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Optimierung der Echtzeit-Datenverarbeitung in SAP HANA mit dem In-Time Suite

Merkmale der Echtzeitdatenverarbeitung in SAP HANA:

  • Mittlere bis große Mengen der in Kalkulationen involvierten Daten 
  • Mittlere Komplexität der Kalkulationen
  • Abhängigkeit zwischen der Verarbeitungszeit und Datenvolumen und/oder der Anzahl gleichzeitiger Nutzer


 

Wie Deloitte In-Time hilft

  1. Zuerst wird die von Kunden gewünschte Datenaktualität als In-Time SLA definiert
  2. Die Daten werden nach semantischen Partitionen geteilt
  3. Kalkulationslogiken sorgen dafür, dass von Updates betroffene Partitionen aktualisiert werden. Dabei verwendet Deloitte In-Time Kalkulationslogiken, die am günstigsten für den CPU- und RAM-Verbrauch sind und deren Verarbeitungszeit die definierte In-Time SLA nicht überschreitet.

 

Vorteile der Deloitte In-Time Lösung

 

Vergleich zwischen Echtzeit- und In-Time-Berechnungen

 

Exemplarischer Anwendungsfall: Lagerbewertung

Szenario:

  • Über 100 Lagerorte
  • Ca. 1000 gleichzeitiger Nutzer bei der Stressauslastung
     

Ergebnisse:

* 1) the values depend on SAP HANA revision and used hardware. The current values are based on SAP HANA SPS11

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