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ESG Technical Review: InterSystems IRIS

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ESG Technical Review:

InterSystems IRIS: Leistungsstarke Datenverwaltungssoftware für Datenerfassung und Echtzeitabfragen im Parallelbetrieb

0000017a-78ce-daeb-a7fa-f9ee0e680000Datum: Juni 2020

Autor: Kerry Dolan, Senior IT Validation Analyst

Kurzfassung

Dieser Bericht dokumentiert, wie ESG die Performance verschiedener Datenbankmanagement-Softwareprodukte im Hinblick auf die parallele Datenerfassung und Ausführung von Echtzeitabfragen geprüft hat. Im Zuge dieser Prüfung zeigte sich, dass die InterSystems IRIS Data Platform innerhalb einer Mikrosekunde Hunderte Millionen Datensätze erfassen und gleichzeitig Millionen von Abfragen ausführen kann – und damit andere herkömmliche und In-Memory Datenbanken übertreffen konnte.

Die Herausforderungen

Datenerfassung in Kombination mit Echtzeitanalysen sind für viele Unternehmen die Grundvoraussetzung, um höhere Umsätze zu erzielen, für mehr Transparenz zu sorgen, die richtige Strategie zu entwickeln und fundierte Entscheidungen zu treffen. Für Börsenhandel, das IoT, Betrugserkennung und Echtzeitpersonalisierung entwickelte Anwendungen müssen riesige Datenmengen erfassen und umgehend analysieren können. Die Herausforderung besteht darin, eine Datenplattform zu finden, die leistungsfähig genug ist, um umfangreiche Datenaufnahmen und -abfragen gleichzeitig auszuführen, ohne dass die Performance beeinträchtigt wird. Als ESG Datenbank- und Analytics Experten zu unterstützenden Technologien für Datenana-lysen befragte, nannten sie Performance als eines der wichtigsten Kriterien.1

Abbildung 1. Die 10 wichtigsten Aspekte bei Datenanalysetechnologien

Welche Funktionen/Attribute sind bei der Einführung neuer Technologien zur Unterstützung
von Data-Analytics-Initiativen in Ihrem Unternehmen am wichtigsten?

(Anteil an Befragten, N=310, fünf Antworten möglich)
bar graph

In-Memory-Datenbanken sind sehr leistungsfähig, aber eine Skalierung ist teuer und es gibt strenge Speicherlimits, was zu Unzuverlässigkeit und Verzögerungen durch zwingend notwendige Neustarts führen kann. Herkömmliche Datenbanken zeichnen sich durch Persistenz und Zuverlässigkeit aus, doch sie sind bei weitem nicht so leistungsstark wie In-Memory-Datenbanken. InterSystems IRIS kann Datenaufnahme- und Abfrage-Workloads gleichzeitig mindestens genauso effektiv wie In-Memory-Only Datenbanken verarbeiten, unterliegt aber nicht den für In-Memory Datenbanken typischen Einschränkungen. InterSystems hat einen Open-Source-Test veröffentlicht, um diese Behauptung zu belegen, und ESG validiert im hier vorliegenden Bericht dessen Korrektheit.

Die Lösung: InterSystems IRIS

InterSystems IRIS ist eine Datenmanagement-Softwareplattform, die auf die leistungsstarke Verarbeitung großer Workloads ausgelegt ist. Als DBMS mit Multi-Modell-Funktionalität bietet sie native Unterstützung für relationale, objektorientierte, dokumentbasierte, hierarchische und Schlüssel-Wert Datenobjekte; darüber hinaus ermöglicht sie eine durchgehend starke Verarbeitung transaktionaler und analytischer Workloads im Parallelbetrieb. Eine vollständige Produktbeschreibung würde den Rahmen dieses Berichts sprengen. Im Folgenden werden aber einige Schlüsselfunktionen erläutert.

  • Ein wichtiges Merkmal, das für eine überragende Erfassungsleistung sorgt, ist die mehrdimensionale Daten-Engine in InterSystems IRIS. Sie ermöglicht ein effizientes und kompaktes Speichern in einer umfangreichen Datenstruktur, sorgt für schnellere Datenerfassung, Zugriffe und Aktualisierungen und minimiert gleichzeitig Ressourcen- und Speicherplatznutzung.
  • Die starke Performance bei Echtzeitanalysen beruht auf der Nutzung eines transaktionalen Bitmap-Indexierungsschemas. Dieses ermöglicht die rasche Durchführung komplexer Abfragen – auch in Bezug auf Echtzeitdaten –, ohne dass die gesamte Datenbank durchsucht werden muss.
  • Mit dem Enterprise Cache Protocol (ECP) von InterSystems IRIS, bei dem es sich um einen intelligenten Distributed-Caching-Mechanismus handelt, können anspruchsvolle Abfragen bei sehr großen Datensätzen äußerst leistungsstark und zuverlässig ausgeführt werden. So ist es beispielsweise möglich, Verknüpfungen unter Zugriff auf verteilte Daten zu erstellen, ohne dass mehrere Datenkopien erstellt werden müssen.

Die Lösung bietet aber noch weitere Vorteile:

  • In-Memory-Performance mit integrierter Datenpersistenz in einem für schnellen Datenzugriff optimierten Format
  • Integrierte Distributed-Caching-Schicht mit automatischer, garantierter Konsistenz
  • Vollständige SQL-Unterstützung
  • Bereitstellung lokal, in allen gängigen Public Clouds sowie in hybriden Umgebungen, und das mit einer einzigen API

ESG-Prüfung

ESG validierte die Leistungsvorteile von InterSystems IRIS mithilfe des öffentlich verfügbaren, anpassbaren Speed-Test-Benchmark-Kits mit Open-Source-Architektur des Unternehmens.2 Anhand des Benchmarks kann die Performance bei der gleichzeitigen Ausführung von Datenaufnahmen und Abfragen in Echtzeit gemessen werden – ein gängiger Anwendungsfall im Zusammenhang mit Finanzdienstleistungs-, Betrugserkennungs-, IoT- und anderen Anwendungen. Während Finanzdienstleister Tausende von Trading-Geschäften abwickeln, führen Tausende Nutzer Abfragen bezüglich Auftragsstatus, Risikomanagement usw. aus. Ebenso liefern IoT-Sensoren Schlag auf Schlag neue Daten, die von Anwendungen umgehend auf Anomalien überprüft werden müssen und diverse andere Echtzeitberechnungen erfordern. Wird eine Datenbank derart hohen Belastungen ausgesetzt, kann die Performance leiden, wenn gleichzeitig Daten erfasst und analytische Abfragen ausgeführt werden müssen.

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