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Bild der SAP-HANA-Software auf einem Computermonitor

Das Potenzial einer In-Memory-Datenbank mit SAP HANA nutzen

Bleiben Sie in der Geschäftswelt von heute konkurrenzfähig mit einer Datenbank, die datengesteuerte Entscheidungen in Echtzeit beschleunigt.

Was ist SAP HANA?

SAP HANA ist eine spaltenorientierte In-Memory-Datenbank, die die parallele Durchführung von fortschrittlichen Analysen und Transaktionsverarbeitung in Hochgeschwindigkeit in einem einzigen System ermöglicht. Warum ist das so wichtig? Unternehmen können so riesige Datenmengen in nahezu Echtzeit verarbeiten, Daten unmittelbar abfragen und zu datengestützten Unternehmen werden. Durch das Speichern der Daten in einer spalten-orientierten Datenbank im Hauptspeicher und das Zusammenführen von Online Analytical Processing (OLAP) und Online Transactional Processing (OLTP) ist SAP HANA einzigartig – und deutlich schneller als andere Datenbankmanagementsysteme (DBMS) auf dem Markt.

 

SAP HANA wurde 2010 eingeführt und ist eine moderne und ausgereifte Lösung, die von Zehntausenden von Kunden weltweit eingesetzt wird. Aber SAP HANA ist weit mehr als eine Datenbank. Zusätzlich zur Funktion als Datenbankserver, der von Anwendungen angeforderte Daten speichert und abruft, bietet SAP HANA erweiterte Such-, Analyse- und Datenintegrationsfunktionen sowohl für strukturierte Daten als auch für unstrukturierte Daten. Zudem dient SAP HANA als Anwendungsserver und unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung intelligenter, analysegestützter Anwendungen, die auf Echtzeitdaten, In-Memory Computing und Technologien für maschinelles Lernen basieren. Diese Funktionen sind sowohl in der Cloud als auch on-premise verfügbar.

 

Durch die Kombination verschiedener Funktionen für das Datenmanagement – und die unmittelbare Bereitstellung aller Arten von Daten in einem zentralen System – vereinfacht SAP HANA die Arbeit der IT, hilft Unternehmen bei Innovationen und erleichtert die digitale Transformation.

Was ist eine In-Memory-Datenbank?

Eine In-Memory-Datenbank (IMDB) ist ein Datenbanktyp, der Daten im Arbeitsspeicher (RAM) eines Computers statt auf herkömmlichen Festplatten oder Solid-State-Laufwerken (SSD) speichert. Die meisten Datenbanken verfügen mittlerweile zwar über viele In-Memory-Funktionen, sind aber immer noch festplattenbasiert. SAP HANA wurde von vornherein so konzipiert, dass es zunächst mit In-Memory-Daten arbeitet und bei Bedarf andere Speichermechanismen nutzt, um ein ausgeglichenes Verhältnis zwischen Leistung und Kosten zu schaffen. Daten können erheblich schneller aus dem Speicher als von einer Festplatte oder einer SSD abgerufen werden, was zu Reaktionszeiten von Sekunden führt.

 
In-Memory-Datenbanken werden häufig für Anwendungen verwendet, die Höchstgeschwindigkeit erfordern und große Lastspitzen bewältigen müssen – wie beispielsweise Telekommunikationsnetze und Bankensysteme. In den letzten zehn Jahren haben Unternehmen vor allem aufgrund der Fortschritte bei Mehrkernprozessoren und kostengünstigerem Arbeitsspeicher begonnen, In-Memory-Datenbanken für verschiedene Anwendungen zu nutzen, beispielsweise für Echtzeitanalysen und Prognosemodelle, Customer Experience Management und Logistik. 

Wie schnell ist SAP HANA?

3.600

-mal

mal schneller als herkömmliche Datenbanklösungen

< 1

Sekunde

beantwortet Abfragen in weniger als 1 Sekunde

3,5

Milliarden

Scanvorgänge pro Sekunde pro Kern

15

Millionen 

Aggregationen pro Sekunde pro Kern

Die zehn wichtigsten Vorteile von SAP HANA

Neben der Speicherung von Daten sowie deren Verwaltung und Bereitstellung in einem zentralen Datenpool bietet die SAP-HANA-Datenbank noch weitere Vorteile. Lernen Sie hier die zehn wichtigsten Vorteile von SAP HANA (sowohl von der On-Premise-Installation als auch von SAP HANA Cloud) kennen.

1. Umfassend: beinhaltet Datenbankservices, erweiterte analytische Verarbeitung, Anwendungsentwicklung und Datenintegration 

2. Schnell: SAP HANA beantwortet Abfragen in weniger als einer Sekunde in großen Produktivanwendungen

3. Vielseitig: unterstützt hybride Transaktions- und Analyseverarbeitung sowie viele Datentypen

4. Effizient: benötigt geringeren Datenspeicher ohne Datenduplizierung, erweiterte Komprimierung und weniger Datensilos 

5. Leistungsstark: trägt zu schnellen Abfragen großer Datenmengen durch MPP-Datenbank (Massively Parallel Processing) bei

6. Skalierbar: ist einfach skalierbar für Datenvolumen und gleichzeitige Benutzung in einer verteilten Umgebung

7. Flexibel: implementierbar in einer Public Cloud oder Private Cloud, in mehreren Clouds, on-premise oder in einem hybriden Szenario

8. Einfach:  zentrales Gateway zu allen Daten mit moderner Datenvirtualisierung

9. Intelligent: erweitert Anwendungen und Analysen mit integrierten Funktionen für maschinelles Lernen (ML)

10. Sicher: bietet umfassende Daten- und Anwendungssicherheit, sichere Einrichtung und vieles mehr

SAP-HANA-Architektur

Die spaltenorientierte Datenbank von SAP HANA mit In-Memory-Technologie ist für schnelle Abfragen und Transaktionen mit hoher Geschwindigkeit konzipiert. Sie umfasst aber auch Funktionen für das Datenbankmanagement, die Anwendungsentwicklung und eine flexible Datenvirtualisierung sowie fortschrittliche Analyselösungen.

Datenbankdesign

  • Spaltenorientierte In-Memory-Datenbank für die parallele Verarbeitung: SAP HANA ermöglicht die Verarbeitung von transaktionalen und analytischen Arbeitslasten anhand einer einzigen Dateninstanz auf einer einzigen Plattform. SAP HANA speichert die Daten im Hochgeschwindigkeits-Arbeitsspeicher, organisiert sie in Spalten und partitioniert und verteilt sie auf mehrere Server. So werden Abfragen, die Daten effizienter aggregieren, beschleunigt und teure Scans vollständiger Tabellen vermieden.  
  • AKID-Compliance: SAP HANA erfüllt alle Anforderungen an AKID-Standards (Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit). 
  • Mehrmandanten-Fähigkeit: Mehrere Mandantendatenbanken werden in einem System im selben Arbeitsspeicher und auf denselben Prozessoren ausgeführt. Jede Mandantendatenbank ist vollständig isoliert – mit eigenen Datenbankbenutzern, Katalogen, Repositorys und Protokoll- und Datendateien. Dies sorgt für maximale Sicherheit und Kontrolle.  
  • Unterstützung von Multi-Tier- und persistentem Speicher: Verschiedene Softwarelösungen verwalten Multi-Temperature-Daten (heiß, warm und kalt), um die Speicherleistung und ‑kosten zu optimieren. Bei der Erweiterung des nativen Speichers von SAP HANA handelt es sich um eine integrierte Funktion zur intelligenten Verwaltung von Daten zwischen Arbeitsspeicher und persistentem Speicher wie dem SAP-HANA-Cloud-Data-Lake. Erfahren Sie mehr über den persistenten Speicher von SAP HANA.
  • Skalierbarkeit: SAP HANA unterstützt mehrere Terabyte Daten auf einem einzigen Server und kann durch die Implementierung einer Shared-Nothing-Architektur auf mehrere Server in einem Cluster erweitert werden. Große Dateien werden automatisch auf diesen Servern verteilt, basierend auf festgelegten Regeln.

SAP-HANA-Architektur
Datenbankmanagement

  • Datenmodellierung: Dank der In-Memory-Technologie von SAP HANA konnten Anwendungsentwickler/‑modellierer den Modellierungsprozess mithilfe von virtuellen Datenmodellen neu definieren.  Werkzeuge für die grafische Modellierung ermöglichen eine einfache Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten und die Erstellung von Modellen zur Ausführung komplexer Geschäftslogik und Datentransformation, die in Echtzeit verarbeitet werden können. 
  • Gespeicherte Vorgehensweisen: SAP HANA beinhaltet eine native Programmiersprache. Mit ihr können gespeicherte Vorgehensweisen definiert sowie erweiterte Funktionalitäten für die Entwicklung komplexer Logik genutzt werden, die in der Datenbank ausgeführt werden soll. 
  • Administration: SAP HANA bietet umfassende Administrationstools für verschiedene Plattformlebenszyklus-, Performance- und Verwaltungsvorgänge sowie deren Automatisierung, z. B. Starten, Stoppen, Neustarten, Sichern und Wiederherstellen. 
  • Sicherheit: SAP HANA umfasst einzigartige Funktionen zur Anonymisierung von Echtzeitdaten, um Mehrwert aus Daten zu schöpfen und gleichzeitig den Datenschutz einzuhalten.  Leistungsfähige Authentifizierungs-, Benutzerverwaltungs- und Autorisierungsprotokolle gewährleisten, dass Benutzer nur auf diejenigen Daten zugreifen, für die sie über eine Anzeige- und Bearbeitungsberechtigung verfügen. Erfahren Sie mehr über die Sicherheit mit SAP HANA. 
  • Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery: SAP HANA unterstützt Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery. So lässt sich ein breites Spektrum von Service-Leveln gewährleisten. Genutzt werden Techniken wie Back-up, Speicherspiegelung, synchrone und asynchrone Systemreplikation, Hot-Stand-by, automatischer Neustart und automatischer Failover.

Anwendungsentwicklung

  • SAP HANA Extended Application Services: Der integrierte Anwendungsserver ermöglicht die Entwicklung von Services wie REST und OData sowie webbasierte Anwendungen, die on-premise, in der Cloud und auf mobilen Geräten ausgeführt werden können. 
  • Responsive Webanwendungen: SAP HANA enthält ein HTML5- und JavaScript-Framework basierend auf der SAP-Fiori-Benutzungsoberfläche, mit dem Sie responsive Webanwendungen entwickeln können. Diese Anwendungen können auf jedem Gerät ausgeführt werden, passen sich automatisch an die Bildschirmgröße an und erzeugen damit ein einheitliches Erscheinungsbild an allen Kontaktpunkten.
  • Clientzugriff: Die Plattform stellt viele Client-Bibliotheken für den Zugriff auf SAP HANA über andere Anwendungsplattformen und Sprachen wie JavaScript, Python, R, Java und Go bereit.
  • Verwaltung des Anwendungslebenszyklus:  SAP HANA unterstützt bei der Entwicklung und Bündelung von Anwendungen und bei der Steuerung von der Entwicklung über die Tests bis zur Einführung, Produktion und Aktualisierung.
  • Tools für die Anwendungsentwicklung: SAP HANA umfasst intuitive Entwicklungswerkzeuge für die Datenmodellierung und Anwendungsentwicklung vor Ort und in der Cloud.  Alternativ enthält die Programmiersprache ABAP optimierte Funktionen, um Erweiterungen für SAP-Anwendungen zu entwickeln.

Innovative Analyselösungen

  • Suche: Zum schnellen Auffinden von Text über mehrere Spalten und Textinhalte hinweg kann SQL verwendet werden. SAP HANA unterstützt sowohl Volltext- als auch vertiefte, unscharfe Suchen in verschiedenen Sprachen.
  • Verarbeitung räumlicher Daten: SAP HANA bietet native Unterstützung für räumliche Datentypen und Funktionen. Die Verarbeitung räumlicher Daten wird von SQL durch offene Standards unterstützt, um standortbasierte Inhalte zu speichern, abzufragen und auf diese zuzugreifen. Erfahren Sie mehr über die Verarbeitung von Geodaten mit SAP HANA. 
  • Graphen: SAP HANA verarbeitet und speichert hochgradig vernetzte Daten mit dem Property Graph. Die Verarbeitung von Graphendaten kann mit weiteren fortschrittlichen SAP-HANA-Analysefunktionen kombiniert werden, zum Beispiel mit Textanalysen, vorausschauenden Analysen, Analysen von Geodaten, Analysen von Dokumenten (JSON) und Standardanalysen von relationalen Datenstrukturen.
  • Streaminganalysen: SAP HANA ermöglicht das Speichern, Abfragen und Anwenden von Funktionen für maschinelles Lernen (ML) für Streamingdaten, um Trends in einem bestimmten Zeitraum zu erkennen. Die Daten werden aus Quellen wie Sensoren, Anlagenequipment und IoT-Geräten (Internet of Things) in einem Zeitreihenformat empfangen.

Schematische Darstellung der SAP-HANA-Architektur
Datenvirtualisierung

  • Datenintegration und ‑replikation: SAP HANA bietet umfassende Funktionen für alle Szenarios der Datenintegration. Dazu zählen ETL (Extract, Transform, Load) sowie Echtzeitdatenreplikation, Massenladeverarbeitung, Datentransformation und integrierte Dienste für Datenqualität und ‑anreicherung.
  • Datenbündelung: Gebündelte Datenabfragen von Remote-Datenquellen wie externen cloudnativen Quellen, Apache Hadoop und anderen Datenbanken werden in Echtzeit durchgeführt. 
  • Caching: SAP HANA ermöglicht das Zwischenspeichern von Daten, um gebündelte Abfragen von Remote-Datenquellen zu optimieren. Steuern Sie, auf welche Quellen und Strukturen dies angewendet wird und wie bzw. wann der Cache aktualisiert wird. 

Schematische Darstellung der SAP-HANA-Architektur

Die Geschichte von SAP HANA

Mitte der 2000er-Jahre hatte der SAP-Mitbegründer Hasso Plattner eine Vision. Er wollte eine Datenbank entwickeln, die Transaktions- und Analysedaten verarbeiten und alle für das Geschäft relevanten Fragen beantworten kann – in Echtzeit. Im Jahr 2010 wurde SAP HANA erstmals vorgestellt. Mittlerweile setzen über 31.000 Direktkunden auf SAP HANA.

SAP HANA wird im Jahr 2010 vorgestellt. Im November desselben Jahres wird ausgewählten Kunden eine Vorabversion bereitgestellt. Die erste offizielle Version, SAP HANA 1.0, wird von zehn Kunden im Produktivsystem implementiert.

Im Jahr 2012 liefert SAP mit SAP HANA Cloud als PaaS-Angebot (Platform-as-a-Service) Produkte für Cloud Computing aus. Mit 345 Kunden wird SAP HANA zum am schnellsten wachsenden Produkt in der SAP-Geschichte.

Der Service SAP HANA Enterprise Cloud wird vorgestellt, um Kunden ein Managed-Private-Cloud-Angebot für SAP HANA bereitzustellen. Mehr als 3.000 Kunden und über 520.000 Endanwender nutzen diesen Service.

SAP stellt mit 12,1 Petabyte (PB) einen Guinness-Weltrekord für das größte Data Warehouse auf. Hiermit könnte der gesamte gedruckte Inhalt aller akademischen Forschungsbibliotheken (2 Petabyte) sechsmal gespeichert werden.

Im Jahr 2015 werden SAP HANA 2.0 und das ERP-System SAP S/4HANA veröffentlicht, die speziell für die SAP-HANA-Plattform entwickelt wurden. Dadurch werden viele neue Anwender gewonnen. Forrester stuft SAP HANA in The Forrester Wave™: In-Memory Database Platforms, Q3 2015 als führend ein.

SAP HANA 2.0 ist für die Allgemeinheit verfügbar und die Data-Warehouse-Lösung SAP BW/4HANA wird eingeführt.

Die neue Forrester Wave™, Translytical Data Platforms, Q4 2017 zeichnet SAP als führenden Anbieter einer einheitlichen und integrierten Datenplattform aus, die viele Funktionen in Echtzeit unterstützt, einschließlich Transaktions-, Betriebs- und Analysefunktionen.

Intel und SAP entwickeln gemeinsam die erste große Datenbank, die für persistenten Intel®-Optane™-Speicher optimiert ist.

SAP HANA Cloud wird als Datenplattform-as-a-Service der neuen Generation veröffentlicht. SAP HANA läuft auf allen Plattformen von SAP-Hyperscaler-Partnern. 

SAP HANA wird im Jahr 2020 zehn Jahre alt. SAP HANA Cloud wird eingeführt, um die nächste Generation von SAP-HANA-Innovationen bereitzustellen. 

Anwendungsfälle von SAP HANA

SAP-HANA-Anwendungsfälle umfassen Tausende von Szenarios. Hier erhalten Sie einen Auszug an Beispielen von einigen unserer Kunden.

 

Tipps für die Migration zu SAP HANA

Bei der Migration von einer herkömmlichen Datenbank zu einer In-Memory-Datenbank und spaltenorientierten Datenbank müssen neue Aspekte berücksichtigt werden. Viele Schritte bei der Implementierung von SAP HANA sind jedoch identisch wie bei jeder anderen Datenbankimplementierung.

Schritt 0: Informieren

Die Verwaltung von SAP HANA unterscheidet sich wesentlich von der Verwaltung älterer Datenbanken. Die meisten Implementierungen führen zu einem geringeren Datenspeicherbedarf. Setzen Sie sich daher mit der Technologie auseinander, lesen Sie Erfahrungsberichte und Blogbeiträge und erstellen Sie eine Liste mit Implementierungsressourcen.

Schritt 1: Eine Auswahl für die Migration treffen

Auf Altsystemen finden sich meistens irgendwo veraltete Anwendungen sowie kundenspezifische Entwicklungen und Daten, die bei der Migrationsplanung berücksichtigt werden müssen.

Schritt 2: Eine Implementierungsstrategie entwickeln

SAP HANA ermöglicht verschiedene Szenarios: On-Premise-, Cloud- oder hybride Bereitstellung.

Schritt 3: SAP-HANA-Anforderungen definieren

Ermitteln Sie die benötigte Arbeitsspeicherkapazität für Ihre wichtigsten Datensets. Planen Sie die Speichergröße für statische und dynamische Daten sowie die Anforderungen an die Festplattengröße für den „persistenten Speicher“.

Schritt 4: Daten bereinigen

Die Migration bietet eine gute Gelegenheit, fehlerhafte, doppelte und alte Daten zu entfernen, um Ihre Systeme zu optimieren und Ihren Datenspeicherbedarf zu verringern.

Schritt 5: Bewährte Migrationsressourcen nutzen
Es gibt viele bewährte Migrationstools und ‑services. Gehen Sie keine unnötigen Risiken ein.  
Schritt 6: Proof of Concept durchführen

Führen Sie rechtzeitig vor dem Produktivstart einen Proof-of-Concept durch, um den Migrationsprozess zu validieren und konstruktives Feedback einzuholen. 

Welche Lösungen laufen auf SAP HANA?

Viele der wichtigsten Anwendungen von SAP können auf SAP HANA ausgeführt werden. Dazu gehören:

 

SAP S/4HANA

Modernes ERP mit integrierter KI, maschinellem Lernen und fortschrittlichen Analysen

SAP Analytics Cloud

BI, Planung, vorausschauende und fortschrittliche Analysen in der Cloud.

SAP Data Warehouse Cloud

Ein analytisches und anwenderorientiertes Data Warehouse als Service (Data Warehouse-as-a-Service (DWaaS)

SAP BW/4HANA

Business Warehouse (BW) für Datenmodellierung, Data Warehousing und Reporting

Dies sind nur einige der Anwendungen, die auf SAP HANA ausgeführt werden können. Unser umfangreiches Netzwerk von SAP-Partnern und ‑Kunden hat weitere kundenspezifische SAP-HANA-Lösungen entwickelt, die die Leistungsfähigkeit der In-Memory-Datenbank nutzen, um individuelle Geschäftsanforderungen zu erfüllen. 

Kostenlose Testversion von SAP HANA

Erfahren Sie mehr über die In-Memory-Datenbank von SAP HANA. Registrieren Sie sich für eine Demo oder testen Sie die Lösung jetzt kostenlos.

Häufig gestellte Fragen zu SAP HANA

Bei einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) handelt es sich um Software bzw. Services, die zum Speichern und Organisieren von Daten – normalerweise mit definierten Strukturen oder Formaten – verwendet werden. Es gibt verschiedene Arten von DBMS, die in der Regel durch die Datentypen klassifiziert werden, die sie verwalten (strukturierte Daten, nicht strukturierte Daten usw.). Ein herkömmliches ERP-System pflegt Beziehungen zwischen Datenelementen, speichert ihre grundlegenden Definitionen und Merkmale und ermöglicht es den Nutzern der Daten, Informationen nach Bedarf abzufragen oder darauf zuzugreifen.

Eine spaltenorientierte Datenbank speichert Gruppen zusammengehöriger Informationen in Spalten und nicht in Zeilen. Dadurch können Abfragen und Analysen ähnlicher Daten wesentlich schneller durchgeführt werden als bei einer Verwendung zeilenorientierter Systeme. Diese Datenbanken werden häufig in In-Memory-Anwendungen und Data Warehouses verwendet, da bei ihnen die Abfragegeschwindigkeit eine wichtige Rolle spielt. Das Format ist ideal für Analysen, denn eine spaltenorientierte Datenbank reduziert die Menge an Ressourcen, die für Abfragen von den entsprechenden Datensets benötigt werden.

OLAP steht für Online Analytical Processing und umfasst Systeme und Software, die insbesondere für die Verarbeitung großer Datenmengen für Analysezwecke optimiert sind. Diese Art der Verarbeitung unterstützt auch komplexe Berechnungen, Modellierung und Data Mining. Daher eignet sie sich ideal für die Entscheidungsunterstützung und für das Berichtswesen auf Führungsebene.

OLTP steht für Online Transactional Processing und ist ein IT-Ansatz, der für interaktive Aufgaben optimiert ist, die eine schnelle Reaktion erfordern – z. B. die Vorgangsbearbeitung für Point-of-Sale-Terminals oder Buchungsreservierungen. Diese Aufgaben erfordern eine Vielzahl von Eingabe-/Ausgabeinteraktionen mit Benutzern, für die eine sofortige Reaktion notwendig ist. Für OLTP spielen umfassende Datenspeicher, die nicht für die anstehende Aufgabe benötigt werden, und komplexe Datenverarbeitung keine Rolle. Diese sind bei OLAP angesiedelt. 

Ja, SAP HANA ist eine spaltenorientierte, relationale In-Memory-Datenbank, die OLAP- und OLTP-Vorgänge in einem zentralen System kombiniert. Sie benötigt weniger Festplattenspeicher als einige von Mitbewerbern angebotene Lösungen und ist in hohem Maße skalierbar. SAP HANA kann on-premise, in einer Public oder Private Cloud und in hybriden Szenarios implementiert werden. Sie eignet sich für die Verarbeitung erweiterter Analysen und Transaktionen mit verschiedenen Datentypen. Zusätzlich zum Datenbankmanagement bietet SAP HANA Funktionen für fortschrittliche Analysen, Datenintegration und Anwendungsentwicklung. 

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