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- 경화 조
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1 <Insert Picture Here> 고객의비즈니스가치를극대화하기위한 Oracle Exadata Database Machine for SAP Customers 김철민 Principal Sales Consultant Technology Sales Consulting
2 Agenda IT Challenges Exadata Database Machine Architecture & Features Exadata Database Machine for SAP Certification Exadata Database Machine for SAP POC Case Study Benefits Exadata Database Machine for SAP Customers Conclusion 2
3 IT Challenges 2010 Oracle Corporation 3
4 IT Challenges 폭발적인데이터량증가, 급격한성능저하동반 데이터는모두가지고있는것것같은데 도대체시장에서왜밀리는거야? 데이터는많은데, 빠른시간내에분석하기가어려워서..? 4
5 IT Challenges 폭발적인데이터량증가, 급격한성능저하동반 데이터의초대용량화추세와그에따른성능저하의이슈발생 매 2 년마다 3 배씩사이즈증가 사이즈증가에따른문제점 Source: TDWI Next Generation Data Warehouse Platforms Report 5
6 IT Challenges Real Time Enterprise & Continuous Availability 실시간데이터에대한지속적인가용성을보장할것을요구 ( 고가용성은실시간데이터서비스를위한필수적인전제조건 ) 약 70 % 의기업은실시간성의데이터를제공하지못함 기업경쟁력약화 Q. 귀사는의사결정을위해실시간데이터를제공하고있습니까? 실시간데이터를제공함 비동기적으로실시간에가까운데이터를제공함 1 년내에지원계획이있음 실시간데이터를제공하고있지않고계획도없음 출처 : IDC and DM Review Business Intelligence Survey ( 총 121 개기업대상설문 ) 6
7 IT Challenges 데이타팽창과전통적인스토리지기반의처리프로세싱반복적인문제점 어제의시간별호출건수는? Oracle Database Grid Storage Array Select Product,, From 로그테이블 where Date= 기간 전체로그테이블추출 SUM 매월, 매분기, 매년데이터증가시마다처리시간지연및성능저하 7
8 IT Challenges 성능개선측면의지금까지의대안을찾기위한접근방법 IT 서비스환경개선요구발생 튜닝및개선작업 CPU 또는 Storage 증설 새로운 H/W 구매 성능저하로인한불만증대 IT 투자비용의증가 설계및 SQL 오류에국한 소규모의성능향상치확보 시스템및데이터베이스한계상황의지속적, 반복적인이슈 IT 운영환경고도화를위한신규사업진행 8
9 Server and Storage Discontinuity CPUs Have Become I/O Starved HDD 대비 CPU 의상대적인성능증가율 지난 10 년간무어의법칙은디스크드라이브기술발전의 100 배에달하는월등한성능증가율을보임 오늘날서버는 CPU 가필요로하는데이터와이를뒷받침하기위한 HDD 의능력간의불균형이매우심화되어있음
10 전통적인시스템환경의병목현상과문제점 DBMS Server Disk Storage D B M S O S C P U CPU Feed Rate HBA Port Rate Switch per Rate SC Port Rate LUN Read Rate Disk Feed Rate 오늘날데이터베이스성능은 Storage에의해제한되는상황 Storage ->DBMS Server로데이터전송대역폭을제한하는 Storage 시스템 Storage Array 내부와 SAN 환경의병목현상 물리적 Disk 속도때문에발생하는 Random I/O 병목현상 데이터전송대역폭은데이터웨어하우스의성능을제한시키는요인. Random I/O 병목현상은 OLTP 애플리케이션의성능을제한 10
11 Why Oracle Exadata Database Machine - 아키텍쳐및핵심기술 2010 Oracle Corporation 11
12 Exadata 하드웨어아키텍처 오라클만의고유한고도병렬그리드아키텍처의구현 고질적인확장성, 가용성및비용간의트레이드오프제거 선형적성능향상을보장하는수직및수평확장 저비용고성능데이터베이스서버및스토리지그리드 데이터베이스그리드 8 대 x 12 core DB 서버 OR 2 대 x 64 core DB 서버 스토리지그리드 14 개스토리지서버 인피니밴드네트워크 3 대의 36-port 40Gb/s 스위치 통합네트워크 - 서버, 스토리지 100 TB High Performance disk or 336 TB High Capacity disk 5.3 TB PCI 플래시 스토리지서버간에데이터미러링수행 12
13 핵심기술 : Speed and Cost Advantage Exadata Intelligent Storage Grid Exadata Smart Flash Cache Exadata Hybrid Columnar Compression Hardware Decryption 오직 Oracle Exadata Database Machine 에서만사용가능 13
14 Exadata Intelligent Storage Grid 최상의확장성을제공하는데이터처리기술 데이터위주의작업은 Exadata Storage Grid 에서수행 조건에맞는행 / 열만을추출하여서버에전송 병렬스캔을수행하는분산된스토리지로병목현상제거 EXADATA 방식 전통적방식 10TB 스캔 Exadata 가필터 100GB 전송 DB 서버군 10TB 스캔 10TB 전송 DB CPU가필터 Exadata 스토리지 수초! 수시간! 전통적스토리지 14
15 Exadata - Smart Scan 연산과메모리위주의처리 - 기존처리방식 vs. 스마트스캔처리방식 Exadata Storage 데이터위주의처리 15
16 Exadata - Storage Index 오버헤드없는투명한 I/O 제거기술 테이블 A B C D 인덱스 Min B = 1 Max B =5 Min B = 3 Max B =8 Exadata 스토리지인덱스는메모리에테이블데이터에대한요약정보를유지함 열의최소, 최대값정보보관 일반적으로 1MB 당하나의인덱스 질의의 where 절이최소 / 최대값범위와맞지않으면디스크 I/O 과정을생략함 완전히자동으로애플리케이션독립적으로동작 Select * from Table where B<2 - 첫번째블록에만해당데이터존재 16
17 Exadata Smart Flash Cache Random I/O 병목제거, 최상의 OLTP 성능 Exadata 는 5 TB 의 flash 보유 56 개의 Flash PCI card 는디스크콘트롤러의병목현상제거 지능적인 flash 운영 Smart Flash Cache 는자동 hot data 유지 디스크비용으로고속의 flash 1000 Disk Enterprise Storage Array 보다 5 배이상의더많은 I/O 처리 No Flash cache (this is like traditional storage) Average milliseconds per IO : 8 Exadata Smart Flash Cache Average milliseconds per IO : <1 ~88% decrease in average IO time with Exadata Smart Flash Cache Exadata flash cache 백만 IO/sec 이상 밀리초이하의응답시간 17
18 최초의하드웨어보안적용데이터베이스머신 First Secure Database Machine 소프트웨어방식의암호해독방식에서하드웨어암호해독 ( 칩자체에기능탑재 ) 방식 소프트웨어방식대비 5 배이상빠른처리 전체적으로암호화된데이터베이스 - 거의제로에가까운오브헤드 초당수백 GB 에해당하는암호화데이터질의 18
19 Query Exadata Hybrid Columnar Compression 고용량, 고성능, 저비용 데이터는컬럼단위로저장, 압축 컬럼단위의압축은유사한값들을압축 일반적 32K = 4 blocks X 8K size DW 에서조회에최적화된 Query Mode 10 배정도의압축률 Exadata 의 offload 기능에따른성능향상 자주접근되지않는데이터용으로공간절약에최적화된 Archival Mode 15 배 50 배정도의압축률 성능및공간절약 ( 비용절감 ) 효과배가 19
20 테이블당크기감소비율 실세계압축률 Oracle Production E-Business Suite Tables OLTP Compression (avg=3.3) Query Compression (avg=14.6) Archive Compression (avg=22.6) 열단위압축비율 질의모드 = 14.6X 아카이브모드 = 22.6X 애플리케이션이나테이블에따라편차발생 20
21 실세계성능개선및압축률 Case Study A 사성능향상및압축사례 기존시스템과 Exadata 비교배치처리성능개선효과 기존시스템과 Exadata 비교압축율개선효과 21
22 테이블파티션기능과데이타압축기능을적용한정보수명주기관리 (ILM) IT 관리효율화및운영비용절감 매출테이블 2006 / 10 ~ 2011 / 01 Active Data Lifecycle Less Active Historical Oracle11g ILM 특징 하나의테이블을분할하여관리 분할영역별데이터관리 ( 접근 / 이동 / 변경 ) 분할영역단위데이터압축 사용자별 / 데이터별접근제어 ( 보안측면 ) No-Compress Query Mode Archive Mode Case1. 기간별데이터파티션적용 2011 / / / / / / / 10 Case2. Hybrid Columnar Comp. Query mode 압축 2011 / / / / 08 Query mode 압축 2006 / / / 10 Case3. Hybrid Columnar Comp. Query mode 압축 + Archive mode 압축 2011 / / / 09 Query mode 압축 2010 / / / / 10 Archive Mode 압축 22
23 핵심기술의집약을통해처리성능증폭 X 10 배 X 10 배 X 5 배 10TB 사용자데이터는 10TB 의 I/O 를요구 X 4 배 압축적용후 1TB, I/O 스캔대상범위감소 (Hybrid Columnar Compression) 파티션적용으로 I/O 스캔대상데이터 100GB 로감소 (partition pruning) Exadata 스토리지인덱스사용으로 I/O 스캔대상범위 20GB 로감소 (Exadata Storage Indexes) Exadata 의 Smart Scan 으로결과값에관련된데이터 5GB 로감소 (Smart Scans) 밀리초단위처리 On Exadata Database Machine 데이터는 10 배적게, 스캔속도는 2000 배빠르게 23
24 업무량증가에따른확장및모델별사양 OLTP/DW 등성능과데이터크기에맞게소규모에서점진적확장 대규모통합서버, 대규모 OTLP/DW X2-2 Quarter Rack X2-2 Half Rack X2-2 Full Rack X2-8 Full Rack 1 For raw capacity, 1 GB = 1 billion bytes. Actual formatted capacity is less. 2 - Usable Capacity: Space available after mirroring (ASM normal redundancy) while also providing adequate space (one disk) to reestablish the mirroring protection after a disk failure. 24
25 Exadata Database Machine for SAP Certification 2010 Oracle Corporation 25
26 Exadata for SAP Customers cert. June 10, 2011 Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 26
27 SAP Certification - 내용 Exadata for SAP Certification 발표 (SAP Note ) SAP NetWeaver 7.x 와이에기반하는제품군이 Exadata 에인증됨 인증된주요 SAP 제품리스트 SAP ERP (ECC) 6.0 SAP BW 7.x SAP CRM 2005 / 2007 / 7.x SAP PLM 6.0 / 7.0x SAP SRM 2005 / 2007 / 7.x SAP SCM 2005 / 2007 / 7.x SAP Oil&Gas 2005 / 6.x SAP Banking Services 5.0 / 6.0 / 7.0 / 8.0 Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 27
28 SAP on Exadata 고려사항및제약사항 3-Tier 설치만지원함 DB Node 에 SAP 어플리케이션을설치할수없으며분리된 Application 서버를사용해야함 SAP Central Services 는 DB 노드로수행이가능하나, Non Unicode 인경우는추가적인 Cluster 프로그램을사용해야함 기존에존재하는 SAP DB 에대한마이그레이션만지원함 Q4CY2011 에 ASM 을사용하여신규설치할수있도록지원할예정 기존에존재하는 SAP DB 의 DB 스키마를변경없이마이그레이션가능함 ( 스키마의변경이필요한경우는 SAP 와논의되어야함 ) BR*Tools 같은 Shared Filesystems 을사용하는프로그램은 ZFS(recommended), NAS 와같은 File 서버를추가함으로써 DB 노드에서수행이가능함 (Unicode 인경우 ) Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 28
29 SAP 을위한 Exadata 요구사항 아래의버전이상에서 SAP 인증 Oracle Exadata Database Machine X2-2 or X2-8 Oracle GI, RDBMS and Exadata Storage Software Oracle Grid Infrastructure Oracle RDBMS Oracle Exadata Database Bundle Patch 6 (BP6) SAP Database Bundle Patch (June 10th) for Exadata Oracle Exadata Storage Software Database / Compute Node Operating Systems Oracle Linux 5 Update 5 (both kernels) Oracle Solaris 11 Express Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 29
30 Exadata Database Machine for SAP POC Case Study 2010 Oracle Corporation 30
31 Exadata For SAP PoC 환경 Customer's Business B-2-B retailer for stationeries and office supplies operates in 30+ countries 30% growth expected within next 4 years POC 목적 : SAP을 Exadata에설치했을때의성능및가용성측정 POC 조건 : 튜닝없이일반적인 Exadata의셋팅으로진행 POC 환경 for SAP Workloads 5 TB DB migration from Oracle 10.2 on SPARC SAP application servers: 5 x Sun Blade 6270 M2 (each 2 x Intel Xeon x5680, 3.3 Ghz) running Solaris 10 x86 Exadata Database Machine Half Rack X2-2 With High Performance Disks 4 database nodes 7 storage cell nodes Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 31
32 Exadata For SAP PoC 결과 OLTP 테스트 online orders in a Web Shop Simulation of online orders entered in a web shop: Runs with various parameters (#users, thinktime, #RAC nodes) After an initial throughput was achieved, scalability bottlenecks within the SAP application had been identified and eliminated Throughput: One node RAC: 7,500 users with 4s thinktime: => ~1s response time and 66% CPU utilization (one node) four node RAC: 6,000 users with 4s thinktime: => ~0.9s response time and 16% CPU utilization (all nodes) We over-achieved the goal of 2,500 users. Customer got confidence that the current infrastructure can serve up to 25,000 real web shop users Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 32
33 Exadata For SAP PoC 결과 Batch Job 테스트 Invoicing of sales subsidiaries: job net starts 900+ batch jobs varying amount of jobs running in parallel (1 to 130) Runtimes: 11h 30min on customer's current environment 3h 45min on Exadata. Two active RAC nodes of a Half-Rack Exadata had only been utilized to 25%. 성능결과 Batch Job AS-IS Exadata 비율 11:30:00 3:45:00 3배 New environment reduced runtime to one third with a lot of spare capacity Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 33
34 Exadata For SAP PoC 결과가용성테스트 Business Continuity after crash of SAP services (SAP SPOF) No more a single point of failure in SAP architecture: Getting rid of the CI (Central Instance) Mirroring main memory content (transaction lock table) sychroneously to a second server Overcomes the disadvantages from traditional, clustered CI: No wait time until the cluster switch has happened Users do not need to re-enter application data in update dialoge transactions 가용성결과 2 번, 3 번, 4 번노드를강제종료시켰으나, 1 번노드로 SAP 서비스정상수행확인 2 번 3 번 4 번 4 RAC nodes Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 34
35 Exadata For SAP PoC 를통한 Lesson Learned PoC 테스트결과아래의결론을내릴수있음 SAP 를 Exadata 에서수행할시보다나은성능을기대할수있음 (throughput and response time improvements for invoicing and Online Ordering) SAP 를 Exadata 에서수행할시보다더많은유저의동시접속을효율적으로대응할수있음 (spare capacity to support future business growth ) SAP 를 Exadata 에서수행할시보다높은가용성을확보할수있음 Exadata 는 BW 와같은대용량처리뿐만아니라, SAP OLTP 영역에적용이되어도성능향상이예상됨 Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 35
36 Benefits Exadata Database Machine for SAP Customers 2010 Oracle Corporation 36
37 Consolidation for Oracle Databases Custom App IBM Consolidation Exadata X2-8 Exalogic X2-2 Business Need: Cost Savings, Simplification Oracle Value: less Cost, faster Time to Value Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 37
38 데이터베이스통합을위한최적의머신 SAP ERP SAP CRM Warehouse HR SAP BW Data Mart Same Day Database Deployments on Exadata Farm/Cloud 통합은비용절감의주요요소 관리작업, 하드웨어, 소프트웨어, 데이터센터 여러운영업무및분석업무통합 OLTP 와 DW 를섞은복잡한워크로드에최상의성능을제공 복잡한 OLTP : SAP ERP, SAP CRM etc 트랜잭션, 배치, 리포팅등 복잡한웨어하우징 : SAP BW 실시간 BI, OLAP, 데이터마이닝, Ad-hoc 등 서로다른애플리케이션을운영하는다양한데이터베이스들 Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 38
39 통합을위한최적의머신 서버통합, 데이타베이스통합및스토리지통합 Consolidation 환경을제공하기위해서는 Mixed Workload (OLTP+DW) 를모두수용해야함 다수의혼재된업무에대해서서버리소스를동적으로할당할수있어야함 Exadata에기본적으로포함되어있는 Real Application Clusters (RAC) 의 서비스 기능을통해가능 SAP ERP 12.5% Exadata Database Machine X2-2 Full Rack 기준 8 대의 RAC 노드 SAP CRM 25% SAP ERP SAP CRM SAP BW Data Mart HR SAP BW 25% Data Mart 25% HR 12.5% Exadata Storage Cells * RAC 는국내수백개의중요사이트에이미사용중인검증된 클러스터기술로데이터베이스클라우드구현의핵심요소임 Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 39
40 데이타베이스장애보호 RAC Active Data Guard ASM Secure Backup Flashback SAP ERP SAP CRM SAP BW Data Mart HR Online Redefinition 하드웨어이중화 서버, 스토리지, 네트워크 데이터베이스차원의고가용성 장애와변경에대한대처 GoldenGate Replication 완벽히활용가능한원격지복제본 Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 40
41 통합환경에서의데이터보호 / 정보보안 Database Vault, Advanced Security,Secure Backup are certified with SAP Monitoring Configuration Management Audit Vault Total Recall Access Control Database Vault Encryption and Masking SAP ERP SAP CRM SAP BW SAP SRM SAP Label Security Advanced Security Secure Backup Data Masking Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 41
42 Cost Reduction with Exadata 도입비용측면 Fastest Time to Value / Lowest Risk 제품도입시포함되는 Delivery 비용요소를상당히절감 절감된부분은모두상당한수준의 M/M 의인력투입이필요한영역 Faster deployment Lower Risk Database pre-configured Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 42
43 Cost Reduction with Exadata 운영비용측면 물리적인공간절감및최소전략사용으로 Data Center 비용을절감할수있음 Exadata Full Rack 기준앞쪽에 3 개의타일정도의공간만확보되면됨 Exadata Full Rack 기준 전력 냉방 Airflow: front-to-back 물리적으로차지하는공간 무게 최대 13.2 kw (13.6 kva) IBM p595 의경우 27.5 KW 소모 최대 44,800 BTU/hr 최대 ~1680 CFM (H) x (W) x (D) 1998mm (H) x 600mm (W) x 1200mm (D) 2171 lbs (986.8 kg) Copyright 2011 Oracle Corporation and/or its affiliates 43
44 Conclusion 2010 Oracle Corporation 44
45 표준및개방성을지향하는완벽한통합환경 완전성 Engineered Together, Server+ Storage + Network + Database + Service Engineer Together, Database + Storage Engine + Operating System 최고의성능 Real Application Cluster 40Gbps Infiniband Parallel Query w/ Storage Index and Smart Scan Flash Cache Network 표준과개방성 Defactory Standard DBMS Server Exadata Database Machine One Time Service Storage DBMS 사전구성 Out of Box H/W + S/W 사전테스트되어준비된 Deploy Plug in Power, Connect Network, Ready to Run Database 단일서비스 Single service contact for whole component 45
46 Oracle also provides 최종목적시스템을구축하기위해필요한역량들을모두제공합니다. Core Additional Technology Applications Oracle Database Exadata Storage Server Software Partitioning Real Application Clusters Data Mining Advanced Compression Active Data Guard Oracle ERP & CRM OLAP Advanced Security Oracle Utilities MDM & CCB Oracle BI Apps Management Packs & RAT ODI & GoldenGate OBI EE Oracle Retail Data Model Oracle Healthcare Data Model Oracle Communications Data Model Oracle Financial Services Data Model S A P* Complete, Open, and Integrated Solutions SAP licensing via SAP with or without Oracle ASFU database licenses 46
47 Exadata Database Machine is OLTP/DW & 통합을위한오라클만의유일한 (Unique) 플랫폼 미래의아키텍쳐입니다. 최적화되어바로활용가능한플랫폼입니다. 비즈니스가치를극대화할수있는솔루션입니다. 더이상비즈니스의사결정을위해몇시간동안기다릴필요가없습니다 47
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327 Journal of The Korea Institute of Information Security & Cryptology ISSN 1598-3986(Print) VOL.24, NO.2, Apr. 2014 ISSN 2288-2715(Online) http://dx.doi.org/10.13089/jkiisc.2014.24.2.327 개인정보 DB 암호화
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Spider For MySQL 실전사용기 피망플러스유닛최윤묵 Spider For MySQL Data Sharding By Spider Storage Engine http://spiderformysql.com/ 성능 8 만 / 분 X 4 대 32 만 / 분 많은 DB 중에왜 spider 를? Source: 클라우드컴퓨팅구 선택의기로 Consistency RDBMS
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제주대학교병원 Exadata 및 OMC (Oracle Public Cloud) 도입을통한 IT Architecture 고도화 이아나 / 과장제주대학교병원 목 차 1 2 3 4 5 제주대학교병원소개프로젝트추진배경 Exadata 도입과정 Why Oracle Exadata? 구축효과맺음말 / 향후계획 2 제주대학교병원소개 제주특별자치도내유일의국립대학병원 Mission
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CRM Data Quality Management 2003 2003. 11. 11 (SK ) hskim226@skcorp.com Why Quality Management? Prologue,,. Water Source Management 2 Low Quality Water 1) : High Quality Water 2) : ( ) Water Quality Management