20100703JJSUG_study3_About_Inmemory_analysis

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2010/07/03 JJSUG第3回勉強会 インメモリ分析について

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20100703JJSUG_study3_About_Inmemory_analysis

  1. 1. JaspserServerのインメモリ分析について 日本JasperServerユーザ会(佐伯)
  2. 2. JasperServer のインメモリ分析 <ul><li>JasperServer Professional 3.5で実装(コミュニティ版はなし)
  3. 3. Ad hocクロスタブレポートの機能の発展型と思われる。
  4. 4. 従来型のOLAP分析も提供
  5. 5. ライセンス的には「JasperAnalysis」ではなく、「JasperServer」として提供される。 </li></ul>
  6. 6. JasperServerno インメモリ分析とOLAPの比較 インメモリ分析 OLAP インターフェース Excel(ODBO 接続 ) なし あり 他機能との連携 アドホックレポート あり なし ダッシュボード あり 開発中 データソース 標準 OLTP スキーマ あり 非推奨 非リレーショナルデータソース あり なし 表現力 Leverages aggregates 開発中 あり MDX サポート 開発中 あり ROLAP サーバ内蔵 開発中 あり ドリルスルー 開発中 あり スケーラビリティ データ量 大 極大 多数ユーザ同時接続 高い とても高い メタデータ 階層 なし、ただしレポートレベルでなら可能 あり レポートやダッシュボードのメタデータを共有 あし なし セットアップ及び保守作業 DWH やデータマート 不要 推奨だが必須ではない キューブの保守 不要 必要
  7. 7. ユーザ特性による使い分け <ul>ビジネスアナリスト(分析専門家) <li>分析手法やツールのトレーニングを受けてきたアナリストには、 OLAP の分析モデルが適する。
  8. 8. 通常少量のデータを扱う場合には Excel を用いて加工している。モデル化したデータを取り込むには OLAP から ODBO 接続で取り込む方が便利。
  9. 9. レポート技術者( Super users )
  10. 10. データ分析が目的ではないユーザには、インメモリ分析が適する。
  11. 11. インメモリ分析で簡単に分析し、即座にレポートやダッシュボードとしてチームで共有できる。 </li></ul>
  12. 12. 組織特性による使い分け <ul>中小企業や部署・内部組織レベル:業務部門 <li>専任の分析専門家がいないいので、 IT 担当者が兼任
  13. 13. データ量は比較的少ない。
  14. 14. 分析結果は素早く組織内メンバーに共有
  15. 15. -> インメモリ分析が向いている
  16. 16. 大企業 ( 経営分析)の経営企画部など
  17. 17. 企業全体の膨大データを分析する必要がある。
  18. 18. 分析専門家によりモデル化してより高度な分析が必要。
  19. 19. -> OLAP が向いている。 </li></ul>
  20. 20. 1. インメモリ OLAP. 典型的な MOLAP キューブをメモリ上にロードする <ul><li>Vendors: IBM Cognos TM1, Actuate BIRT
  21. 21. 長所
  22. 22. モデルとデータがすべてメモリ上にあるのでレポート、クエリ、分析が高速。
  23. 23. 書き戻しが可能。 .
  24. 24. サードパーティの MDX ツールでアクセス可能 ( 特に IBM Cognos TM1)
  25. 25. 短所
  26. 26. 伝統的な多次元データモデルが必要。
  27. 27. 単一の物理メモリ領域に限定される。 ( 理論上3 TB までに制約されるが、 300 GB 以上を実装した製品はまだない。これは他のインメモリソリューションにも同様である。 ) </li></ul>
  28. 28. 2. インメモリ ROLAP. ROLAP メタデータをメモリ上にロードする <ul><li>ベンダ : MicroStrategy
  29. 29. 長所
  30. 30. メタデータがすべてメモリ上にあるのでレポート、クエリ、分析が高速化される。
  31. 31. 物理メモリに制約されない。
  32. 32. 短所
  33. 33. メタデータだけで、データモデルは含まれない、しかし MicroStrategy はキューブをメモリ上に持つデータのサブセットからキューブを作成することができる。
  34. 34. 伝統的な多次元データモデルが必要。 </li></ul>
  35. 35. 3. インメモリに転化したインデックス . インデックス ( データと共に ) メモリ上にロードする。 <ul><li>ベンダ : SAP BusinessObjects (BI Accelerator), Endeca
  36. 36. 長所
  37. 37. 丸ごとインデックスがメモリ上にあるため、レポート、クエリ、分析が早い。
  38. 38. OLAP ベースのソリューションより、モデルの必要性は低い。
  39. 39. 短所
  40. 40. 物理メモリに制約される。
  41. 41. いくらかのインデックスモデルはまだ必要。
  42. 42. レポーティングとインデックスで宣言された実態関係に制約される。 </li></ul>
  43. 43. 4. インメモリで連結したインデックス . 他の全てのエンティティ / 属性と相互関係のある全てのエンティティ/属性のインデックス / 配列 <ul><li>ベンダ : QlikView, TIBCO Spotfire, SAS JMP, Advizor Solutions ( OEMd by Information Builders も )
  44. 44. 長所
  45. 45. インデックス全体がメモリにあるのでレポート、クエリ、分析が早い。
  46. 46. OLAP ベースよりモデリングの必要性は低い。
  47. 47. モデルの規定なしでレポート、クエリ、分析が実行できる。たとえば、いかなる属性もファクトやディメンジョンとして再利用することができる。 Inner join を含むすべてのクエリは全てのカラムの outer join の結果を示すことができる。
  48. 48. 短所
  49. 49. 物理メモリに制限される。
  50. 50. いくつかのスクリプトやモデルはデータのロードが必要 </li></ul>
  51. 51. 5. インメモリスプレッドシート(表計算) . 配列のようにスプレッドシート全体がメモリにロードされる。 <ul><li>ベンダ : Microsoft (PowerPivot)
  52. 52. 長所
  53. 53. スプレッドシート全体がメモリにあるのでレポートやクエリ、分析が早い。
  54. 54. モデリングは不要。
  55. 55. レポートや分析が、スプレッドシートのソーティングやフィルタリングと同じくらいシンプル。
  56. 56. 短所
  57. 57. 物理メモリに制限される。 </li></ul>
  58. 58. 参考 <ul><li>Using Jaspersoft Analytics:Comparing In-Memory and OLAP Analysis capabilities http://www.jaspersoft.com/user/register?destination=node%2F20748
  59. 59. 「 I forget: what's in-memory? 」 Posted by Boris Evelson on March 31, 2010 http://blogs.forrester.com/boris_evelson/10-03-31-i_forget_whats_in_memory </li></ul>

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