Big Data – ohne in-memory-computing nicht möglich

In-Memory-Computing ist wohl kein Thema, das ausschließlich NoSQL-Datenbanken betrifft, aber dennoch eng verknüpft mit Big Data ist. Die Performancespeicherung durch Caching ist enorm. Dafür wird der Hauptspeicher der Server verwendet. Ermöglicht wird dies erst durch die erweiterten Möglichkeiten der 64-Bit-Technologie sowie günstige Hardwarepreise. Die Speicherpreise sind extrem niedrig. Nicht selten werden PCs für den Heimgebrauch mit 16 GB und mehr ausgestattet.

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Arbeitsspeicher gegen Festplatte

Arbeitsspeicher hat einen großen Geschwindigkeitsvorteil gegenüber Festplattenlaufwerken. SSD-Platten sorgen wohl inzwischen für eine Verringerung des Geschwindigkeitsvorteils, sind aber noch signifikant teurer als normale Festplatten. Dennoch werden diese in immer mehr Servern verbaut. Auch die großen Hosting-Anbieter bieten sie zunehmend als Option für ihre Root- oder Managed-Server an. Teilweise erfolgt nicht nur die Zwischenspeicherung im Arbeitsspeicher, sondern die gesamte Datenbank wird darin abgelegt. Vor allem in Echtzeitsystemen ist dies verbreitete Praxis.

Ein Vorteil für Ihre Webanwendungen

Doch auch relationale Datenbanken können in-memory ausgeführt werden. So erhalten webbasierte CRM-Systeme einen nicht unerheblichen Geschwindigkeitsschub, wenn sie so in Betrieb genommen werden. Ohne diese Technik wäre die eine oder andere Webanwendung gar nicht brauchbar zu betreiben. Wie stark der Unterschied sein kann, offenbart ein Test mit dem CRM-System Zurmo. Ohne „in-memory“ hat es Zugriffszeiten von bis zu zehn Sekunden. Mit Aktivierung der entsprechenden Komponente (Memcached) geschehen Zugriffe sofort.

In-Memory-Technologie macht Big Data erst möglich

Bemerkenswert ist, dass durch die In-Memory-Technology auch weniger leistungsfähige Datenbanksysteme für Big-Data-Anwendungen in Frage kommen könnten. Ein schneller Speicher könnte sicherlich einen Teil der fehlenden Performance einer relationalen Datenbank ausgleichen, wie auch das CRM-Beispiel zeigt.

Wer sich mit In-Memory-Computing beschäftigt, stößt unweigerlich auf einen Großen der Computerbranche. Mit SAP HANA bietet der Walldorfer Softwareriese eine Lösung an, die Auswertungen in Echtzeit ermöglicht. Anscheinend sind Auswertungen bis zu 3.600-mal schneller. SAP wirbt damit, dass so große Datenmengen sehr schnell abgefragt und ausgewertet können und so entscheidungsrelevante Informationen zur Verfügung gestellt werden können, was einen großen Wettbewerbsvorteil bedeutet. (SAP)

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