Оценка производительности платформы sap hana на основе...
TRANSCRIPT
Оценка производительности платформы SAP HANA на основе данных системы диспетчерского
управления ОАО «Газпром»
Содержание
1. Предпосылки проекта
2. Цель проекта
3. Бизнес-задача
4. Сценарии тестирования
5. Оценка трудозатрат по реализации сценариев
6. Достигнутые результаты
<#>
Предпосылки проекта
<#>
Корпоративный
уровень
Уровень видов
бизнеса
Уровень видов
деятельности
ДО вида
деятельности
Добыча
ДО вида
деятельности
Транспорт
ДО вида
деятельности
Подземное
хранение газа
ДО вида
деятельности
Газораспредел
ение
ДО вида
деятельности
Переработка
Планирование Управление расчетами
Консолидация Диспетчерское
управление Инвестиции ТОиР МТО
Добыча Транспорт Подземное
хранение газа Газораспределение Переработка
Ключевые
показатели
эффективности
Отр
асл
ево
й б
анк
да
нны
х
норм
ати
вно-с
правочно
й и
нф
орм
ац
ии
Цели проекта
• скорость загрузки данных в
SAP HANA;
• временные затраты и
трудоемкость настроек SAP
HANA;
Оценить следующие параметры SAP HANA:
• скорость работы аналитических запросов;
• возможность обработки «на лету» больших объемов данных;
Подсистема
диспетчерского
управления
Бизнес-задача
<#>
T, P,…
Передаваемые
параметры:
• температура;
• давление;
• расход газа;
• степень сжатия;
• ….
Газотранспортная система
SCADA-
система
БД реального
времени
Бизнес-задача
– среднее значение показателя вычисляется на основе
статистики за 7 дней ([дата показания -3 дня, дата
показания + 3 дня])
– среднеквадратическое отклонение текущего значения
прибора учета от среднего значения
– количество показаний одного прибора учета за выбранный
интервал – каждое значение показателя прибора учета
Сценарии тестирования
<#> Сценарий 1 Сценарий 2 Сценарий 3
Сценарий 1. На основе SAP HANA
1. Источником данных является БД Oracle;
2. Данные загружаются и хранятся в SAP HANA;
3. Средством визуализации является BO 4.0 (Web
Intelligence)
Система
-
источник
Целевая
система
Объем
данных, млн.
записей
Время выполнения
начальной загрузки,
час.
Oracle SAP HANA ~ 70 2
Загрузка исходных данных
Начальные условия
Сценарий 2. На основе СУБД Oracle
БД Oracle является копией БД действующей
системы
1. Источником данных является БД Oracle;
2. В отчет данные извлекаются напрямую из БД;
3. Средством визуализации является BO 4.0
(Web Intelligence)
Меры по оптимизации
Загрузка исходных данных
Начальные условия
1. Партицирование
2. Индексация
Сценарий 3. На основе SAP BW
<#>
1. Источником данных является БД Oracle;
2. Данные загружаются и хранятся в SAP BI;
3. Средством визуализации является BO 4.0
(Web Intelligence)
Меры по оптимизации
Загрузка исходных данных
Начальные условия
Оптимизация ABAP-кода
Система
-
источник
Целевая
система
Объем
данных, млн.
записей
Время выполнения
начальной загрузки,
час.
Oracle SAP BI ~ 70 11,5
Информация о конфигурации серверов
Сервер SAP
HANA
HP ProLiant DL980 G7
18 Intel® Xeon® CPU
E7-4870 @ 2.40 GHz
502.9 GiB RAM
2.7 TB HDD
Сервер БД Oracle
Сервер SAP BI
Сервер Business
Objects
Трудоемкость
Работы Дни Исполнитель
Базисные работы 5 Группа СТИ – 2
Моделирование
БД (SAP HANA) 1 Специалист – 1
Моделирование
ХД (SAP BI) 1 Специалист – 1
Настройка SAP
HANA 3 Специалист – 1
Настройка Oracle 2 Главный специалист – 1
Настройка SAP BI 6 Специалист – 1
Настройка отчетов 1 Главный специалист – 1
Специалист – 2
Загрузка данных и
тестирование 4
Главный специалист – 1
Специалист – 2
Итого дней 38
Все работы выполнялись
совместно или в соответствии
с рекомендациями САП СНГ
Результаты тестирования
Время выполнения отчета, сек. (мм:сс)
Период 1 дн. 2 дн. 1 нед. 1 мес. 2 мес. 6 мес. 12 мес.
Объем выборки,
зап. 2 868 5 736 20 076 88 908 169 212 519 108 1 046 820
Сценарий 1 5 6 13 36 63
(01:03)
235
(03:55)
554
(09:14)
Сценарий 2 5 7 14 38 90
(01:30)
679
(11:19)
2 565
(42:45)
Сценарий 3 95
(01:35)
95
(01:35)
172
(02:52)
1084
(18:04)
3244
(54:04)
27674
(461:14) —
<#> 0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
2 868 5 736 20 076 88 908 169 212 519 108 1 046 820
Вр
емя
вы
по
лн
ени
я о
тчет
а, с
ек
Количество записей в выборке
Сценарий 3
Сценарий 2
Сценарий 1
Заключение
1. Технология проста в освоении
2. Платформа гибкая и масштабируемая
3. Отсутствие специальных знаний по оптимизации не критично
4. Высокая производительность
Спасибо за внимание
ОАО «Газпром автоматизация»
50 лет инноваций в нефтегазовой отрасли