Привет, Хабр! В прошлой статье мы рассказали про решение для малого бизнеса SAP Business One и кратко упомянули про возможности SAP HANA в области вычислений и аналитики. Сегодня мы подробнее остановимся на том, как платформа SAP HANA может работать с большими данными и на сценариях применения этих технологий в бизнесе.

SAP HANA: как это работает

Основным ядром в SAP HANA является компонент СУБД, позволяющий обрабатывать большие объёмы данных с помощью технологии In-Memory и на базе языкового инструмента SQL. В основе СУБД SAP HANA используется реляционная модель данных, но также существует возможность обращения к данным с помощью «графового» языка запросов WIPE. Гибкость в выборе языка запросов обусловлена архитектурными возможностями SAP HANA и заключается в использовании единого представления данных в In-Memory хранилище. Таким образом, у пользователя есть возможность обращения к данным с помощью различных семантических конструкций, используя при этом единую копию данных в памяти СУБД. Классический подход, принятый в ряде других OpenSource СУБД, отличается от вышеуказанного, потому что подразумевает использование как минимум двух хранилищ данных и разделение способа хранения графовых структур и реляционных таблиц.


Рисунок 1. Концепция управления данными

На рисунке выше отражена общая схема управления данными в SAP HANA и суть концепции управления с помощью различных языков – в частности, SQL и WIPE. Используя движок Data Processing, можно сформировать на уровне Data Manipulation новый семантический уровень для работы с данными, но при этом будет применена единая копия исходных данных, что существенно повышает возможности платформы SAP HANA для решения задач, где требуется представление информации в виде графовых структур.

Технология In-Memory в СУБД SAP HANA позволяет хранить и обрабатывать данные в памяти, используя уникальные алгоритмы[1], разработанные в компании SAP и на базе платформы Intel x86. Недавно SAP также анонсировала поддержку платформы IBM Power для SAP Hana. Уникальность и высокая скорость обработки запросов к данным заключается в возможности их хранить и выполнять. Они находятся в сжатом виде в памяти RAM. Благодаря разработанному алгоритму обработки данных в SAP HANA удалось реализовать подход Unified Tables, который обеспечивает высокую скорость чтения и записи данных в таблицу поколоночного хранения. Поэтому одним из главных преимуществ SAP HANA является возможность выполнять аналитические запросы сразу на транзакционных данных, которые добавляются в реальном времени. При этом система автоматически берёт на себя обеспечение прозрачного доступа к данным. Таким образом, новые данные в таблице сразу доступны для анализа без предварительной обработки.


Рисунок 2. Архитектура концепции Unified Table

Архитектурно SAP HANA поддерживает конфигурацию, в рамках которой в составе единой инстанции СУБД используются один и более вычислительных узлов (Scale-out см. Рис.3 и www.hanatutorials.com/p/scale-up-or-scale-out-hana-configuration.html). Такая конфигурация особенно актуальна для задач по обработке больших массивов данных в режиме реального времени. Обработка запроса SQL в SAP HANA происходит одновременно на всём объёме данных вне зависимости от месторасположения данных.


Рисунок 3. Конфигурация Scale-out HANA

В отличие от Hadoop Spark и Hadoop Hive, платформа SAP HANA позволяет реализовать более быстрый и простой механизм загрузки данных и выполнения запросов для большого объёма структурированных данных с помощью языка SQL.

При обработке больших массивов неструктурированных данных (например, видео или фотоматериалы) рекомендуется использовать возможность интеграции SAP HANA и Hadoop Spark с помощью инструмента HANA Vora, который представляет собой компактный вариант In-Memory СУБД, интегрированной в Hadoop Spark.

Платформа SAP HANA предлагает также использовать разные опции при выборе языка программирования для создания приложений в рамках новой концепции Bring your own language. Встроенный сервер приложений SAP HANA XS advanced позволяет создавать независимые контейнеры приложений на базе языков JavaScript (движок Google V8 и Node.JS), Java (Tomcat Java), Python, Ruby, C++.

Рассмотрим один из примеров из области машинного обучения для задач распознавания и классификации образов на основе базы изображений с помощью Hadoop, а также потоковых данных с помощью компонента SAP HANA Smart Data Streaming (см. Рис.4).


Рисунок 4. Архитектура системы контроля движущихся объектов на базе SAP HANA

При реализации видео алгоритмов в SAP HANA возможно также использовать популярные пакеты Caffe, Theano, Torch, Tensorflow и переносить уже разработанные приложения без изменений в контейнеры на базе HANA XS Advanced или среду Hadoop Spark.

В следующих статьях мы покажем реальные примеры реализации кода для задач машинного обучения на платформе SAP HANA.

Примеры сценариев по использованию SAP HANA для работы с большими данными в системах контроля движущихся объектов:

«Цифровой склад» на базе SAP HANA

Важная задача для крупных дистрибьюторских компаний – это управление погрузкой и разгрузкой товаров, а также их маршрутизацией для формирования заказов и подготовке к отправлению. Своевременное отслеживание товаров и погрузчиков, мониторинг и управление процессом погрузки и разгрузки позволяет оперативно планировать и корректировать планы по подготовке товаров к отправке, а также избежать проблем с простоем товара на складе.

Модель «цифрового склада», построенная на базе SAP HANA и компонента для Smart Data Streaming, помогает собирать информацию о доступности средств погрузки и разгрузки товара, информацию о местонахождении, управлять персоналом с помощью своевременной корректировки плана. Использование специализированных датчиков позволяет собирать информацию о состоянии транспортировочной ленты, рабочих мест персонала и отслеживать статус мест для погрузки и разгрузки товара.

На обычных складах в процессе комплектации заказа возможны ошибки из-за человеческого фактора. Чтобы минимизировать это, в «цифровом складе» используются встроенные возможности SAP HANA по распознаванию специализированных меток в виде QR кодов. Метки позволяют автоматически определять комплектацию заказов и позиции товаров на основе кода заказа и информации о нем из SAP ERP.

Используя SAP HANA и её возможности по анализу информации в режиме реального времени, компании могут построить систему для управления складом в режиме реального времени, которая будет учитывать изменения планов при обработке товаров и формировании заказов, позволит снизить время простоя товара и обеспечить адекватную загрузку персонала.

Дополнительно в рамках SAP HANA с помощью средств прогнозной аналитики можно строить анализ данных на основе статистики о выполненных работах с целью оптимизации процесса работы склада.

«Цифровая парковка» для автомобилей

Одна из важных задач при управлении городским движением – это отслеживание доступных парковочных мест для контроля загрузки городских парковок. Специализированные датчики, которые устанавливаются на парковках, могут отслеживать количество свободных и занятых мест. Cистема контроля на базе SAP HANA Smart Data Streaming позволяет в реальном времени отслеживать состояние датчиков и управлять картой парковочных мест.

Дополнительно, при использовании видеорегистраторов, для соблюдения условий платной парковки возможно собирать информацию о номерах автомобилей и отслеживать статус парковки.

Цифровая система контроля качества доставки товаров

Управление и отслеживание процессом доставки товара является важной задачей для крупных городских сетей доставки. В больших городах, в условиях ограниченного времени доставки и большого количества заказов необходимо своевременно реагировать на изменения в заказах и планировать доставку товаров с учётом меняющихся требований со стороны клиентов.
Интеграция системы SAP HANA Smart Data Streaming помогает обработать несколько миллионов заявок на доставку товаров в минуту и в дальнейшем с помощью специализированных инструментов своевременно корректировать планы по доставке товаров в режиме реального времени.

Источники

[1] Vishal Sikka, Franz Farber, Wolfgang Lehner, Sang Kyun, Thomas Peh, Christof Bornhovd “Ef?cient Transaction Processing in SAP HANA Database – The End of a Column Store Myth”. SIGMOD '12 Proceedings of the 2012 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. Pages 731-742