HBMP In-memory Business Intelligence e CPM: la nuova frontiera. HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM 1
L ERA DELL IN-MEMORY COMPUTING 3 IN-MEMORY BUSINESS INTELLIGENCE E CPM: I LIMITI 4 Write-back non supportato 4 Rigidità del modello dati 4 Ristretto ambito funzionale 4 Gestione ineffi ciente degli utenti contemporanei 4 Limitata scalabilità dati 4 Sigillatura applicativa 5 Gestione diffi coltosa degli ambienti complessi 5 Costo 5 HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY 6 BUSINESS INTELLIGENCE E CPM Cos è l HBMP (Hybrid Bitwise Memory Pattern) 6 PERCHÉ L HBMP FA LA DIFFERENZA? 7 Benefi ci Funzionali 7 Completo supporto al write-back 7 Flessibilità del modello dati 7 Estesa copertura funzionale 7 Scalabilità illimitata 7 Estensibilità 8 Facilità di amministrazione 8 Price-Performance 8 Benefi ci tecnologici 8 Parallelizzazione 8 Compressione 9 Concorrenza 9 HBMP: IL VANTAGGIO ARCHITETTURALE 10 LA PAROLA AI NUMERI: HBMP BENCHMARKS 10 Algoritmo bi-direzionale 10 Metadati in-memory 10 Singola istanza server 10 IL MERCATO DELLA BUSINESS INTELLIGENCE E 11 DEL CPM: L UNICITÀ DELL HBMP L HBMP ALLA PROVA DEI FATTI. IL CASO SOGEGROSS. 12 La società 12 HBMP: il test tecnologico 12 DOVE TROVARCI 13 2 HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM
L era dell in-memory computing L approccio tradizionale ai processi di elaborazione elettronica è basato sulla memorizzazione dei dati sul disco rigido e sul loro recupero e utilizzo nella memoria principale del computer ogni volta sia necessario eseguire un compito. Oggi, a questo approccio tradizionale si è affi ancato un nuovo modello denominato In-Memory Computing (IMC) che si caratterizza per avere la memoria principale del computer, e non i dispositivi di archiviazione esterni, come luogo primario di gestione dei dati. In altre parole, l in-memory computing elimina la necessità di eseguire operazioni di ricerca e recupero delle informazioni su disco ogni volta che viene eseguita un elaborazione, rendendo trascurabile la latenza di accesso ai dati. Questo nuovo modello tecnologico porta ad un forte miglioramento delle performance di sistema e contiene in sé il potenziale per un innovazione epocale delle attività di elaborazione elettronica: una nuova era, caratterizzata da un più rapido ed effi ciente accesso ai dati. Due fattori principali stanno contribuendo alla drammatica evoluzione dell in-memory computing: Processori a 64 bit Con il rilascio del processore a 64 bit, avviene una vera e propria rivoluzione nelle capacità di memoria potenzialmente utilizzabili. Muovendosi da uno schema di indirizzamento a 32-bit ad uno a 64-bit, lo spazio di memoria indirizzabile cresce esponenzialmente da 2 32 a 2 64, portando a 16 exabyte la massima dimensione teorica di indirizzamento. Numeri enormi, per quantità teoriche praticamente illimitate. Passando dalla teoria alla pratica le cose cambiano, perché non tutto lo spazio disponibile in memoria può essere utilizzato per l effettiva memorizzazione del dato, ma i miglioramenti rimangono comunque impressionanti: con l avvento del 64 bit, il limite superiore alla dimensione della cache di un sistema di Windows cresce di mille volte, da 1 GB nel mondo 32 bit, a 1 TB in quello 64 bit. ARCHITECTURAL COMPONENT 64-BIT WINDOWS 32-BIT WINDOWS Virtual memory 16 Terabytes 4 Gigabytes System cache 1 Terabyte 1 Gigabyte Data source: Microsoft support site Continua diminuzione del prezzo della RAM Negli ultimi 30 anni i prezzi della RAM sono diminuiti di oltre 500.000 volte: nel 1981 la RAM costava tra i 2,5 e i 4 $ per KB, oggi 8 GB di RAM per imac costano tra i 30 e i 40 $ (p 0,000005) per KB. E la tendenza non sembra essere destinata ad arrestarsi presto: gli analisti si aspettano, infatti, che i prezzi delle memorie DRAM si riducano di 5 volte dal 2011 al 2015. RAM Prezzi per Megabyte (Scala Logaritmica) HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM 3
In-Memory Business Intelligence e CPM: i limiti Se i vantaggi dell in-memory computing sotto il profi lo delle performance sono indubbi, va anche rilevato come sinora l adozione integrale di questa tecnologia, determini alcuni limiti applicativi di particolare rilevanza nell area della Business Intelligence e del CPM. Write-back non supportato La grande maggioranza dei prodotti In-Memory presenti sul mercato non sono stati ideati per supportare il write-back e quindi non forniscono una reale capacità di eseguire what-if analysis e di gestire calcoli multidimensionali. In questo approccio i dati rimangono un entità statica ed immodifi cabile, impedendo di fatto il loro utilizzo per qualsiasi processo di simulazione e pianifi cazione. Rigidità del modello dati Le principali tecnologie full in-memory non permettono di modifi care a caldo la base dati andando ad inserire nuove occorrenze (per esempio un prodotto in un processo di budget), né tantomeno di modifi care il modello dati (per esempio introducendo una nuova categorizzazione dei prodotti, o cambiando una riclassifi cazione del piano dei conti), ma richiedono, per l effettuazione di qualsiasi modifi ca, il ricaricamento dell intera base-dati, rendendone ingestibile l utilizzo in qualsiasi processo di pianifi cazione. Ristretto ambito funzionale La principali soluzioni full in-memory attualmente presenti sul mercato si caratterizzano essenzialmente come strumenti per la visualizzazione interattiva e l analisi rapida di contenuti statici, mentre si rivelano assolutamente carenti ogniqualvolta necessiti una gestione dinamica dei dati o si vogliano creare applicazioni di BI e CPM. La mancanza di meccanismi di workfl ow integrati, l impossibilità di documentare i dati utilizzati tramite note o fi le allegati, l assenza di un effi ciente sistema nativo di business rules, la spesso rudimentale integrazione con Offi ce, sono tutte caratteristiche che le rendono praticamente inutilizzabili per gestire sistemi articolati di Business Intelligence o processi di pianifi cazione, simulazione e controllo. Gestione ineffi ciente degli utenti contemporanei La gestione della concorrenza delle soluzioni full in-memory si rivela tipicamente ineffi ciente: l assenza di qualsiasi modello di pre-aggregazione dei dati determina infatti una forte richiesta di risorse RAM aggiuntive al crescere del numero degli utenti. Pur essendo impossibile fare una valutazione generale valida per tutti i prodotti, si stima che, a parità di performance, ogni licenza contemporanea aggiuntiva richieda un aumento delle capacità di RAM intorno al 10%. Limitata scalabilità dati La scalabilità delle soluzioni full in-memory è chiaramente limitata dalla memoria RAM di cui si può disporre. Di fronte ad un limite teorico di un Terabite, va considerata la forte incidenza esercitata dagli utenti concorrenti sulla quantità di memoria destinabile ai dati (vedi Gestione della concorrenza). Inoltre, nella pratica quotidiana, bisogna considerare le reali possibilità di upgrade dei sistemi HW utilizzati e i costi correlati. L insieme di questi fattori determina sia una peggiore scalabilità, sia un 4 HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM
maggior costo delle soluzioni in-memory rispetto a quelle disk-based. I problemi si aggravano una volta raggiunti i limiti HW: non essendo possibile caricare in memoria tutti i dati, si rendono necessari workaround o pesanti compromessi di implementazione (ad esempio suddivisione del modello dati su più datamart), che limitano fortemente l effi cienza delle soluzioni full in-memory al crescere dell ampiezza della base dati e del numero degli utenti concorrenti. Sigillatura applicativa Le principali soluzioni full in-memory presenti sul mercato, si caratterizzano per l impossibilità di accedere a dati esterni al data-mart da loro mappato ed utilizzato in memoria. In pratica, con l importazione dei dati in RAM, avviene una loro sigillatura rispetto a qualsiasi fonte esterna. Chiaramente questo approccio inibisce ogni forma di drill-through e di collegamento diretto a DWH e DB esterni, rendendo impossibile non solo qualsiasi accesso in real-time ai dati, ma anche la costruzione di applicazioni dove le analisi aggregate vengano gestite in-memory, mentre le informazioni di dettaglio (per esempio riga fattura), vengono lasciate nel DB originario e accedute solo quando necessario. Inoltre, la mancanza di una netta separazione tra dati ed applicazioni alimentate (risiedono nello stesso fi le fi sico) rende diffi cile connettere tra di loro differenti applicazioni e praticamente impossibile condividere un unica base su tutta l organizzazione, non offrendo nessuna prospettiva di risoluzione ai numerosi problemi derivanti dalla costruzione dei cosiddetti silos di informazioni. Gestione diffi coltosa degli ambienti complessi Il processo di gestione dei dati delle soluzioni full in-memory viene percepito come molto semplice: come se una volta caricati i dati in memoria tutto funzionasse automaticamente. In realtà, al crescere della complessità e dell ampiezza delle basi dati utilizzate, diventa necessaria un importante fase di staging, che comporta un pesante impegno nella preparazione di datamart effettivamente fruibili dalle soluzioni in-memory. Inoltre, la mancanza di pre-modellazione dei dati, che si rivela effi ciente per la gestione di ambienti semplici e poco interconnessi, diventa un serio limite per lo sviluppo di applicazioni interfunzionali o interdipartimentali in cui devono essere condivisi dati univoci per diverse tipologie di analisi. Al crescere della complessità da gestire, la mancanza di premodellazione dei dati si trasforma quindi rapidamente da un vantaggio ad uno svantaggio, sino a determinare la generazione di vere e proprie nebulose di dati di problematica governabilità. Costo Seppur i costi della RAM siano precipitati negli ultimi anni, l in-memory computing rimane una tecnologia con costi infrastrutturali nettamente superiori rispetto alle tradizionali soluzioni diskbased. Spesso l adozione di una soluzione full in-memory obbliga a gestire con una tecnologia estremamente costosa tutta una serie di attività, come per esempio il reporting statico, su cui i benefi ci marginali dell in-memory computing risultano irrilevanti, con il risultato fi nale di aggravare inutilmente il TCO complessivo dei progetti di BI e CPM. HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM 5
HBMP: la nuova frontiera dell in-memory Business Intelligence e CPM L approccio di BOARD alle tecnologie in-memory parte con un preciso obiettivo: sfruttare tutte le potenzialità offerte dell IMC (In-Memory Computing) in termini di migliori performance, senza andare a sacrifi care la fl essibilità, la scalabilità, il TCO e la capacità di supportare effi cacemente i processi di simulazione e pianifi cazione, alla base dell affermazione internazionale del prodotto. E da questa ricerca che nasce una tecnologia unica, denominata HBMP, che, al momento, non ha eguali né nel mondo della Business Intelligence, né in quello del Corporate Performance Management. Cos è l HBMP (Hybrid Bitwise Memory Pattern) Bitwise Memory Pattern Alla base della tecnologia HBMP sta un nuovo algoritmo matematico, che descrive tramite strutture a livello di bit (Bitwise) in memoria (in-memory) la mappatura compressa dello spazio multidimensionale (Pattern). Il nuovo algoritmo, studiato per sfruttare al massimo le potenzialità dell in-memory computing, porta enormi benefi ci, non solo in termini di performance, ma anche in termini di compressione dei dati e gestione della concorrenza. Inoltre, a differenza di quanto accade per la gran parte delle soluzioni in-memory, l algoritmo è stato ideato per assicurare una piena bidirezionalità (write-read) nell uso delle informazioni e, di conseguenza, per permettere un pieno supporto al write-back e a modifi che on the fl y della base dati, mantenendo quindi inalterate tutte le capacità funzionali di BOARD. Hybrid Altra fondamentale caratteristica della tecnologia HBMP è la sua natura Hybrid, ossia la capacità di gestire i dati in tre diverse modalità: Full in-memory Caricamento in-memory di tutti i dati On-demand Caricamento in-memory dei metadati per accesso read-only; caricamento dinamico (load/ unload) dei dati fi sici per le operazioni di write-back Hybrid Caricamento in-memory dei metadati e delle strutture di puntamento e non dei dati fi sici Avere a disposizione tre modalità di confi gurazione dell ambiente in-memory di BOARD permette una grande fl essibilità nella scelta del modello che più si adatta alle proprie esigenze, sia in termini di scalabilità che di price-performance. Non solo viene eliminato alla base qualsiasi problema di gestione legato ad una eventuale insuffi cienza delle risorse RAM, ma, al contempo, vengono garantite tutte le opzioni di scelta necessarie per ottimizzare il TCO tecnologico delle soluzioni di BI e CPM sviluppate. 6 HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM
Perché l HBMP fa la differenza? L HBMP supera i limiti delle tradizionali tecnologie di in-memory BI, associando alle pure performance alcune caratteristiche funzionali e tecnologiche, che lo differenziano da qualsiasi altra soluzione attualmente presente sul mercato. Benefici Funzionali Completo supporto al write-back Una delle più importante caratteristiche della tecnologia HBMP è il pieno supporto fornito al write-back, sia in termini di read-write, sia in termini di distribuzione del cambiamento su diversi livelli di aggregazione del dato (per esempio cambiando il fatturato previsto in una città si modifi ca automaticamente sia quello della provincia, regione e nazione, sia quello di tutti i clienti e i prodotti che contribuiscono a determinarne il valore), sia in termini di scrittura su campi calcolati (per esempio modifi cando un valore cambiano in misura proporzionale prezzi e quantità). Questa capacità differenzia BOARD sia dalle soluzioni in-memory read-only, sia da quelli che forniscono una capacità minima di what-if analysis (cambio di un singolo parametro e ricalcolo), ma non garantiscono una piena capacità di distribuzione dei cambiamenti, rendendo di fatto impossibile una gestione effi ciente dei processi di simulazione e budget. La superiorità di BOARD diventa ancora più evidente quando si considera la capacità di modellizzare i processi aziendali. Una serie di procedure dedicate permette infatti di effettuare facilmente e con grande effi cacia allocazioni, ripartizioni, consolidamenti, spalmature, stagionalizzazioni e più in generale tutta una serie di attività primarie di business, che non vengono gestite nemmeno a livello elementare nelle principali soluzioni full in-memory. Flessibilità del modello dati Un altra caratteristica fondamentale della tecnologia HBMP è rappresentata dalla capacità di modifi care il modello dati dopo averlo mappato in memoria. Dal punto di vista pratico, questa capacità si traduce nella possibilità di inserire a caldo nuovi elementi di budget (per esempio nuovo prodotto, cliente, voce di spesa etc) e nuove categorizzazioni (per esempio cambiamento zone di vendita o raggruppamenti prodotti) all interno di processi di simulazione e pianifi cazione, senza dovere ricaricare l intera base dati in-ram, come tipicamente avviene con le soluzioni full in-memory. Estesa copertura funzionale La tecnologia HBMP è stata ideata per coniugare i vantaggi dell in-memory computing, con tutte le funzionalità applicative storicamente rese disponibili da BOARD. Il risultato fi nale non è solamente una soluzione per la visualizzazione e l analisi rapida dei dati, ma una vera e propria piattaforma applicativa che coniuga un estrema velocità d analisi con evolute capacità di supporto al work-fl ow, di modellizzazione dei processi di business, di documentazione dei dati e di Offi ce Integration avanzata, garantendo sempre pieno supporto al write-back. Scalabilità illimitata Le tre modalità di utilizzo dell in-memory offerte dalla tecnologia HBMP (Full in-memory, Ondemand in-memory, Hybrid in-memory) e la possibilità di muoversi agevolmente da una all altra, rendono la scalabilità di BOARD praticamente illimitata. In particolare, va rilevato come la modalità Hybrid in-memory permetta di ottenere la massima scalabilità senza rinunciare a prestazioni elevatissime. Grazie ad una forte ottimizzazione dell utilizzo della RAM, che non viene sovraccaricata con i dati fi sici ma viene utilizzata solamente per gestire i metadati (strutture dimensionali e la loro mappatura), si ottiene infatti una scalabilità infi nitamente superiore rispetto a quella ottenibile con il caricamento di tutti i dati in RAM, a fronte di una perdita di prestazioni relativamente modesta, quantifi cabile nell ordine del 10%-15%, in ambienti non soggetti ad alta intensità di concorrenza. HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM 7
Estensibilità La tecnologia HBMP, grazie alla gestione in-memory dei metadati, consente di collegare in modo assolutamente trasparente i dati presenti in memoria con quelli che risiedono su disco o su DB esterni. In termini tecnici questo garantisce in pieno supporto alle attività di drill-trough e permette di ottimizzare la creazione di applicazioni in-memory con accesso diretto ai dati residenti sul DWH o su qualsiasi DB esterno. In questo modo diventa per esempio possibile accedere da un ambiente in-memory ai dati prodotti in real-time, oppure a dati che non avrebbe senso analizzare in dettaglio (per esempio riga fattura), ma rispetto cui è importante potere garantire una piena navigabilità. Facilità di amministrazione La tecnologia HBMP sintetizza i principali vantaggi del MOLAP con quelli dell in-memory, coniugando le performance con un livello di strutturazione dell ambiente dati, tale da permettere una gestione agevole di complesse e articolate implementazioni di BI e CPM. Inoltre, la separazione della base dati rispetto alle applicazioni alimentate, garantisce in ogni momento condivisione, univocità e consistenza delle informazioni, rendendo semplice l implementazione di soluzioni interfunzionali o interdipartimentali. Un ulteriore fattore da considerare è legato alla semplicità di sviluppo: la tecnologia HBMP permette, infatti, di creare applicazioni, analisi e reports senza scrivere una riga di codice (visual modeling) e senza dovere ricaricare l intera base dati per verifi carne il funzionamento, come richiesto dalle principali soluzioni in-memory presenti sul mercato. Price-Performance La possibilità di scegliere la migliore modalità di utilizzo tra le tre offerte dalla tecnologia HBMP (Full in-memory, On-demand in-memory, Hybrid in-memory) e la possibilità di muoversi facilmente da una all altra, permettono di decidere in che misura e per quali dati sia più opportuno utilizzare le risorse RAM o disco. Queste ampie opzioni di confi gurazione garantiscono la possibilità di allineare alle concrete esigenze aziendali i costi infrastrutturali, ottenendo il migliore rapporto price-performance per qualsiasi soluzione di BI e CPM implementata. Inoltre, la scarsa incidenza degli utenti concorrenti sulla quantità di risorse RAM utilizzate, non espone BOARD alla forte crescita dei costi tipicamente associata alla crescita degli utenti nelle tradizionali soluzioni full in-memory. Benefici tecnologici Da un punto di vista tecnologico, l HBMP non interviene solamente sull ottimizzazione dell utilizzo della RAM, ma introduce cambiamenti radicali anche nella parallelizzazione delle attività, nella compressione dei dati e nella gestione degli utenti concorrenti. Tre aspetti chiave per un ulteriore miglioramento delle capacità di BOARD di gestire ad alta velocità grandi quantità di dati ed utenti. Parallelizzazione La tecnologia HBMP permette una completa parallelizzazione delle attività di processing BOARD, per un pieno sfruttamento delle architetture HW multicore. La maggiore effi cienza nella distribuzione dei carichi tra le diverse CPU, garantisce una migliore gestione dei workloads e della concorrenza, massimizzando l incremento delle performance in ambienti multiprocessore. 8 HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM
Compressione Il nuovo algoritmo matematico su cui si basa la tecnologia HBMP, grazie alla mappatura a livello di bit (Bitwise), effettuata in Memoria (in-memory) della struttura multidimensionale dei dati (Pattern), permette una straordinaria riduzione della dimensione dei cubi. Utilizzando la tecnologia HBMP si ottengono database con un peso molto simile a quelli readonly generati dai più avanzati prodotti associativi in-memory, con la notevole differenza che i database BOARD supportano il write-back e permettono di distribuire i cambiamenti sulle gerarchie. Concorrenza La tecnologia HBMP migliora drasticamente la gestione della concorrenza in BOARD. A differenza delle tecnologie in-memory attualmente presenti sul mercato, che richiedono pesanti quantità di memoria al crescere del numero degli utenti, la tecnologia HBMP ha la capacità di supportare gli utenti concorrenti con un unica istanza server, rendendo quasi insignifi cante il loro impatto sull utilizzo delle risorse RAM. Write-back HBMP Effettuabile Effettuabile su valori calcolati. PRINCIPALI SOLUZIONI IN-MEMORY Non supportato (od effettuabile su un singolo valore non calcolato) Data Spreading Pieno supporto Assente (o defi citario) Modello dati Documentazione dei dati Estensibilità Scalabilità Flessibile Nuovi oggetti di pianifi cazione e categorizzazioni on the fl y Note File allegati Immagini Drill-through Cross application data model Praticamente illimitata. Scarsa incidenza degli utenti contemporanei sull utilizzo di risorse RAM Rigido. Struttura dati non modifi cabile on the fl y Non supportata Drill-through non supportato Data model diffi cilmente estendibile ad applicazioni diverse Limitata dalle risorse RAM disponibili. Forte incidenza degli utenti contemporanei sull utilizzo di risorse RAM Workflow Integrato Non supportato Integrazione con Office Completa e avanzata Limitata Sviluppo Programming-free Direttamente on-line Mappatura logica del dato Code based Necessita di ricaricare i dati per andare live con le modifi che Dato fi sico HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM 9
HBMP: il vantaggio architetturale Alla base dei numerosi vantaggi che la tecnologia HBMP offre ci sono tre fondamentali fattori architetturali che la rendono superiore a qualsiasi altra soluzione in-memory attualmente disponibile sul mercato. Algoritmo bi-direzionale Il modello matematico secondo cui i dati vengono indicizzati e mappati in memoria è stato ideato e realizzato per supportare non solo le attività di output (lettura), ma anche i processi, logicamente inversi, di input (scrittura). Metadati in-memory La tecnologia HBMP non si limita a permettere la gestione in memoria dei dati, ma assicura anche la gestione dei meta-dati. Da un punto di vista pratico questa capacità si traduce nella possibilità di modifi care la struttura e le mappature della base dati e di vedere rifl essi i cambiamenti nelle proprie applicazioni e analisi a caldo, ossia senza dovere ricaricare i dati fi sici. Inoltre è proprio dalla combinazione di in-memory metadata e bi-directional algorithm che la tecnologia HBMP deriva la sua capacità ibrida, ossia la facoltà di governare la mappatura e l indicizzazione dei dati in memoria decidendo se la loro gestione fi sica debba avvenire in-ram o sul disco. Singola istanza server La tecnologia HBMP si caratterizza per la capacità di supportare utenti concorrenti con un unica istanza server. Questa capacità rende quasi insignifi cante l impatto esercitato dal numero degli utenti concorrenti sull utilizzo delle risorse RAM, differenziando completamente l HBMP da tutte le principali tecnologie in-memory presenti sul mercato, che ne sono invece pesantemente impattate. La parola ai numeri: HBMP benchmarks Le attività di test condotte sulla tecnologia HBMP hanno dato risultati sorprendenti in termini di miglioramenti delle performance su tutte le principali componenti di BOARD: Esecuzione dei lay-out I tempi diventano da due a dieci volte più veloci, con miglioramenti anche superiori per i report multicubo complessi. Caricamento dei dati (Datareader) I tempi sono stati abbattuti di un fattore che può variare dalle due alle oltre dieci volte. Dimensioni dei database A parità di dati utilizzati, il peso dei database BOARD risulta dalle quattro alle dieci volte inferiore. Esecuzione delle select I tempi su alberi molto grandi (milioni di occorrenze) diventano quasi istantanei in qualsiasi condizione. 10 HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM
Il mercato della Business Intelligence e del CPM: l unicità dell HBMP La tabella pubblicata da Gartner nella ricerca Need for Speed Powers In-Memory Business Intelligence, permette a colpo d occhio di avere una chiara idea del posizionamento dei principali players operanti sul mercato dell In-memory Business Intelligence. In particolare risulta evidente come nessun altro vendor all infuori di BOARD possa attualmente offrire capacità di Hybrid In-Memory e write-back, nello stesso prodotto. Estendendo il confronto anche ai vendor di Corporate Performance Management, l unicità di BOARD risulterebbe ancora più evidente: infatti, la grande maggioranza dei player di questo settore non utilizza ancora nessuna tecnologia in-memory. Primary Use Case Hybrid In-Memory/Disk Stand-Alone In-Memory Ad hoc analysis (e.g., data exploration, pivoting) Actuate IBM (Cognos 10) JasperSoft LogiXML MicroStrategy SAP IBM (Cognos Real-time Monitoring) Microsoft QlikTech Tableau Tibco (Spotfi re) What if? analysis (e.g., scenario modeling, planning) BOARD IBM (Cognos TM1) Salient Notes: (1) Stand-alone in-memory products do all processing against data held in-memory; those that take a hybrid approach apply both inmemory and disk-based queries at runtime as appropriate to the workload. (2) What if? tools can also support ad hoc analysis use cases within the bounds of the predefi ned model. (3) This table covers only the generally available in-memory offerings of vendors covered in the 2011 Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms. In-memory-enabled BI offerings are also available from other vendors. Source: Gartner [Need for Speed Powers In-Memory Business Intelligence] [9 June 2011] HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM 11
L HBMP alla prova dei fatti. Il caso Sogegross. La società Sogegross è uno tra i primi 10 Gruppi in Italia nel settore della Distribuzione Moderna. Oggi il Gruppo mantiene il suo centro direzionale a Genova ed è attivo nella maggior parte delle regioni del centro-nord Italia, con oltre 2.300 addetti, 5 canali (Cash & Carry, Supermercati e Superstore, Discount Alimentare, Supermercati e Superette in franchising, e-commerce), più di 260 punti vendita e una presenza capillare in tutte le tipologie di canale distributivo. Sogegross utilizza BOARD per diverse applicazioni di analisi dati per un volume complessivo del database BOARD intorno a 715 GB. HBMP: il test tecnologico Sogegross è stato un dei primi beta tester della tecnologia HBMP a livello mondiale, ottenendo risultati straordinari. Da 2 minuti a 10 secondi. Un report vendite generato utilizzando 11 cubi diversi, richiedeva oltre 2 minuti con BOARD 7.3; lo stesso report è stato ottenuto in 10 secondi utilizzando la tecnologia HBMP. Da 170 GB a 24 GB. Il cubo delle vendite giornaliere del Cash & Carry (2 anni di movimenti in linea per circa 90 milioni di record) pesava 170 GB con BOARD 7, mentre pesa 24 GB con la tecnologia HBMP. Se questi numeri descrivono i picchi di performance ottenuti nelle situazioni in cui l adozione della tecnologia HBMP si rivela più vantaggiosa, i risultati medi ottenuti durante l intero test non sono meno impressionanti. Tempi di caricamento. è stata riscontrata una riduzione da tre a sette volte inferiore rispetto al passato. Tempo di esecuzione dei report. Si è verifi cato un generale miglioramento, con una drastica riduzione dei tempi. Una valutazione numerica non appare molto indicativa, perché il recupero di velocità non è uniforme, ma risulta strettamente correlato ad alcune caratteristiche dei report (numero di cubi, incidenza del rendering, utilizzo delle funzioni temporali etc). Particolarmente signifi cativi i recuperi di performance nei casi di report di sintesi multi-cubo, con alcuni casi di riduzione dei tempi nell ordine di 10-12 volte. Volume dei cubi. con l utilizzo della tecnologia HBMP il volume dei cubi si è ridotto di un fattore che va dalle tre alle sette volte. I cubi giornalieri hanno avuto riduzioni che arrivano a sette volte. Gianni Ivaldi, CIO di Sogegross commenta: La prima volta che abbiamo utilizzato la tecnologia HBMP i caricamenti erano così veloci rispetto al passato che abbiamo pensato ci fosse un errore. Poi abbiamo velocemente constatato che tutto funzionava, ma con un diverso ordine di grandezza. Un miglioramento impressionante, ottenuto in modo totalmente trasparente a tutte le applicazioni esistenti. Marco Staiti, Responsabile Infrastrutture, Sistemi, Sicurezza e Telecomunicazioni di Sogegross aggiunge Da un punto di vista tecnico non siamo stati impressionati soltanto dalla velocità della tecnologia HBMP, ma anche dalla capacità di gestire con grande effi cacia la distribuzione dei carichi di lavoro in ambiente multicore. Finalmente un prodotto in grado di sfruttare al 100% le potenzialità infrastrutturali del nostro blade. 12 HBMP: LA NUOVA FRONTIERA DELL IN-MEMORY BI E CPM
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