《电力大数据》走进大数据

2.1国内外厂商的技术和产品分析（续前章）

2.1.1 国外厂商

2.1.1.5 SAP 公司

SAP公司是全球领先的企业处理软件解决方案提供商。SAP为 Systems Applications and Products in Data Processing 的简称，是SAP 公司的产品——企业管理解决方案的软件名称。其主要业务为公司ERP软件以及相关业务产品，帮助企业实现成功管理。

SAP公司在大数据方面的业务重点主要是对SAP HANA实时数据平台的开发和利用。SAP HANA是一个软硬件结合体，提供高性能的数据查询功能，用户可以直接对大量实时业务数据进行查询和分析，而不需要对业务数据进行建模、聚合等。SAP内存数据库的数据并不是只在内存里，也会不停地写到硬盘里，基于内存计算技术的高性能实时数据计算平台。SAP HANA的快在于用大内存提供内存数据库，并在内存数据库里采用列式存储，从而可以将更多的数据装进内存(列式存储更适合数据压缩)。

SAP HANA提供多用途的内存应用设备.企业可以利用它即时掌握业务运营情况，从而对所有可用的数据进行分析，并对快速变化的业务环境做出迅速响应。通过SAP HANA,企业可以在业务运营期间，基于海量的实时详细信息，分析业务运营情况。企业可以探索和分析来源于所有数据源的全部运营数据。运营数据在产生时由内存获取，并通过灵活的视图迅速将分析信息呈现给用户。外部数据可轻松地被添加至分析模型，与整个企业的数据进行整合。通过SAP HANA可直接访问运营数据，而不影响SAP ERP和其他运营系统的性能。企业可以近乎实时地将主要交易表同步到内存中。以便在分析或查找时能够轻松地对这些表进行访问。一旦数据可通过内存访问，各个部门就可以从预订单据、销售线索、服务要求等大量列表中查找中个行项目，而不会对运营系统造成任何影响。这种高效的建模流程支持提供明细行项目的直接访问模型，以及支持更为复杂流程的分析模型。

除了 SAP HANA这款基于内存的大数据平台以外，SAP公司的另一款面向大数据处理的平台是SAP Sybase IQ。SAP Sybase IQ 一款高性能列式分析数据库，主要面向大数据的高级分析，它打破了数据分析的壁垒，并将其集成到企业级分析流程中。SAP Sybase IQ采用三层架构：基本层——数据库管理系统(DBMS);分析应用程序服务层(提供Java、C++等语言的API);顶层—Sybase IQ 生态系统。将基于 Hadoop的分析结果与运行于Sybase IQ中的查询相集成，充分利用Hadoop来识别海量结构化和非结构化数据集中的相关数据点，然后将Hadoop中的相关数据点集成到Sybase IQ中，以便利用传统数据和来自其他数据源的结果集进行分析。

Sybase ASE,全称力 Sybase Adaptive Server Enterprise,是一款成本低、高效、能够处理超大数据集的关系型数据库管理系统 (RDBMS)。面向大数据的处理要求，Sybase ASE基于以下两方面的提升：一是面向存储的优化，通过事务日志压缩，行内LOB存储技术等实现了数据规模的降低，减少了对存储的要求;二是采用更加简单和高效的LOB读取与运算，极大地减少了客户端与服务器之间的网络流量，同时也减少了对客户端内存的需求。

2.1.1.6 微软(Microsoft)公司

微软公司是世界PC ( Personal Computer,个人计算机)软件开发的先导，以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务业务为主。微软公司在大数据战略上形成了三步关键的发展模式：一是如何管理数据，如何获取、储数据，如何安全地保护数据：二是如何清理，如何发现相关的数据，如何将其他的数据与其连接起来; 三记如何在数据中得到洞察力，带来价值。

在技术和产品发展路线上，微软公司在前端以新一代SQL Server 2012为基准平台，将大数据管理起来中端以数据集市为依托，配以丰富的数据应用;后端以丰富的界面形式展现数据分析的结果，完成数据应用与分析的汇总。

其中，SQL server 2012是微软公司大数据战略的核心，它认为大数据的应用不仅仅是数据的存储，还有数据的应用。微软公司发布了一系列很有于意义的Hadoop组件。首先，微软在SQL Server公有云服务上发布了一款叫Isotope的Hadoop产品。微软接着发布了服务器版本，该版本着重在企业内部搭建一个Isotofp集群。该集群与传统的Hadoop集群相比基于三大优势：第一，前者与与微软Windows Server有非常好的集成，在该操作系统上有性能优化;第二，Isotope集群能很好地与企业的安全系统、认证系统进行整合; 第三，能够与微软传统的BI(业务分析)工具进行很好的整合;实现了SQL server对Hadoop的横向整合。

软硬件一体化设备在大数据解决方案中占据重要地位，IBM、 Oracle、惠普、EMC等IT巨头纷纷推出面向大数据的一体化产品和解决方案，稳固其在大数据时代的发展地位。在这方面，微软公司推出广PDW，即Parallel Data Warehouse,是针对企业数据仓库高度可扩展而设计的软硬一体机设备，采用“大规模并行处理(MPP) ” 体系结构。在数据处理方面，基于SQL Server 2012的并行数据仓库提供了全新的PolyBase数据处理技术，实现了用SQL语句对传统关系型数据库表与非关系型Hadoop数据表的统一查询，并能够在前端使用常用的Office工具(比如利用Office Excel)进行BI分析的操作和展示。PDW采用了xVelocity列存储技术，查询速度提升了10-50倍，满足了实时数据仓库的需求。其具有高密度Direct Attached Storage,存储容量提升7倍，横向扩展可以实现从几个TB到6PB的线性扩展。由于是软硬件一体机，内部经过了深度的优化整合，提升性能的同时，架构设计使得总体成本降低，PDW能够实现业界每TB更低的成本。

书名：电力大数据：能源互联网时代的电力企业转型与价值创造

ISBN：978-7-111-51693-4

作者：赖征田

出版日期：2016-01

出版社：机械工业出版社