SAP HANA vs Oracle

3,209 views
2,818 views

Published on

Simple report about SAP HANA vs Oracle. It also includes about the history of storages and benefit of in-memory processing.

Published in: Technology
0 Comments
6 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
3,209
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
20
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
6
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

SAP HANA vs Oracle

  1. 1. 정상준HANA vs.
  2. 2. 순서
  3. 3. 순서HANA
  4. 4. 순서HANA = In Memory DB
  5. 5. 순서HANADatabase가 느려서= In Memory DB
  6. 6. 순서HANADatabase== In Memory DB
  7. 7. 순서HANADatabaseHDD 보다 빠른 RAM== In Memory DB
  8. 8. 순서HANADatabaseHDD 보다 빠른 RAM 저장장치의 역사=== In Memory DB
  9. 9. ===순서HANAHDD 보다 빠른 RAMDatabase저장장치의 역사설명순서In Memory DB
  10. 10. 1. DB는 왜 태어 났나요?
  11. 11. 에니악의 등장 = 계산기Reference: http://ftp.arl.mil/ftp/historic-computers/, Copyright Rovio Entertainment Ltd.
  12. 12. 에니악의 등장 = 계산기Reference: http://ftp.arl.mil/ftp/historic-computers/, Copyright Rovio Entertainment Ltd.
  13. 13. Data
  14. 14. DataDataData
  15. 15. 데이터 증가 = DB 수요Copyright (C) Apple Inc.,Template - CoreData.icns
  16. 16. 그런데 성능이 만족스럽지 않아. 왜 그런걸까?
  17. 17. 2. 저장장치의 역사
  18. 18. 동굴 벽화Reference: http://en.wikipedia.org/wiki/File:AltamiraBison.jpg
  19. 19. 자기 테이프Reference: http://en.wikipedia.org/wiki/File:Quarter-Inch_Cartridges.jpg
  20. 20. 하드 디스크Reference: http://en.wikipedia.org/wiki/File:Seagate_ST33232A_hard_disk_inner_view.jpg
  21. 21. 램Reference: http://en.wikipedia.org/wiki/File:4GB_DDR3_SO-DIMM.jpg
  22. 22. 문제 = 느린 HDD
  23. 23. HDD가 얼마나 느린가요
  24. 24. HDD가 얼마나 느린가요대역폭 반응 속도CPUGPU RAMRAMHDD25.6GB/s 0.32ns153GB/s 0.83ns17.06GB/s 6ns120MB/s 4.16ms
  25. 25. HDD가 얼마나 느린가요050100150200CPU GPU RAM HDD01.53.04.56.0대역폭 반응 속도GB/s ns
  26. 26. 답답하니까
  27. 27. 대역폭 = 읽기 속도
  28. 28. Contributed by AvatarP
  29. 29. 대역폭 = 읽기 속도3.63GBLEGENDSLEAGUEofLeague of Legends and Riot Games Inc. are trademarks or registered trademarks of Riot Games, Inc.
  30. 30. 대역폭 = 읽기 속도30초3.63GBLEGENDSLEAGUEofLeague of Legends and Riot Games Inc. are trademarks or registered trademarks of Riot Games, Inc.
  31. 31. 대역폭 = 읽기 속도30초 0.21초3.63GBLEGENDSLEAGUEofLeague of Legends and Riot Games Inc. are trademarks or registered trademarks of Riot Games, Inc.
  32. 32. 대역폭 = 읽기 속도30초 0.21초3.63GBLEGENDSLEAGUEofLeague of Legends and Riot Games Inc. are trademarks or registered trademarks of Riot Games, Inc.142배
  33. 33. 반응 속도CPUHDD
  34. 34. 반응 속도CPU자료좀 다오HDD
  35. 35. 반응 속도CPU자료좀 다오드리겠습니다 HDD
  36. 36. 반응 속도CPU자료좀 다오드리겠습니다 HDD4.16ms
  37. 37. 반응 속도CPU자료좀 다오드리겠습니다 RAM
  38. 38. 반응 속도CPU자료좀 다오드리겠습니다 RAM6ns
  39. 39. HDD RAM반응 속도
  40. 40. HDD RAM4.16ms 6ns반응 속도
  41. 41. HDD RAM4.16ms 6ns1초반응 속도
  42. 42. HDD RAM4.16ms 6ns1초8일반응 속도
  43. 43. HDD RAM4.16ms 6ns1초8일반응 속도700,000배
  44. 44. 컴퓨터 구조
  45. 45. 컴퓨터 구조CPU
  46. 46. 컴퓨터 구조CPUGPU
  47. 47. 컴퓨터 구조CPUGPUChipset
  48. 48. 컴퓨터 구조CPUGPU16GB/s(PCIe v3.0)Chipset
  49. 49. 컴퓨터 구조CPUGPU16GB/s(PCIe v3.0)Chipset17GB/s(DDR3-2133)
  50. 50. 컴퓨터 구조CPUGPU16GB/s(PCIe v3.0)25.6GB/s(QPI@3.2GHz)Chipset17GB/s(DDR3-2133)
  51. 51. 컴퓨터 구조CPUGPU16GB/s(PCIe v3.0)25.6GB/s(QPI@3.2GHz)Chipset17GB/s(DDR3-2133)0.1GB/s
  52. 52. 컴퓨터 구조CPUGPU16GB/s(PCIe v3.0)25.6GB/s(QPI@3.2GHz)Chipset17GB/s(DDR3-2133)0.1GB/s병목현상
  53. 53. HDD를 쓰는 이유는
  54. 54. 비싼 RAMHDD를 쓰는 이유는
  55. 55. 3. 떨어지는 메모리 가격
  56. 56. 1955109110-5$/1MBReference: http://www.jcmit.com/mem2012.htm2010
  57. 57. 1955109110-5$/1MBReference: http://www.jcmit.com/mem2012.htm2010DIMMSIMMIC
  58. 58. 1955109110-5$/1MBReference: http://www.jcmit.com/mem2012.htm2010DIMMSIMMICFlash
  59. 59. 1955109110-5$/1MBReference: http://www.jcmit.com/mem2012.htm2010DIMMSIMMICFlashHDD
  60. 60. 1955109110-5$/1MBReference: http://www.jcmit.com/mem2012.htm2010DIMMSIMMICFlashHDD많이내렸다
  61. 61. 그래서 나온것이
  62. 62. In Memory DB
  63. 63. In Memory DB
  64. 64. In Memory DBDataData
  65. 65. In Memory DBDataData
  66. 66. In Memory DB• 메모리가 싸지니까• 메모리가 빠르니까• 많은 데이터 즉시 분석
  67. 67. 예를 들어보면• DB• 모든 시험 정보• 등수가 궁금
  68. 68. 예를 들어보면• 나의 성적 조회• 수강 내역 가져오기• 수강 내역 별 점수• 등수 계산하기• 보여주기 DataData
  69. 69. 예를 들어보면• 나의 성적 조회• 매 시험 10문제 * 2번• 한 학기 6과목• 8학기• 수강생 20명• 10*2*6*8*20*4.16ms = 79초DataData
  70. 70. 예를 들어 일본 노무라연구소는 인메모리 컴퓨팅을이용해 도쿄에서 운행하고 있는 1만2000대 택시에서발생하는 교통정보를 1초에 분석해 최단 이동경로를 운전자들에게 제공한다. 교통흐름을 실시간으로 분석해 막히지 않는 구간을 안내하는 것. 택시들이 최단 이동 경로로 움직이기 때문에 교통 혼잡으로 인한 손실을 막을 수 있다. 또 단순히 택시 회사의 이익뿐 아니라 교통 분산 효과를 가져오기 때문에 공공인프라 개선이라는 부수적 효과도 가져온다.Reference: http://www.ddaily.co.kr/news/news_view.php?uid=99448
  71. 71. 예를 들어 일본 노무라연구소는 인메모리 컴퓨팅을이용해 도쿄에서 운행하고 있는 1만2000대 택시에서발생하는 교통정보를 1초에 분석해 최단 이동경로를 운전자들에게 제공한다. 교통흐름을 실시간으로 분석해 막히지 않는 구간을 안내하는 것. 택시들이 최단 이동 경로로 움직이기 때문에 교통 혼잡으로 인한 손실을 막을 수 있다. 또 단순히 택시 회사의 이익뿐 아니라 교통 분산 효과를 가져오기 때문에 공공인프라 개선이라는 부수적 효과도 가져온다.Reference: http://www.ddaily.co.kr/news/news_view.php?uid=99448
  72. 72. 실시간 처리실시간 분석실시간 예측인공지능사용자 프로파일링무서운 미래
  73. 73. ORLANDO, Fla. — HP and SAP AG (NYSE:SAP) today announced advancements toa joint initiative, codenamed “Project Kraken,” to improve business processes andmitigate risks for customers. ...Project Kraken’s goal is to provide customers additional choice in scalability forlarge, online transaction processing applications, with requirements for real-timeanalytical insights into this data.This allows organizations, including retailers,financial institutions, utilities and governments, another alternative to quickly detectpatterns, analyze massive data volumes on the fly, and perform their operationsquickly.The prototype system, optimized with 16 Intel® Xeon® processor E7 family(codenamed Ivy Bridge-EX) central processing units (CPUs) and 12 terabytes ofmemory, has been engineered specifically for complex, data-intensive workloads.These include supply chain, customer relationship management (CRM), enterpriseresource planning (ERP) and data analysis. HP and SAP chose Intel processorsbecause of the company’s leading-edge technology that enables customers toimprove system performance.  HP and SAP Advance SAP HANA through Joint InnovationSAP, SAP HANA and all SAP logos are trademarks or registered trademarks of SAP AG in Germany and in several other countries. Intel and Xeon are trademarks of Intel Corporation in the U.S. and other countries.
  74. 74. • Project Kraken• 대형 DB에서 실시간 분석• 패턴 찾기, 대용량 데이터 실시간 분석 등• 16 Intel® Xeon® processor E7• 12 TB 메모리 (12,228 GB)HP 와 SAP 협력
  75. 75. Apple NAB Bay (2007), Photo from http://sysadminporn.com/wp-content/uploads/2011/01/Xserve-HD_2560.jpg
  76. 76. 1 U =
  77. 77. 1 U =44.45mm
  78. 78. Apple XServe, http://www.creativeplanetnetwork.com/videography/uploadedimages/VideoGraphy/Videography_News/0408AppleXserve-1bg.jpg79cm48cm
  79. 79. SuperComputing 2012, IBM Power7, Photo from http://hpc.uark.edu/hpc/blog/sc12.html
  80. 80. 4. 그들은 누구인가
  81. 81. Public Domain by amadeusm
  82. 82. • 1972년 독일에서 설립• ERP관련 (전사적 자원 관리)• ERP에는 DB가 필요
  83. 83. 시장 점유율SAP Salesforce Oracle Microsoft Amdocs OtherSource: Market Share Analysis: ERP Software,Worldwide, 2012,http://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2012/12/04/roundup-of-crm-forecasts-and-market-estimates-2012/
  84. 84. 시장 점유율19%SAP Salesforce Oracle Microsoft Amdocs OtherSource: Market Share Analysis: ERP Software,Worldwide, 2012,http://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2012/12/04/roundup-of-crm-forecasts-and-market-estimates-2012/
  85. 85. Video: http://youtu.be/KT5XMBzWpMc
  86. 86. Reference: http://www.flickr.com/photos/93755244@N00/4140459965 by dahlstroms
  87. 87. • 1977년 미국에서 설립• 회사용 H/W, S/W (특히 DB)• 많은 회사 인수 (85 + 11 이상)• SUN(Java) - $7.4B @ 2010 #3• MySQL - ($1.0B @ 2008 #9)• PeopleSoft - $10.3B @ 2005 #1
  88. 88. Oracle DB IBM DB2 MS SQL SAP/Sybase Teradata Others시장 점유율Source: Gartner 2012, RDBMS Software Revenue,http://itknowledgeexchange.techtarget.com/eye-on-oracle/oracle-the-clear-leader-in-24-billion-rdbms-market/
  89. 89. 49%20%17%5%4%6%Oracle DB IBM DB2 MS SQL SAP/Sybase Teradata Others시장 점유율Source: Gartner 2012, RDBMS Software Revenue,http://itknowledgeexchange.techtarget.com/eye-on-oracle/oracle-the-clear-leader-in-24-billion-rdbms-market/
  90. 90. $12B$5B$4B$1B$1B$1BOracle DB IBM DB2 MS SQL SAP/Sybase Teradata OthersDB 매출Source: Gartner 2012, RDBMS Software Revenue,http://itknowledgeexchange.techtarget.com/eye-on-oracle/oracle-the-clear-leader-in-24-billion-rdbms-market/
  91. 91. 칩 OS339S0073ARMK2132C2PD-50-FONO650908APL0298N1PVNMPP 0919iPhone OS
  92. 92. 칩 OSTIZENANDROIDPA SAMI
  93. 93. 칩 OSOS 칩경쟁 관계
  94. 94. DB ERPPeopleSoftTransactionIn Memory
  95. 95. DB ERPDBERP경쟁 관계
  96. 96.
  97. 97. 마지막 원칙, 이 바닥엔 영원한 친구도 원수도 없어.타짜, ©2006 CJ Entertainment
  98. 98. 결론
  99. 99. 결론• In Memory DB는 무지 빠르다.
  100. 100. 결론• In Memory DB는 무지 빠르다.• 실시간으로 처리할 수 있다.
  101. 101. 결론• In Memory DB는 무지 빠르다.• 실시간으로 처리할 수 있다.• 메모리는 엄청 싸졌다.
  102. 102. 결론• In Memory DB는 무지 빠르다.• 실시간으로 처리할 수 있다.• 메모리는 엄청 싸졌다.• Oracle도 크고 SAP도 크다. 둘이 경쟁한다.
  103. 103. 결론• In Memory DB는 무지 빠르다.• 실시간으로 처리할 수 있다.• 메모리는 엄청 싸졌다.• Oracle도 크고 SAP도 크다. 둘이 경쟁한다.• 여러분도 좋은것 만들어 잘 팔아보자.
  104. 104. Q&A

×