Post on 23-Nov-2018
Speaker Bio
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PASS Board of Directors – LATAM Advisor
PASS Regional Mentor for LATAM
Microsoft SQL Server MVP
Picture Here
edocastro
ecastrom
eduardocastrom
3
Derechos de autor
Este presentación contiene información parcial de las siguientes fuentes
• Prácticas reales: la escala del rendimiento MICROSOFT SQL Server 2008 Analysis SERVICIOS EN MICROSOFT ADCENTER
• DBI407 Mejor Prácticas para la construcción 1 empresas soluciones de inteligencia empresarial de nivel con el análisis de Microsoft SQL Server Servicios,
Adán Jorgensen
• El diseño escalable y complejo Cubos servicio de análisis, Denny Lee, Thomas Kejser
• http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd758814 (v = SQL.100).aspx
• http://technet.microsoft.com/en-us/library/cc966414.aspx
• Almacenamiento de datos moderno, Minería y Visualización: Core Conceptos por George M. Marakas
• Data Warehousing Diez Común Los errores de Jon C. Choe
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Datos
Almacén
Extraer
Transformar
Cargar
Refrescar
OLAP Engine
Análisis
Pregunta
Informes
La minería
de datos
Controlar
Y
Integrador
Metadatos
Fuentes de datos Herramientas de
aplicaciones para usuario
Servir
Data Marts
Operacional
DBs
Otras
fuentes
Almacenamiento de Datos
OLAP Server
Data Warehouse: Una arquitectura de varios niveles
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Arquitecturas OLAP Server
OLAP relacional (ROLAP)
Utilice relacional o relacional ampliada DBMS para almacenar y gestionar datos de
almacenes y OLAP media de consumo
Incluya optimización de DBMS backend, la implementación de la lógica de navegación
agregación y herramientas y servicios adicionales
Mayor escalabilidad
OLAP multidimensional (MOLAP)
Escaso motor de almacenamiento multidimensional basada en arreglos
Indexación rápida a los datos resumidos previamente calculados
OLAP híbrido (HOLAP) (Por ejemplo, Microsoft SQL Server)
La flexibilidad, por ejemplo, el bajo nivel: relacional de alto nivel: array
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Uso de almacenamiento de datos
Tres tipos de aplicaciones de almacenamiento de datos
Tratamiento de la información
apoya la consulta, el análisis estadístico básico, y la presentación de informes con tablas de
referencias cruzadas, tablas, cuadros y gráficos
Procesamiento analítico
análisis multidimensional de datos de almacenamiento de datos
apoya las operaciones básicas de OLAP, rebanada-dados, perforación, pivotantes
La minería de datos
descubrimiento de conocimiento a partir de patrones ocultos
apoya las asociaciones, la construcción de modelos analíticos, realizar la clasificación y
predicción, y la presentación de los resultados de minería de datos utilizando herramientas
de visualización
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DW Arquitectura Áreas Componente Clave
Arquitectura de datos - cada área en un negocio se basa en diferentes
dimensiones. Donde se cruzan es necesario definir el mismo (el cliente que
compra es el mismo proyecto).
Arquitectura Infraestructura - cuestiones de tamaño, la escalabilidad y la
capacidad deben ser diseñados y dimensionados.
Arquitectura técnica - Este es impulsado por el catálogo de metadatos. Los
servicios deben elaborar los parámetros de las tablas.
http://courseware.finntrack.eu/it/data/marakas_dw_ch6.ppt
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Volumenes de datoscreciente
1
Datos entiempo real
2
Nuevo datos fuentes y tipos
3
El almacén de datos tradicional
Las fuentes de datos
10
Volumenes de datoscreciente
1
Datos entiempo real
2
Nuevo datos fuentes y tipos
3
Inclusión de datos no tradicionales
Las fuentes de datos Los datos no relacionales
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Big Data + BI tradicional = Nuevo Enfoque de Análisis
grandescantidadesde datos
HadoopNoSQL
TabularOLAPSQL
0101010101010101011010101010101010
01010101010101101010101010
Visualización
Polibase
13
Best Practice # 1
Usar un modelo de datos que se ha optimizado para la recuperación de la
información
Modelo tridimensional
Sin normalizar
Enfoque híbrido
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Best Practice # 2
Diseñar cuidadosamente la adquisición de datos y procesos de limpieza para
su DW
Asegurar que los datos se procesan de manera eficiente y precisa
Considere la adquisición de ETL y herramientas de limpieza de datos
Úsalos bien!
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Best Practice # 3
Diseñar una arquitectura de metadatos que permite el intercambio de
metadatos entre los componentes de su DW
Considerar los estándares de metadatos como Metamodelo Cómun de Datos de OMG
(CWM)
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Diseñar el bus del Datawarehouse
Determinar qué dimensiones serán compartidos a través de
múltiples data marts
Conformar las dimensiones compartidas Producir una suite principal de dimensiones compartidas
Determinar qué hechos serán compartidos a través de mercados de
datos
Conformar los hechos Estandarizar las definiciones de los hechos
Más información en http://www.slideshare.net/ecastrom/arquitecura-de-bodega-de-datos del 2013
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Best Practice # 4
Adoptar un enfoque que consolida los datos en "una sola versión de la
verdad"
Data Warehouse Bus de Kimball
Dimensiones y Hechos
Más información en http://www.slideshare.net/ecastrom/arquitecura-de-bodega-de-datos del 2013
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Best Practice # 5
Considere la posibilidad de la aplicación de un ODS sólo cuandolos requisitos de recuperación de información están cerca de la parte inferior de la pirámide de la abstracción de datos y / o cuandohay múltiples fuentes operativas que necesitan ser consideradas
Debe asegurarse que el modelo de datos está integrado, no sóloconsolidada
Se puede considerar modelo de datos 3NF
Evite a toda costa un “volcado de datos”
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Best Practice # 6
Crear un plan de capacidad para su aplicación BI y monitorearcuidadosamente
Considere la posibilidad de futuras demandas adicionales de rendimiento Establecer consultas de referencia de rendimiento estándar y ejecutar
regularmente tareas de comparación de rendimiento
Implementar herramientas de control de capacidad
Construir escalabilidad en su arquitectura
Puede ser necesario para permitir escalar hacia arriba y hacia fuera!
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El aumento Requisitos de hardware
El uso de SSD
Tamaño de bloque
ROLAP
DBI407 Mejores prácticas para la construcción 1 empresas soluciones de inteligencia empresarial de nivel con Microsoft SQL Server Analysis Services, Adam Jorgensen
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Uso de particionamiento para DW
Facts Database
1 Partition per Day
31 Partitions, 1 Month of Data
ALTER PARTITION FUNCTION PerDay ()
SPLIT RANGE(CAST(CONVERT(varchar, GETDATE()+1, 112) AS int))
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
0 11 17 1 14 18 2 5 22 3 12 21
4 13 19 6 15 23 7 209 8 10 16
...
WHERE [date] = CAST(CONVERT(varchar, GETDATE(), 112) AS int)
AND [hour] IN (0, 11, 17)
8 Evenly Distributed Partitions per Day
3120 Partitions, 13 Months of Data
8 Parallel Partition
Processing Jobs
Current Day Partition Set
Current Day Partition
Cube
DBI407 Mejores prácticas para la construcción 1 empresas soluciones de inteligencia empresarial de nivel con Microsoft SQL Server Analysis Services, Adam Jorgensen
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Concurrencia mejorar desempeño multiusuario
Escalar Analysis Services: Sólo Lectura
Diseñar los cubos servicio de análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
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Estudio de caso - AdCenter
EMC DMX V-Max para manejar la E / S V-Max son dedicados a la aplicación
Cientos de discos y ejes dedicados a este proceso
Discos para asegurarse rápido de E / S
Trabaja en estrecha colaboración con EMC directamente (presente en el EMC World regularmente)
Pruebas con EMC EFDs (Enterprise Flash Drives) Equipo de Ingeniería de Sistemas dedicado al proceso de DW
Trabajar en estrecha colaboración con varios proveedores (EMC, HDS, etc)
Referencias Acelerar Microsoft adCenter con Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services.
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado de Microsoft adCenter con Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services de EMC VMAX
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Cubo adCenter
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado de Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services de AT MICROSOFT ADCENTER
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EMC Symmetrix VMAX
Cada servidor está conectado a una EMC Symmetrix VMAX a través de bus
con doble adaptadores
El servidor utiliza un volumen de 3 TB organizado en 80 400 GB 10000 rpm
Fibra Discos de canal en una configuración duplicada y rayas (RAID 1 + 0).
Cada 24 horas el volumen replica los cambios en un volumen de informes 3 TB
hecho por nueve EFDs 400 GB configurado en una configuración de paridad
distribuida (RAID 5)
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado de Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services de AT MICROSOFT ADCENTER
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Carga de datos diaria
Cada trimestre una operación de ProcessUpdate se utiliza para actualizar
dimensión datos
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado de Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services de AT MICROSOFT ADCENTER
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Consulta de datos
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado de Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services de AT MICROSOFT ADCENTER
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Administración
La actualización de datos del cubo multidimensional del servidor de
procesamiento soporta las tareas de carga de datos (carga de datos de los
datos relacionales) y el procesamiento del cubo
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado de Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services de AT MICROSOFT ADCENTER
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Actualización diaria de datos
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado de Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services de AT MICROSOFT ADCENTER
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Montaje diario por medio de clonar cubos
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado de Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services de AT MICROSOFT ADCENTER
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Centro de Producción adCenter
Storage Area Network
OLAP Processing Server
Windows Server 2003 x64 SP2
SQL Server Enterprise Edition
32 GB RAM, 8 Xeon procs (16 cores)
Staging Data Warehouse
Windows Server 2003 x64 SP2
SQL Server Integration Services
Network Load Balancing
Data Feeds
HBA BHBA A
Windows Server 2003 x64 SP2
SQL Server Analysis Services
64GB RAM, 8 Xeon procs (16 cores)
OLAP Standby Server
SAN
Fabric A
SAN
Fabric B
HBA BHBA A HBA BHBA A
Host Bus Adapters: 400 MB/sec each
HBA BHBA A HBA BHBA A HBA BHBA A
adCenter Production Environment
Windows Server 2003 x64 SP2
SQL Server Analysis Services
64GB RAM, 8 Xeon procs (16 cores)
OLAP LUNStandby OLAP LUN
19200 Max Reads
9600 Max Writes
DW LUN
180 300GB 10K Drives
RAID 1
19200 Max Reads
9600 Max Writes
180 300GB 10K Drives
RAID 1
2560 Max Reads
2560 Max Writes
32 300GB 10K Drives
RAID 1
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Estrategia de Particiones
Uniformemente distribuida, continuo y no se solapan
Diseñar los cubos servicio de análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
Xbox Live - SSD Performance
Day Week Month Quarter 7 months
Dev SSD 14 29 101 203 506
Dev HDD 14 29 104 610 1191
UAT SAN 9 73 445 1025 2800
V2 Cube, SSD 5 10 15 31 72
V2 Cube, HDD 5 7 30 244 540
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
Ru
n T
me
(se
con
ds)
Amount of Data
DBI407 Mejores prácticas para la construcción 1 empresas soluciones de inteligencia empresarial de nivel con Microsoft SQL Server Analysis Services, Adam JorgensenDiseñar los cubos servicio de análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
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Concurrencia de consultas
Utilizar SSD para que cada servidor para manejar más consultas simultáneas
Diseñar los cubos servicio de análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
Yahoo - Datos Masivos a gran escala
Oracle 10gCDF SSAS Cube Constructor
NAS
Servidores de consultas SSAS
HW NLB
Partición 1
Partición 2
Partición N
Partición 1
Partición 2
Partición N
1.2TB/dayArchivo1
Archivo2
Filen
50 GB /hr
12 TB cubo
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MOLAP conmutación En Acción
Idea básica:
Utilizar MOLAP para los datos históricos
Procesar últimas particiones MOLAP más a menudo
Latencias típicas en minutos
Preocupaciones:
Tiempo de procesamiento de las particiones actualizadas
Manejo el bloqueo del proceso cuando necesite actualizar los datos
Diseñar los cubos servicio de análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
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Particiones del cubo
Particiones tanto por el tiempo y región
Procesamiento completo se puede hacer en Particiones "activas"
Diseñar los cubos servicio de análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
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Cube Flipping
Recall: Bloqueo nivel de servidor necesaria para realizar el proceso
Solución alternativa:
Dos copias del cubo, por turnos
“Intercambiar"entre ellos
Dos maneras de mover
Utilice ASLB de CodePlex
Excel Plug-in
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Resumiendo
Usted tiene que conseguir el diseño correcto si desea escalar
El particionamiento es absolutamente fundamental
• Partición de velocidad de procesamiento
• Partición de latencia de los datos (en tiempo real frente a históricos)
• Partición de archivos de datos antiguos
Hardware realmente importa para grandes cubos
• Dispositivos SSD.
• Las pruebas muestran dos CPU core con frecuencia puede soportar
cientos de usuarios
• Con cuidado equilibrio IOPS frente memoria, considere parte más
utilizada del cubo
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DW Appliance
Aparatos DW, que consisten en paquetes de soluciones que
proporcionan todo el software y hardware necesario, están
empezando a ofrecer el precio / rendimiento muy prometedor
SQL Server Fast Track Reference Architecture
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Fuente: http://www.emc.com/collateral/technical-documentation/h13566-data-warehouse-fast-track-ms-sql-2014.pdf
SQL Server Fast Track Reference Architecture
47
Fuente: http://www.emc.com/collateral/technical-documentation/h13566-data-warehouse-fast-track-ms-sql-2014.pdf
SQL Server Fast
Track Reference
Architecture
48
Fuente: http://www.emc.com/collateral/technical-documentation/h13566-data-warehouse-fast-track-ms-sql-2014.pdf
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Mantener la inversión legado
Comprar nuevo nivel uno dispositivo de hardware
Adquirir Big Data solución
Adquirir la inteligencia de negocios
Escalabilidad limitada y
capacidad de gestionar
nuevos tipos de datos
Entrenamiento Alta adquisición y
costos de
migración
Complejidad y
adopción
Obstáculos para un almacén de datos moderna
Introducción al sistema Microsoft Analytics Platform
Un moderno dispositivo de almacenamiento de datos llave en mano
• De datos relacionales y no relacionales en un único dispositivo
• Hadoop lista para la empresa
• Consultas integradas a través de Hadoop y PDW utilizando T-SQL
• La integración directa con las herramientas de BI de Microsoft, como Microsoft Excel
• Cerca de rendimiento en tiempo real con In-Memory Columnstore
• Capacidad de escalabilidad para incluir cada vez mayor de datos
• La eliminación del almacén de datos cuellos de botella con MPP SQL Server
• Concurrencia que ayuda rápidaadopción
• Precio de appliance de datos más bajo por terabyte
• Valor a través de una únicasolución
• Valor con opciones de hardware flexibles utilizando hardware comercial
Alto rendimiento y sintonizado en el hardware
Autenticación del usuario final con Active Directory
Accesible ideas para todo el mundo con las herramientas de Microsoft BI
Administrado y monitoreado utilizando System Center
100-por ciento de Apache Hadoop
SQL ServerParallel Datawarehouse
Microsoft HDInsight
Polibase
APS listo para la empresa Hadoop con HDInsightManejable, asegurado, y de alta disponibilidad Hadoop integrado dentro del aparato
Carga en paralelo de depósito de datos
HDInsight carga de trabajo
Fabric
Hardware
Ap
arat
o
Una región es un contenedor lógico dentro de un appliance
Cada carga de trabajo contiene los siguientes límites:
• Seguridad
• Medida
• Prestación de servicios
Resumen hardware APS
Proporciona un único Modelo de consulta T-SQL para PDW y Hadoop con ricas características de T-SQL, incluyendo joins sin ETL
Utiliza el poder del MPP para mejorar el rendimiento de ejecución de consultas
Compatible con Windows Azure HDInsight para permitir escenarios híbrido de la nube
Ofrece la posibilidad de consultar las distribuciones no Microsoft Hadoop, como Hortonworks y Cloudera
SQL ServerPDWMicrosoft Azure
HDInsight
Polybase
Microsoft HDInsight
Hortonworks para Windows y Linux
Cloudera
Conexión de islas de datos con polybaseTrayendo soluciones de punto de Hadoop y el almacén de datos junto a los usuarios y TI
Conjunto de
resultados
Seleccionar
...
Automatic MapReduce pushdown
Hadoop / Data Lake(Cloudera, Hortonworks,
HDInsight)
Fuente sistemas
Actualizar Día / Hora / Minuto
SQL Server Data Marts
SQL Server Reporting Services
SQL Server Analysis ServicesAPS
MapReduce T-SQL
Analytics / Ad-hoc / Visualización
Microsoft
HDInsight
SQL Server
Parallel Data
Warehouse
Polibase
Herramientas de BI
Presentación de informes y cubos
SMP SQL Server
Concurrencia de datosGran rendimiento con cargas de trabajo mixtas
Analytics Platform System
ETL / ELT con SSIS, DQS, MDS
ERP CRM LOB APPS
ETL / ELT con DWLoader
Hadoop / Big Data
PDW
HDInsight
Polibase
Consultas ad hoc
Intra-Day
Casi en tiempo real
Fast ad hoc
Almacén de columnas
Polibase
CRTAS
Linked Table
Real-Time
ROLAP / MOLAP DirectQuery
SNAC
Hardware y software de ingeniería junto
Co-dirigido con
HP, Dell, Quanta
y mejores
prácticas
Liderando el
rendimiento con
hardware
comercial
Pre-configurado,
construido, y
ajustado
software y
hardware
Integrado apoyo
con un solo
contacto MicrosoftPDW
HDInsight
Polybase
PDW region
Hardware architectureInfiniBand
InfiniBand
Ethernet
Ethernet
Control node
Failover node
Master node
Failover node
Economical disk storage
Compute nodes
Economical disk storage
Compute nodes
Economical disk storage
Compute nodes
Networking
PDW region
HDInsight region
Rack #1
InfiniBand
InfiniBand
Ethernet
Ethernet
Failover node
Economical disk storage
Compute nodes
Economical disk storage
Compute nodes
Economical disk storage
Compute nodes
HDI extension base unit
HDI active scale unit
HDI extension base unit
HDI active scale unit
Rack #2
HST-02
HST-01
HSA-01
HST-02
Economical disk storage
IB and Ethernet
Active Unit Dos nodos adicionales
Passive Unit HDInsight
Failover Node Alta Disponibilidad
SQL Data Warehouse
Data warehouse como servicio
Posee una arquitectura elástica con soporte a grandes cantidades de datos
Capacidad elástica
Soporte para grandes cargas de trabajo, ajustado para ciclo de procesamiento
Se compra tiempo de procesamiento según las necesidades
SQL DW: Basado en SQL DB
Elastic, Petabyte Scale DW Optimized
99.99% uptime SLA, Geo-restore
Azure Compliance (ISO, HIPAA, EU, etc.)
True SQL Server Experience;Se utilizan las herramientas existentes
SQL DW
SQL DB
Service Tiers
Datos no estructurados a través de Polybase/T-SQL
Consulta T-SQL
servidor SQL
Hadoop
Cita:
************************
**********************
*********************
**********************
***********************
$ 658.39
Jim Gray
Nombre
11.13.58
Fecha de
Nacimient
oWashington
Estad
o
Ann Smith 04.29.76 YO
Unidad de almacenamiento de datos (TCU)
Basta con comprar el rendimiento de las consultas que necesita, no sólo el
hardware
Cuantificado por objetivos de carga de trabajo: cómo se escanean filas rápidas,
cargado, copian
Medida de
Potencia
Transparencia
Servicio de primera DW para ofrecer potencia de computación bajo demanda,
independiente de almacenamientoBajo demanda
Scan 1B filas
100 DWU = 297 seg
400 DWU = 74 seg
800 DWU = 37 seg
1600 DWU = 19 seg
Velocidad de lectura
xx Fila M / seg
Cargando Tasa xx K fila / seg
Tabla Copiar Rate
xx Fila K / seg
100 DWU
Almacén de datos SQL Azure
Integrado con Power BI, Azure Machine Learning, y Azure Data Factory
Almacenamiento por separado y de cómputo
Capacidad elástica
Escala de salida relacional almacén de datos