Dynamic Tiering: Daten effizient speichern mit Data Aging und SAP HANA Native Storage Extension
SAP HANA ist eine leistungsstarke In-Memory-Datenbank, die in Echtzeit große Datenmengen verarbeiten kann. Die Daten liegen dabei im teuren Hauptspeicher, der begrenzten Speicherkapazität hat. Doch nicht alle Daten müssen permanent im Hauptspeicher vorgehalten werden. Hier kommen die Technologien des Dynamic Tiering zum Einsatz, die SAP in den letzten Jahren entwickelt hat.
Data Aging
Data Aging ist eine Technologie auf Applikationsebene, mit der definiert und gesteuert wird, welche Daten nicht dauerhaft im Hauptspeicher verweilen müssen. Sie werden über Partitionierungsregeln in separaten Partitionen in SAP HANA gespeichert. So können große Datenmengen kostengünstiger abgelegt werden, ohne auf Geschwindigkeit und Verfügbarkeit verzichten zu müssen.
SAP HANA Native Storage Extension (NSE)
Eine weitere Technologie ist die SAP HANA Native Storage Extension (NSE), die auf technischer Ebene arbeitet. Ein Teil der Datenbank arbeitet dabei mit einem klassischen Tabellenpuffer, der nur einen kleinen Teil der Daten im Hauptspeicher vorhält. Die Entscheidung, welche Daten so abgelegt werden können, ist von Kunde zu Kunde unterschiedlich und muss gut geplant werden.
SAP rät heute von der Verwendung von Data Aging ab, da NSE eine effizientere Technologie darstellt. Für technische Daten und Protokollierungsdaten innerhalb von SAP S/4HANA kann NSE verwendet werden. Allerdings sollte das Einsparpotenzial gegenüber dem zusätzlichen Konfigurations- und Administrationsaufwand kritisch hinterfragt werden. Denn: Die erste Wahl für Einsparpotenziale bei den Applikationsdaten bleiben Datenvermeidung, Datenarchivierung und Datenlöschung.
Die gesetzlich vorgeschriebenen Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sind dabei besonders zu berücksichtigen. Aktuelle Informationen zu NSE im Zusammenhang mit SAP S/4HANA finden Sie in folgendem SAP Hinweis:
Insgesamt bietet Dynamic Tiering mit Data Aging und SAP HANA Native Storage Extension eine kosteneffiziente Möglichkeit, große Datenmengen zu verwalten und dabei auf Geschwindigkeit und Verfügbarkeit nicht verzichten zu müssen. Doch bei der Planung und Umsetzung sollten die individuellen Anforderungen und gesetzlichen Vorgaben sorgfältig berücksichtigt werden.