Tagtäglich werden immense Datenmengen produziert. Ohne das passende System, haben wir allerdings nicht automatisch mehr Erkenntnisse, eher das Gegenteil ist der Fall. Big-Data-Lösungen sollen das künftig ändern und die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen auffinden können, so präzise soll das Ganze sein. Eine Kombination aus der Datenbanktechnologie SAP HANA und der In-Memory-Technologie Hadoop verspricht das umzusetzen. Die Verbindung aus Echtzeitanalyse und enormer Speicherkapazität macht es möglich. Für Unternehmen ist das interessant, denn dadurch wird ungeahntes Optimierungspotenzial sichtbar.
SAP HANA und Hadoop im Vergleich
Was genau sind die Stärken und Schwächen der jeweiligen Technologie? SAP HANA weist eine hohe Effizienz im Bereich Echtzeitanalyse auf und eignet sich somit hervorragend als Grundlage zur Entscheidungsfindung. Die SAP Datenbanktechnologie erzielt durchaus gute Ergebnisse in der Verwaltung endloser Datensätze, dennoch ist es nicht vergleichbar mit den Resultaten von Hadoop.
Beliebige Datenmengen zu speichern und zu verwalten ist eindeutig die Stärke von Hadoop. Der größte Vorteil dieser Software liegt in der Fähigkeit „die Nadel in einem riesigen unstrukturierten Heuhaufen“ zu finden.
Wir haben beide Lösungen anhand verschiedener Kriterien gezielt miteinander verglichen:
Zeitskala und Schnittstellen:
- SAP HANA ist stark in der Echtzeitanalyse. Dennoch kann der Batch-Verarbeitungsmodus (auch Stapelverarbeitung genannt) angewandt werden. In der Stapelverarbeitung können einfach mehrere Bearbeitungsschritte aufgezeichnet und gespeichert werden, die man sonst einzeln nacheinander durchführen würde. Durch standardisierte Schnittstellen werden gespeicherte Daten zugänglich gemacht.
- Hadoop arbeitet nur im Batch-Verarbeitungsmodus und es bedarf zusätzlicher Einstellungen, um die gespeicherten Daten für andere Komponenten der IT-Infrastruktur zugänglich zu machen. Dazu werden spezielle kundenorientierte Schnittstellen benötigt.
Datenvolumen und Struktur:
- Mit Hadoop kann man große Datenmengen problemlos verwalten. Besonders effizient arbeitet das System bei der Bearbeitung unstrukturierter oder halb-strukturierter Daten.
- SAP HANA erlaubt es ebenfalls, große Mengen von Daten zu verwalten. Gute Resultate zeigen sich jedoch eher bei der Bearbeitung von strukturierten Datensätzen.
Betriebskosten:
- SAP HANA ist eine Lösung, die einer Lizenz bedarf. Das verursacht hohe Anschaffungskosten.
- Hadoop ist eine Open-Source-Lösung. Dadurch entstehen nur geringe Anschaffungskosten. Um eine Produktionsinfrastruktur zu schaffen, die eine hohe Servicequalität gewährleistet, müssen jedoch zusätzliche Aufwände einkalkuliert werden.
Verwendung:
- SAP HANA bedarf einer speziellen Anwendung. Vor allem in lokalen Netzen ist eine begrenzte Cluster-Nutzung in der Parallelverarbeitung möglich.
- Hadoop erlaubt eine fortgeschrittene Cluster-Nutzung in der Parallelverarbeitung, die sich auch in einer Cloud befinden kann.
Wir haben beide Technologien in einer Testumgebung beobachtet und sind überzeugt, dass sich die Systeme hervorragend ergänzen. Mit der Verschmelzung von SAP HANA und Hadoop wird es möglich, sich völligen neuen Herausforderungen zu stellen.
Die folgende Grafik vergleicht die charakteristischen Eigenschaften von SAP HANA (Volumen und Schnelligkeit) mit denen von Hadoop (Volumen und Vielfalt), sowie die Schnittmengen bei einer gemeinsamen Lösung. Offensichtlich deckt eine Verknüpfung beider Technologien das ganze Spektrum am besten ab. Eine kombinierte Lösung hebt die jeweiligen Stärken hervor, sodass ein umfassendes System für große Datenmengen und eine echte Big Data Solution entsteht.