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Persona intenta a utilizzare un ERP in-memory

I reali vantaggi del database in-memory

Che cos'è il database in-memory? In parole povere è un database che anziché essere ubicato come di consueto nello storage del disco, è ospitato nella memoria RAM del computer. Per la maggior parte delle applicazioni aziendali, il tempo necessario per archiviare e recuperare i dati è il fattore principale con cui si stabilisce la rapidità di esecuzione di un'operazione – e se pochi millisecondi per richiamare i dati da un disco possono apparire irrilevanti, quando li si moltiplica per migliaia o milioni di record, diventano tempi di attesa che possono condizionare pesantemente la velocità e le prestazioni del sistema. Se invece i dati sono già in memoria, l'accesso diventa pressoché istantaneo.

 

Le aziende di oggi hanno bisogno di informazioni in tempo reale, nel senso che devono sapere cosa sta succedendo ora, non quello che potrebbe essere accaduto ieri o anche solo alcuni minuti fa. Per poter stare al passo con un mondo in rapido cambiamento le aziende chiedono ai sistemi informatici di fare di più e più rapidamente rispetto ai sistemi del passato. Il database in-memory appare una soluzione ovvia, ma fino a poco tempo fa i moduli RAM erano troppo costosi e i computer stessi non erano strutturalmente in grado di gestire efficientemente la grande quantità di memoria necessaria. Ora le cose sono cambiate. I database attualmente disponibili  garantiscono la velocità e la reattività di cui hanno bisogno gli utenti aziendali di oggi. I programmi scritti per i dati in-memory richiedono un numero minore di istruzioni, che vengono eseguite più rapidamente. Le query dell'utente producono informazioni senza i ritardi comunemente associati ai sistemi database tradizionali.

 

I database in-memory, anche noti come "database in tempo reale" (RTDB), venivano già utilizzati negli anni '80 in settori in cui i tempi di risposta rapida erano critici, come telecomunicazioni, banche, viaggi e gaming. Oggigiorno sono disponibili memorie e hardware di sistema economicamente accessibili per tutti i settori e applicazioni, inclusi i sistemi ERP.

Dove si trovano i database in-memory utilizzati oggi?

La comparsa di sistemi compatibili con la tecnologia in-memory a costi accessibili ha aperto la strada a sistemi più reattivi e rapidi nell'elaborazione e rivolti ad applicazioni aziendali di ogni tipo, non solo per i settori orientati ad alti volumi di transazioni di cui sopra. I database in-memory sono la soluzione ideale non solo per le applicazioni che elaborano ingenti quantità di dati (si pensi alle funzionalità avanzate di pianificazione, simulazione e analisi), ma anche per l'elaborazione di transazioni soggette a una domanda random, caratterizzata da forti picchi imprevedibili del traffico in entrata. Si rivelano inoltre particolarmente utili alle aziende investite da una rapida espansione dei dati, per esempio nei campi seguenti:

  • Monitoraggio di dispositivi medici
  • Analisi finanziaria in tempo reale
  • Banking online e vendite con carta di credito
  • Siti di e-commerce e aste online
  • Dati di mercato in tempo reale relativi a nuovi prodotti o offerte
  • Machine learning per applicazioni di addebito e abbonamenti
  • Elaborazione dei sistemi di informazione geografica (GIS)
  • Trasmissione di dati dei sensori (IoT)
  • Gestione di reti informatiche ed energetiche
  • Risultati di pubblicità (esecuzione di test A/B per annunci online)
  • Gaming interattivo
  • E altro…

I vantaggi della tecnologia in-memory

Caratteristica principale dei dati in-memory, la velocità di lettura e scrittura consente un'elaborazione più rapida e una migliore risposta nelle applicazioni aziendali. Gli sviluppatori delle applicazioni si sono comunque resi conto ben presto che la risposta più rapida e la maggiore capacità sono preziose anche per consentire la riprogettazione di numerosi altri strumenti e programmi capaci di fornire più valore aggiunto. Quando il database è progettato e costruito da zero con il sistema in-memory, è possibile apportare numerosi miglioramenti nella progettazione di processi e modelli di dati interni.

 

Modello di dati: sono state sviluppate diverse strutture di database per tecnologie legacy al fine di ottimizzare l'accesso ai dati per diverse operazioni:

  • Dati archiviati in righe (schema tradizionale)
  • Architettura con orientamento a colonne, che consente una risposta di accesso rapido e a elevati volumi per sottoinsiemi limitati di dati
  • Database speciali per dati non strutturati, e
  • Altri che potrebbero accelerare l'accesso in casi di utilizzo limitato o soddisfare requisiti speciali.

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Un database in-memory di nuova generazione consente di archiviare tutti i tipi di dati in un unico sistema, comprese le transazioni strutturate e i dati non strutturati come voce, video, documenti in formato libero e messaggi e-mail – sempre con la stessa funzionalità di accesso rapido.

 

Elaborazione più rapida: i database in-memory sono più veloci dei database preesistenti perché per recuperare i dati richiedono un numero minore di istruzioni dalla CPU. Gli sviluppatori possono sfruttare questo vantaggio aggiungendo funzioni senza alcun rallentamento nella risposta del sistema. L'utilizzo dell'elaborazione parallela consente inoltre il trattamento simultaneo di più sottoinsiemi (colonne), favorendo ulteriore velocità e capacità.

 

Strumenti combinati: i sistemi tradizionali archiviano i dati delle transazioni in un database legacy a cui si accede tramite l'elaborazione delle transazioni online (OLTP). Dopodiché, per ottenere una vista ai fini dell'analisi, accade spesso che i dati vengano trasferiti in un database apposito (data warehouse) in cui è possibile ricorrere a strumenti di elaborazione analitica online (OLAP) per analizzare voluminosi set di dati (i cosiddetti Big Data). I moderni database in-memory supportano al contempo i processi OLAP e OLTP, rendendo superfluo il ricorso a una memoria ridondante ed eliminando i ritardi dovuti ai trasferimenti di dati, il che a sua volta solleva l'utente dalle preoccupazioni legate alla completezza o puntualità dei data warehouse.

 

Footprint digitale: nei database tradizionali confluiscono grandi quantità di dati ridondanti. Per esempio, il sistema crea una copia di ogni riga che viene aggiornata e aggiunge tabelle di set di dati combinati che aumentano il fabbisogno di spazio e i requisiti di manutenzione. Oltre alla ridondanza evitata per i processi OLAP/OLTP di cui sopra, i database ordinati per colonne salvano le modifiche man mano che vengono applicate al database.

 

Insight immediati: le funzionalità di analisi integrate negli innovativi database in-memory consentono di ottenere informazioni sul business per far scattare alert in tempo reale e attivare un reporting operativo su dati transazionali "live".

Come funziona un moderno database in-memory?

Sarebbe inefficiente e non necessario conservare in memoria tutti i dati di un'azienda. Alcune informazioni permangono nella RAM, la cosiddetta memoria "a caldo", mentre altri dati sono destinati allo storage su disco, ossia l'archiviazione "a freddo". Queste designazioni "termiche" derivano da paradigmi di trattamento delle informazioni sviluppati nell'industria del cloud computing.  

 

Nella memoria a caldo trovano posto i dati mission-critical a cui si accede frequentemente, per consentirne un rapido recupero e la conseguente modifica.
Esempio di archiviazione a caldo e a freddo

Esempio di storage a caldo o a freddo per un sistema ERP.

I dati più statici – in altri termini, quelli che vengono richiamati raramente e non sono normalmente necessari per l'uso attivo – possono essere archiviati in modo meno costoso (ed espandibile all'infinito) su unità disco o dispositivi allo stato solido (SSD). I dati archiviati a freddo non si giovano dello stesso accesso rapido di un database in-memory, ma sono comunque facilmente consultabili quando necessario per applicazioni in cui il fattore temporale non è altrettanto critico. Lo storage a freddo è più indicato per dati storici, attività chiuse, vecchi progetti e simili.

 

In sede di pianificazione di una migrazione al database in-memory, il team di implementazione stabilisce come smistare i dati esistenti tra archiviazione a freddo per le necessità legate al passato e archiviazione a caldo per le attività correnti. Dovranno inoltre essere definiti i criteri di archiviazione che consentano di mantenere nella miglior condizione possibile i dati e i sistemi attivi.

 

I sistemi di database in-memory possiedono doti intrinseche di “persistenza” che permettono loro di registrare tutte le transazioni e le modifiche atte ad assicurare il backup dei dati standard e il ripristino del sistema. Grazie alla persistenza i sistemi evoluti possono girare a pieno regime senza subire perdite di dati in caso di interruzione dell'alimentazione.

Il tempo di passare ai dati in-memory è adesso

Un moderno database in-memory è un elemento costitutivo irrinunciabile in qualsiasi progetto di trasformazione digitale. Perché? Perché un'impresa digitale non può utilizzare i dati di ieri per prendere le decisioni di oggi. Ora che i prezzi dell'in-memory sono scesi e le capacità di memoria sono in costante espansione, il database in-memory diventa un'ottima scelta per le imprese che hanno bisogno di informazioni in tempo reale per avere successo nell'economia di oggi. 

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