sap bw goes in memory

SAP BW GOES IN MEMORY
PoC Stadtwerke Wuppertal
Delivering Transformation. Together.
SAP BW GOES IN MEMORY
Datum:
12.11.2015
PoC Stadtwerke Wuppertal
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© Sopra Steria Consulting
12.11.2015
AGENDA
1|Hintergrund / Motivation
2|Akteure und Rahmenbedingungen
3|Projektvorgehen
4|Messergebnisse - die nackten Zahlen
5|Fazit
6|Ausblick / Fragen
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AGENDA
1|Hintergrund / Motivation
2|Akteure und Rahmenbedingungen
3|Projektvorgehen
4|Messergebnisse - die nackten Zahlen
5|Fazit
6|Ausblick / Fragen
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HINTERGRUND / MOTIVATION
Umfang und Ziele
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HINTERGRUND / MOTIVATION - UMFANG & ZIELE
Vergleich von SAP BW auf
• IBM DB2 (= Produktivsystem)
• IBM DB2 mit BLU-Option
• SAP HANA
Fachliche Inhalte
• Verkaufsstatistik (VKS)
• Vertragskontokorrent (VKK)
• Bilanzielle Abgrenzung (BILA)
Funktionen
• Daten-Beladung, -Transformation und -Aktivierung
• Reporting
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AGENDA
1|Hintergrund / Motivation
2|Akteure und Rahmenbedingungen
3|Projektvorgehen
4|Messergebnisse - die nackten Zahlen
5|Fazit
6|Ausblick / Fragen
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RAHMENBEDINGUNGEN
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VORGEHEN - SYSTEME
Aufbau von drei Testsystemen als Kopien des Produktivsystems:
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TW1
TW2
TW3
SAP BW on…
IBM DB2
IBM DB2 mit BLUOption
SAP HANA
CPUs
4 Cores auf
Power-Maschine
8 Cores auf
Power-Maschine
40 Cores Intel
RAM
40 GB
145 GB
512 GB
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AGENDA
1|Hintergrund / Motivation
2|Akteure und Rahmenbedingungen
3|Projektvorgehen
4|Messergebnisse - die nackten Zahlen
5|Fazit
6|Ausblick / Fragen
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PROJEKTVORGEHEN / -DURCHFÜHRUNG
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VORGEHEN - MESSUNGEN
Beladung (ETL)
 Durchführung von Initial- und Delta-Läufen
Initial
 Datenselektion:
Delta
VKS
<= 12.09.2014
15.09.2014
VKK
<= 15.09.2014
16.09.2014
BILA
Mon. 1 - 7
Mon. 8
Reporting
 Fachbereiche haben Queries inkl. Selektionen zur Messung genannt.
 Jede Query wurde drei mal hintereinander ausgeführt, die erste Messung
wurde verworfen, aus den anderen beiden der Durchschnitt ermittelt.
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VERZÖGERUNGEN
Der PoC wurde verzögert durch diverse Probleme, u.a.:
• Fehler bei der Systemkopie (PSA-Tabelle wurde nicht mit kopiert)
• Abbrüche wegen zu viel zu aktivierender Datenpakete & Requests bei ETL-
Initiallauf (gelöst durch Modifikation)
• BLU: Lookups auf umgewandelte DSOs extrem langsam -> DSOs wieder
zurück umgewandelt
• HANA: Request-weise Delta-Extraktion aus PSA funktionierte nicht ->
Korrektur mittels Hinweis nach OSS-Meldung
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DURCHGEFÜHRTE OPTIMIERUNGEN
BLU
 Umwandlung von InfoCubes, InfoObjects, DSOs, PSA
 DSOs wegen Problemen bei Lookups teilw. wieder zurück umgewandelt
 Größe Transactionslogs erhöht
HANA
 InfoCubes auf HANA-optimiert umgestellt
 Query-Einstellungen: Operationen im HANA  Ausnahmeaggregation
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AGENDA
1|Hintergrund / Motivation
2|Akteure und Rahmenbedingungen
3|Projektvorgehen
4|Messergebnisse - die nackten Zahlen
5|Fazit
6|Ausblick / Fragen
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MESSERGEBNISSE
Die nackten Zahlen
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ERGEBNISSE ETL
TW1
VKS
Init
VKS
Delta
VKK
Init
VKK
Delta
BILA
BILA
TW2 (BLU)
TW3 (HANA)
27:19 h
31:05 h
+13,8%
12:43 h
-53,4%
1:25 h
0:52 h
-38,8%
0:26 h
-69,4%
45:41 h
60:11 h
+31,7%
10:20 h
-77,4%
0:48 h
1:00 h
+25,0%
0:08 h
-83,3%
Init
23:29 h
27:35 h
+17,5%
13:42 h
-41,7%
Delta
10:42 h
8:25 h
-21,3%
3:20 h
-68,8%
109:24 h
129:08 h
+18,0%
40:39 h
-62,8%
∑
Angegebene Zeiten sind Summen der Einzelprozesse, nicht Gesamtlaufzeit der jeweiligen Prozesskette
IBM DB2 BLU: nur teilweise Beschleunigung, in Summe langsamer als DB2
ohne BLU
SAP HANA:
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deutliche Reduzierung des Laufzeiten (ca. 40% bis 80%)
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ERGEBNISSE ETL - PROZESSTYPEN
Prozesstyp
DTPs
TW1
TW2 (BLU)
TW3 (HANA)
48:30 h
78:20 h
+61,5%
38:20 h
-21,0%
0:29 h
0:03 h
-89,7%
0:01 h
-96,6%
DSO-Aktivierung
50:44 h
47:22 h
-6,6%
1:53 h
-96,3%
Komprimierung
9:41 h
03:24 h
-64,9%
0:24 h
-95,9%
DB-Aktionen
IBM DB2 BLU: braucht länger bei den DTPs, beschleunigt aber DBAktionen und Komprimierung
SAP HANA:
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deutliche Reduzierung der Laufzeit von DSO-Aktivierung,
aber auch von Komprimierung und DB-Aktionen
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ERGEBNISSE REPORTING
Anz.
Vertrieb
Netz
∑
TW1
TW2 (BLU)
TW3 (HANA)
VKS
3
8:51 min
5:10 min
-41,6%
1:50 min
-79,3%
BILA
1
5:31 min
2:00 min
-63,7%
0:02 min
-99,4%
1
81:07 min
75:26 min
-7,0%
1:43 min
-97,9%
VKS
6
8:18 min
2:15 min
-72,9%
0:05 min
-99,0%
BILA
3
29:17 min
9:51 min
-66,4%
2:12 min
-92,5%
14
133:04 min
94:42 min
-28,8%
5:52 min
-95,6%
Eine Query konnte nicht gemessen werden, da sie auf allen Systemen zu einem Dump führte wegen zu vielen Ergebniszellen
IBM DB2 BLU: in der Regel Beschleunigung um > 30%, aber Ausnahmen insbes. bei
Langläufer (Flat-InfoCubes konnten auf Grund von SP-Level nicht
genutzt werden)
SAP HANA:
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Beschleunigung zwischen 75% und 99%, auch bei Langläufern
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4|Messergebnisse - die nackten Zahlen
5|Fazit
6|Ausblick / Fragen
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FAZIT
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FAZIT
IBM DB2 BLU
ETL
SAP HANA
und Komprimierung
+ DB-Aktionen
werden deutlich beschleunigt
-
DB-Aktionen und
+ DSO-Aktivierung,
Komprimierungen werden deutlich
beschleunigt (> 90%)
DTPs brauchen jedoch teilw. deutlich
länger
 im PoC insgesamt langsamer
Reporting
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+
Beschleunigung i.d.R. > 30%, jedoch
Ausnahmen insbs. bei Langläufer
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+
Beschleunigung zwischen 75% und
99%, auch bei Langläufer
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3|Projektvorgehen
4|Messergebnisse - die nackten Zahlen
5|Fazit
6|Ausblick / Fragen
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AUSBLICK / FRAGEN
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Titel
© Sopra Steria Consulting
17.12.2014
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