ, в которых собирается информация из разных систем, необходимо выполнять целый ряд процедур, обеспечивающих качество данных, в первую очередь их непротиворечивость, и организовать их таким образом, чтобы максимально ускорить выборку при аналитических запросах.
Быстрее, выше, сильнее…
По мере увеличения объемов как в промышленных системах, так и в корпоративных хранилищах данных проблема производительности систем, образующих инфраструктуру хранилищ, вновь обострилась. В момент, когда аналитические запросы начинают определять операционную деятельность компании, например, планирование складских запасов в крупной торговой сети или управление рисками в банковской деятельности, скорость обработки аналитических отчетов, определяемая во многом скоростью работы хранилища данных, выходит на первый план. Проблема стала настолько актуальной, что возникла потребность в новом подходе к ее решению.
Корпорация Oracle предложила собственный вариант – оптимизированные программно-аппаратные комплексы. Первая подобная система в портфеле продуктов Oracle появилась достаточно давно, но полностью реализовать задуманное удалось только после того, как была куплена компания SUN. Объединив инженеров по аппаратным системам и по программному обеспечению, Oracle смогла добиться желаемого. Первой конвергентной системой стала машина баз данных Oracle Exadata Database Machine. С ее помощью удалось решить ряд задач, которые казались неразрешимыми, в частности, обеспечить полную совместимость приложений, разработанных для СУБД Oracle, со специальными режимами обработки данных, характерными для Exadata. Идея получить многократное ускорение работы систем без необходимости переписывать приложения, подтвержденная множеством успешных проектов внедрения Exadata, остается крайне привлекательной для пользователей и выгодно отличает Exadata от предложений конкурентов.
Другое важное достоинство системы Exadata – использование стандартного оборудования, что обеспечивает пользователям возможность как перехода с систем стандартной архитектуры на Exadata, так и возврата обратно. Выдающиеся характеристики ПАК Exadata по производительности и объему хранимых данных поддерживаются в первую очередь специальным ПО, работающим в подсистеме хранения комплекса, реализованной на стандартных серверах архитектуры х86. Такой подход дал возможность корпорации Oracle непрерывно совершенствовать систему, дополняя базовое решение новыми функциями. В частности, появившаяся недавно опция СУБД Oracle Database In-Memory, позволяющая, во-первых, кэшировать таблицы с данными, хранимыми на дисках, в оперативной памяти серверов СУБД, во-вторых, преобразовывать такие таблицы в поколоночный вид, стала доступна и для Exadata. В итоге в 2015 г. инженерам Oracle удалось показать, что ПАК даже на тестах, разработанных SAP для тестирования собственной технологии HANA, работает вдвое быстрее.
Подход Oracle позволяет модернизировать системы вне зависимости от того, какое поколение Exadata используется заказчиком: программное обеспечение устанавливается даже на самые первые системы, а компоненты всех поколений можно смешивать в одном ландшафте. Недавние изменения в аппаратных средствах Exadata усилили ее возможности работать как платформа для консолидации нагрузок разного рода, включая и OLTP.
Специалисты «ФОРС Дистрибуция» уже много лет участвуют в проектах по тестированию различных приложений на совместимость с Oracle Exadata, внедрению ПАК в России и за рубежом. Наш опыт показывает, что технологии, заложенные в программно-аппаратный комплекс, всегда дают результаты, а самое главное – открывают потенциал дальнейшей оптимизации производительности прикладных систем.
При решении задач BI кроме необходимости собирать данные в высокопроизводительные хранилища часто возникает потребность применять другие технологии, например многомерные кубы. Поскольку в портфеле продуктов корпорации Oracle есть один из самых известных в мире продуктов для планирования финансовой деятельности компании, реализованный на базе именно этой технологии, а также собственная система BI, то для решения подобных задач был предложен еще один программно-аппаратный комплекс – Oracle Exalytics. Эта система с объемом оперативной памяти в несколько терабайт, собственной дисковой подсистемой, а главное – с набором программных утилит, позволяющих раскрыть все преимущества решения, может работать как автономно, так и в связке с хранилищем данных на базе Exadata. Понятно, что в последнем случае комплексное решение дает синергетический эффект, обеспечивая возможность принимать управленческие решения на базе анализа исторических и фактических данных в реальном времени, что для ряда бизнес-задач является безусловным, а зачастую – критически важным фактором, определяющим успех деятельности компании.
Простые решения для непростых задач
Важным показателем современного развития технологий бизнес-аналитики стало появление задач, относящихся к обработке больших данных. Развитие социальных сетей, где можно собирать профили своих заказчиков, сбор и анализ данных, источником которых являются различные машины, решения по использованию корпоративных данных, которые ранее отправлялись в архивы из-за высокой стоимости хранения в системах обработки, – все эти возможности привлекли внимание представителей различных направлений бизнеса, находящихся в постоянном поиске новых источников роста на фоне конкурентной борьбы.
Ведущие поставщики ИТ-решений достаточно быстро сориентировались и вывели на рынок готовые программно-аппаратные комплексы. Использование таких комплексов имеет ряд преимуществ по сравнению с самостоятельным развертыванием, сопровождением и развитием систем для поддержки проектов Big Data. Речь идет, в частности, о скорости развертывания системы и возможности получить от производителя техническую поддержку аппаратных средств и программных компонентов, обновления программного обеспечения из единого источника и дорожную карту развития системы аналитики по мере возрастания нагрузок.
Среди решений корпорации Oracle – готовый программно-аппаратный комплекс для работы с большими данными – Oracle Big Data Appliance. Кроме упомянутых плюсов готовых решений ПАК Oracle Big Data Appliance открывает ряд дополнительных возможностей. В частности, использование технологии Oracle Big Data SQL, которая делает общей точкой входа базу данных Oracle. Из нее можно обращаться к данным при помощи языка Oracle SQL независимо от того, где они находятся – в кластере Hadoop, реляционной или NoSQL базе данных. Немаловажное достоинство ПАК Oracle Big Data Appliance – приложения от независимых производителей ПО. Как правило, такие решения проходят процедуру проверки на совместимость с ресурсами ПАК. Кроме того, разработчики поддерживают обновления своих решений по мере обновления базовой системы. В результате заказчики могут выбирать готовые эффективные решения, а также использовать опыт и экспертизу компаний, специализирующихся на технологиях Oracle. Это способствует сокращению времени внедрения решений, что особенно важно с учетом того, с какой скоростью развиваются современные технологии, в том числе для работы с большими данными.
По сведениям IDC, среднегодовой рост мирового рынка технологий Big Data составляет 31,7% и, согласно прогнозам, к 2018 г. достигнет 41,5 млрд долл. Что касается российских реалий, то интерес к новым технологиям повышается, однако на пути к практическому применению часто встает вопрос о предполагаемых результатах. При всех достоинствах систем Big Data получение преимуществ от их использования зависит прежде всего от двух факторов: умения сформулировать бизнес-задачу, или data science, и скорости внедрения решения. Использование крупным и средним бизнесом готовых решений ПАК позволяет достичь максимального эффекта от технологий Big Data. Компании, которые заинтересованы в их применении, но не готовы инвестировать в создание собственных ресурсов, могут присмотреться к возможностям, предоставляемым облачными провайдерами.
