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云主机_数据库系统_企业0元试用

来源:胜利云 发布时间:2021-04-30 09:16 标签:企业主机系统数据库试用0元
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SAP HANA Cloud data lake旨在支持大量数据。您可能遇到的首要问题之一是如何将大量数据高效地加载到data lake中,云服务器服务商,其中的效率通过总成本和性能的组合来衡量。虽然data lake确实支持标准的SQL DML函数,但到目前为止加载数据的最快方法是通过load TABLE语句。本博客研究了SAP HANA Cloud、data lake的配置如何影响数据加载的性能和成本。为了保持简单,我只关注单个表的加载。数据的并发加载可能会在以后的文章中讨论。

如果您还没有机会尝试SAP HANA Cloud及其内置的数据湖,您现在可以通过注册免费试用来实现这一点。

在SAP HANA Cloud数据湖中,计算是在vCPUs中进行测量和弹性分配的。这意味着您只需更新配置即可按需更改分配给数据湖的计算量。您可以查看SAP HANA Cloud Size Calculator,了解分配的VCPU数量如何影响您的SAP HANA Cloud使用情况。

而数据加载通常由数据传输(读/写)控制活动中,作为摄取过程的一部分涉及到计算。例如,在将数据写入数据池之前,将数据处理并压缩成适当的格式,以最大限度地降低存储成本并提高未来的查询性能。

如果我们从AWS上的最小大小的数据池(4 vCPU,1TB存储)开始,然后放大我们的计算,我们可以看到计算对单个表中大约1.5GB原始数据负载的影响。从数据湖的角度来看,这并不多,但足以说明计算资源调配对性能的影响。

SAP HANA Cloud中计算对负载性能的影响,数据湖

通过增加计算量,我们可以立即看到性能提高了近2倍,但是,随着我们添加更多数据,这种改进会很快消失。除了16vCPU,性能上的差异可以忽略不计。这是因为数据湖是基于SAP IQ multiplex技术构建的,具有核心数据处理能力。

SAP IQ multiplex是一种基于群集的解决方案,这意味着数据湖处理计算同时向上扩展(使用更大的节点)和向外扩展(使用多个节点)。当前,向上扩展限制为一个节点上的16vCPUs。如果在数据湖中分配的计算量超过此数量,则会将其他节点添加到系统中。在我们的测试中,当我们移动到16vCPUs之外时,我们将添加另一个节点到系统

这是相关的,因为目前数据湖只能使用单个节点来处理单个加载表语句,所以一旦超过16vCPUs,您的计算将不会对加载性能产生太大影响。扩展到多个节点可以帮助多用户系统,通过允许其他操作(如查询)在其他节点上运行,从而为运行load语句的节点提供更多的计算容量。

SAP HANA cloud data lake目前仅提供一个存储度量。调整这一指标对性能的影响目前还不明显,淘客推广联盟,但实际上可能会产生非常大的影响,尤其是对较小的数据池(小于16TB)。

这是因为数据池中的存储性能是您提供的存储量的函数。对于每TB的已调配存储,安娜尔返利机器人,都会为您分配一定数量的磁盘吞吐量。这可以有效地控制您对数据湖的读/写速度。随着数据湖的增长,分配的吞吐量也会增加,并且会变得足够大,以至于它不会对单用户访问的性能产生重要影响,积分返现,但对于较小的数据湖,会产生巨大的影响。

这里我们可以看到分配的存储对负载性能的影响。请注意,在每个测试中,我们加载的数据量相同,使用相同的计算量。唯一正在改变的是存储量。

在SAP HANA Cloud、Data Lake中存储资源调配对负载性能的影响

我们可以看到,增加存储资源调配量对负载性能有非常大的影响,直到大约16TB的资源调配。除了此性能之外改进,但速度较慢。

我们可以看到,淘客app制作,性能会受到为HANA数据湖提供的计算量和存储量的显著影响,但这如何转化为成本?

如果我们看一下我们测试的各种配置下负载运行的容量单位成本(见下表),我们可以看到最小配置的实例,而如果您运行的是24×7,则最便宜,如果您想利用云的弹性来更好地控制总体TCO,则不是最便宜的。在这种情况下,最便宜的加载选项是提供16TB和18vCPU的计算量。

使用弹性来控制SAP HANA云的成本,数据湖

总之,我们可以看到,计算和存储对您的HANA数据池的性能有很大的影响,但是要从您的HANA数据池中获得最佳的TCO,您需要利用服务的云质量,如弹性。

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