Cada capa de la arquitectura Hana se basa en la localidad de los datos, y los requisitos de capacidad y rendimiento suelen gestionarse en paralelo. La primera capa del modelo de temperatura de datos es para los datos \"calientes\", a los que se accede con frecuencia y que tienen los requisitos de rendimiento m\u00e1s elevados. <\/p>\n\n\n\n
La segunda capa es para los datos \"calientes\", es decir, aquellos a los que se accede con poca frecuencia y tienen menores requisitos de rendimiento, pero que deben permanecer como parte esencial de la base de datos para que las operaciones puedan continuar. <\/p>\n\n\n\n
El tercer y \u00faltimo nivel es para datos \"fr\u00edos\", es decir, informaci\u00f3n a la que se accede espor\u00e1dicamente con bajos requisitos de rendimiento.<\/p>\n\n\n\n
La implementaci\u00f3n de una estrategia de datos multitemperatura para Hana puede ayudar a reducir el coste total de propiedad (TCO) a la vez que se mantiene la estrategia de crecimiento de datos a largo plazo de una organizaci\u00f3n. Los datos calientes para Hana residen en el almacenamiento. <\/p>\n\n\n\n
A medida que los datos crecen en esta capa, se requiere m\u00e1s almacenamiento f\u00edsico, que a su vez consume m\u00e1s energ\u00eda y refrigeraci\u00f3n, lo que se traduce en mayores costes de funcionamiento de la base de datos. <\/p>\n\n\n\n
En el caso de que algunos de los datos de la capa caliente no se utilicen con frecuencia, esto supone una oportunidad para ahorrar costes traslad\u00e1ndolos a la capa templada. La capa templada consta de las siguientes t\u00e9cnicas de gesti\u00f3n de la temperatura de los datos.<\/p>\n\n\n\n
Este par\u00e1metro s\u00f3lo se aplica a S\/4 y SoH. Permite cargar y descargar las columnas de una tabla (s\u00f3lo para tablas de columnas) seg\u00fan sea necesario entre la memoria y el almacenamiento persistente. Esto es implementado por el Data Aging Framework proporcionado por NetWeaver Abap.
Clasificaci\u00f3n din\u00e1mica por niveles<\/p>\n\n\n\n
Una tecnolog\u00eda nativa de Hana que permite colocar tablas en almacenamiento ampliado, aumentando la capacidad del volumen de datos en caliente.
Nodos de extensi\u00f3n<\/p>\n\n\n\n
Basado en la arquitectura scale-out de Hana, se puede especificar un nodo en un sistema distribuido Hana para gestionar datos calientes. Los datos que deben moverse de un nivel caliente al nivel caliente en este escenario se redistribuyen al nodo de ampliaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
Un nodo de extensi\u00f3n permite almacenar una mayor cantidad de datos (100% del tama\u00f1o del dram) que los requisitos de tama\u00f1o normales de Hana (50% del tama\u00f1o del dram). <\/p>\n\n\n\n
Este m\u00e9todo de datos calientes puede implementarse de forma nativa o con BW\/4 Hana y SAP Business Warehouse on Hana.
Extensi\u00f3n de almacenamiento nativo (NSE)<\/p>\n\n\n\n
Un almac\u00e9n de datos en caliente nativo e integrado que permite gestionar los datos a los que se accede con menos frecuencia accediendo a ellos desde el disco en lugar de en la memoria.<\/p>\n\n\n\n
Con una mala gesti\u00f3n de los datos, los costes de desarrollo, implantaci\u00f3n y gesti\u00f3n de SAP pueden desbordarse r\u00e1pidamente. Con la creciente digitalizaci\u00f3n de las empresas, cada minuto perdido puede salir muy caro.<\/p>\n\n\n\n
Pure Storage es un socio de desarrollo de aplicaciones y participante en el programa SAP Partner Edge, que ofrece soluciones para aplicaciones Hana. Con un alto rendimiento y resiliencia, Pure puede reducir significativamente los costes operativos. <\/p>\n\n\n\n
Con las soluciones de Pure, SAP puede acelerarse hasta diez veces sobre la base de una base de datos relacional tradicional. Si el cliente existente decide cambiar a Hana, pueden utilizarse las mismas matrices certificadas. No son necesarias m\u00e1s compras. <\/p>\n\n\n\n
Con un n\u00famero creciente de usuarios de Hana, Pure muestra c\u00f3mo la simplicidad y el rendimiento pueden ahorrar millones de euros, no s\u00f3lo en el centro de datos sino tambi\u00e9n a nivel de aplicaci\u00f3n. La plataforma de almacenamiento adecuada puede marcar la diferencia en el rendimiento de Hana. <\/p>\n\n\n\n
Pure comenz\u00f3 ofreciendo rendimiento all-flash con la mejor reducci\u00f3n de datos de su clase para SAP AnyDB y Hana. Esto permite un procesamiento empresarial r\u00e1pido y fluido y un almacenamiento all-flash eficiente para ofrecer rendimiento y ahorro de costes al mismo tiempo. <\/p>\n\n\n\n
Pure demostr\u00f3 el uso de la Extensi\u00f3n de Almacenamiento Nativo (NSE) de Hana para gestionar datos \"calientes\", acoplando la nueva Cach\u00e9 de Memoria Directa basada en Intel Optane. <\/p>\n\n\n\n
El resultado es un 90% del rendimiento de Hana en memoria a una fracci\u00f3n del coste, lo que mejora dr\u00e1sticamente el coste total de propiedad sin aumentar notablemente la latencia. <\/p>\n\n\n\n
Bas\u00e1ndose en la innovaci\u00f3n de NSE y la cach\u00e9 de memoria directa, Pure-Flash-Array-X proporciona tiempos de respuesta reducidos para consultas anal\u00edticas y generaci\u00f3n de informes para datos que utilizan gesti\u00f3n de datos en caliente. <\/p>\n\n\n\n
Flash-Array-X aumenta el rendimiento de las consultas anal\u00edticas para Hana hasta en un 50% con respecto a la generaci\u00f3n anterior cuando se utiliza la gesti\u00f3n de datos en caliente.<\/p>\n\n\n\n
Por supuesto, nada es tan r\u00e1pido como una ejecuci\u00f3n del 100% en memoria. Pero este rendimiento tiene un coste elevado tanto para las licencias de Hana como para la infraestructura inform\u00e1tica, que puede ascender a millones de euros para una empresa. En comparaci\u00f3n, Flash Array X, como parte de la suscripci\u00f3n Evergreen Gold, aumenta el rendimiento para este tipo de cargas de trabajo sin coste adicional.<\/p>\n\n\n\n
Al igual que con las ofertas anteriores a los clientes existentes de SAP, Pure trabaj\u00f3 estrechamente con SAP para garantizar que Flash Array-X estuviera totalmente certificado como soluci\u00f3n de almacenamiento empresarial.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Para garantizar el control de los costes de explotaci\u00f3n de la base de datos inform\u00e1tica en memoria Hana, se cre\u00f3 una arquitectura inform\u00e1tica para separar los datos en capas.<\/p>","protected":false},"author":38,"featured_media":66440,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[5,37619],"tags":[536,957,606,65],"coauthors":[19920],"class_list":["post-66439","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-it-management","category-mag-2005","tag-anydb","tag-bw4","tag-daten","tag-hana","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",400,180,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",18,8,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",600,270,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501.jpg",600,270,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/shutterstock_260768501-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"
Um sicherzustellen, dass die Kosten f\u00fcr den Betrieb der In-memory-Computing-Datenbank Hana kontrolliert werden k\u00f6nnen, wurde eine IT-Architektur zur Trennung der Daten in Schichten geschaffen.<\/p>\n","category_list_v2":"IT-Management<\/a>, MAG 20-05<\/a>","author_info_v2":{"name":"Revista E-3","url":"https:\/\/e3mag.com\/es\/author\/e-3-magazin\/"},"comments_num_v2":"0 comentarios","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/66439","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/38"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=66439"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/66439\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/66440"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=66439"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=66439"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=66439"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=66439"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}