Reale Vorteile einer In-Memory-Datenbank

Unternehmen benötigen heute Echtzeitinformationen, d. h., sie müssen wissen, was jetzt passiert, nicht, was gestern oder sogar vor ein paar Minuten geschehen sein könnte. Unternehmen erwarten, dass ihre Computersysteme mehr tun und schneller als Legacy-Systeme, damit sie mit einer sich schnell verändernden Welt Schritt halten können. Eine In-Memory-Datenbank ist die offensichtliche Antwort, aber bis vor kurzem war der Speicher zu teuer, und Computersysteme wurden nicht entwickelt, um die große Menge an benötigtem Speicher effizient zu verarbeiten. Jetzt hat sich alles geändert. Moderne Datenbanken können die Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit der heutigen Geschäftsanwender erfüllen. Programme, die für In-Memory-Daten geschrieben werden, erfordern weniger Anweisungen, die schneller ausgeführt werden. Benutzerabfragen liefern die Informationen ohne die bei herkömmlichen Datenbanksystemen üblichen Verzögerungen.

In-Memory-Datenbanken, auch als Echtzeitdatenbanken (RTDB) bezeichnet, gibt es seit den 1980er Jahren und wurden in Branchen eingesetzt, in denen schnelle Reaktionszeiten entscheidend waren, wie Telekommunikation, Banken, Reisen und Gaming. Jetzt sind kostengünstige Speicher- und Systemhardware für alle Branchen und Anwendungen verfügbar, einschließlich ERP-Systeme.

Wo werden In-Memory-Datenbanken heute verwendet?

Das Entstehen erschwinglicher In-Memory-fähiger Systeme eröffnet Möglichkeiten für eine schnellere Verarbeitung und reaktionsfähigere Systeme für Geschäftsanwendungen aller Art, nicht nur für die oben genannten hochvolumigen, transaktionsorientierten Systeme. In-Memory-Datenbanken sind ideal für Anwendungen, die viele Daten verarbeiten (denken Sie an erweiterte Planung, Simulation und Analysen), sowie für die Unterstützung der Transaktionsverarbeitung, bei denen die Nachfrage zufällig ist, mit großen, unvorhersehbaren Spitzen im eingehenden Datenverkehr. Und sie sind besonders gut für Unternehmen, in denen die Daten schnell wachsen, wie z. B.:

• Überwachung medizinischer Geräte
• Finanzanalysen in Echtzeit
• Online-Banking und Kreditkartenverkauf
• E-Commerce-Websites und Online-Auktionen
• Marktdaten zu neuen Produkten oder Angeboten in Echtzeit
• Maschinelles Lernen für Abrechnungs- und Abonnentenanwendungen
• Verarbeitung von geografischen Informationssystemen (GIS)
• Streaming-Sensordaten (IoT)
• Netzwerk- und Netzmanagement
• Werbeergebnisse (A/B-Tests für Online-Anzeigen)
• Interaktives Spielen
• Und mehr …

Vorteile von In-Memory

Die Geschwindigkeit des Lesens und Schreibens von Daten ist das Hauptmerkmal von In-Memory-Daten, was eine schnellere Verarbeitung und eine verbesserte Reaktion in Geschäftsanwendungen ermöglicht. Anwendungsentwickler haben jedoch schnell erkannt, dass diese schnellere Reaktion und erhöhte Fähigkeit auch wertvoll sind, um die Neugestaltung mehrerer anderer Tools und Programme zu ermöglichen, die mehr Wert bieten. Wenn die Datenbank von Grund auf auf einer In-Memory-Datenbank aufgebaut wird, können zahlreiche Verbesserungen im Design interner Datenmodelle und Prozesse vorgenommen werden.

Datenmodell: Für Legacy-Technologien wurden verschiedene Datenbankstrukturen entwickelt, um den Datenzugriff für verschiedene Aufgaben zu optimieren:

• In Zeilen gespeicherte Daten (herkömmliches Schema)
• Spaltenorientierte Architektur, die eine Antwort mit hohem Datenvolumen und schnellem Zugriff für eine begrenzte Teilmenge von Daten bietet
• Spezielle Datenbanken für unstrukturierte Daten und
• Andere, die den Zugriff in begrenzten Anwendungsfällen beschleunigen oder spezielle Anforderungen erfüllen können.

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Eine moderne In-Memory-Datenbank ermöglicht es, alle Arten von Daten in einem einzigen System zu speichern, einschließlich strukturierter Transaktionen und unstrukturierter Daten wie Sprach-, Video-, Freiformdokumente und E-Mails – alles mit derselben Schnellzugriffsfunktion.

Schnellere Verarbeitung: In-Memory-Datenbanken sind schneller als Legacy-Datenbanken, da sie weniger CPU-Anweisungen zum Abrufen von Daten benötigen. Entwickler können diesen Vorteil ausnutzen, indem sie weitere Funktionen ohne das damit verbundene Drag on Systemverhalten hinzufügen. Auch die Verwendung der Parallelverarbeitung, sodass mehrere Teilmengen (Spalten) gleichzeitig verarbeitet werden können, erhöht die Geschwindigkeit und Kapazität.

Kombinierte Tools: Herkömmliche Systeme speichern Transaktionsdaten in einer Legacy-Datenbank, auf die über Online Transaction Processing (OLTP) zugegriffen wird. Um dann eine Sicht für Analysen zu erhalten, werden die Daten häufig in eine separate Datenbank (Data Warehouse) verschoben, in der Werkzeuge für Online Analytical Processing (OLAP) zur Analyse großer Datenmengen (oder Big Data) verwendet werden können. Moderne In-Memory-Datenbanken können sowohl OLAP als auch OLTP unterstützen, wodurch redundante Speicher und Verzögerungen zwischen den Datenübertragungen entfallen, wodurch wiederum jegliche Bedenken hinsichtlich der Vollständigkeit oder Aktualität der Lagerdaten ausgeräumt werden.

Geringerer digitaler Speicherbedarf: Herkömmliche Datenbanken speichern eine große Menge redundanter Daten. Das System erstellt beispielsweise eine Kopie jeder Zeile, die aktualisiert wird, und fügt Tabellen mit kombinierten Datensätzen hinzu, die den Platzbedarf und die Wartungsanforderungen erhöhen. Zusätzlich zu der oben erwähnten Redundanz für OLAP/OLTP speichern spaltenorientierte Datenbanken Änderungen, wie sie auf die Datenbank angewendet werden.

Sofortige Einblicke: Eine moderne In-Memory-Datenbank bietet integrierte Analysen, um Geschäftseinblicke für Echtzeitwarnungen und operative Berichte zu Live-Transaktionsdaten bereitzustellen.

Wie funktioniert eine moderne In-Memory-Datenbank?

Es wäre ineffizient und unnötig, alle Daten eines Unternehmens im Arbeitsspeicher zu speichern. Einige Informationen werden im Arbeitsspeicher (Hot Storage) gespeichert, während andere Daten auf der Festplatte (Cold Storage) gespeichert werden. Die heißen und kalten Bezeichnungen ergeben sich aus den von der Cloud-Computing-Branche entwickelten Paradigmen für den Umgang mit Informationen.

Heiße Daten gelten als geschäftskritisch und werden häufig aufgerufen, sodass sie für einen schnellen Abruf und eine schnelle Änderung im Speicher gehalten werden.

Daten, die statischer sind, d. h. Daten, die selten angefordert werden und normalerweise nicht für den aktiven Einsatz benötigt werden, können kostengünstiger (und stufenlos erweiterbar) auf Festplattenlaufwerken oder Solid-State-Devices (SSD) gespeichert werden. Cold-Storage-Daten profitieren nicht vom schnellen Zugriff auf eine In-Memory-Datenbank, sind aber bei Bedarf für weniger zeitkritische Anwendungen immer noch leicht verfügbar. Cold Storage eignet sich am besten für historische Daten, abgeschlossene Aktivitäten, alte Projekte und Ähnliches.

Bei der Planung der Migration in eine In-Memory-Datenbank entscheidet das Implementierungsteam, wie vorhandene Daten in Cold Storage für vergangene Anforderungen und Hot Storage für laufende Aktivitäten sortiert werden. Außerdem müssen Archivierungskriterien für das Beibehalten der aktiven Systeme und Daten im Top-Zustand festgelegt werden.

In-Memory-Datenbanksysteme sind mit „Persistenz“ konzipiert, um alle Transaktionen und Änderungen zu protokollieren, um eine Standarddatensicherung und Systemwiederherstellung bereitzustellen. Die Persistenz in modernen Systemen ermöglicht es ihnen, bei Stromausfall mit voller Geschwindigkeit zu arbeiten und gleichzeitig Daten zu pflegen.

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Eine moderne In-Memory-Datenbank ist ein wichtiger Grundbaustein für die digitale Transformation. Warum? Denn ein digitales Unternehmen kann die Daten von gestern nicht nutzen, um die heutigen Entscheidungen zu treffen. Da In-Memory-Preise nun niedriger sind und die Speicherkapazität stetig wächst, ist eine In-Memory-Datenbank eine gute Wahl für Unternehmen, die Echtzeiteinblicke benötigen, um in der heutigen Wirtschaft erfolgreich zu sein.