Konzeption einer Komponentenarchitektur für prozessorientierte OLTP- & OLAP-Anwendungssysteme

Prozessorientierte Data-Warehouse-Systeme (DWH-Systeme) stellen, im Vergleich zu klassischen DWH-Systemen, neben entscheidungsunterstützenden Daten zum Ergebnis von Geschäftsprozessen auch Daten zu deren Ablauf bereit. Sie sind dabei auf zwei wesentliche Szenarien ausgerichtet: Das erste Szenario hat die Bereitstellung multidimensionaler, prozessbezogener Daten zum Ziel, mit denen die Gestaltung von Prozessen unterstützt werden kann. Das zweite Szenario hat die Datenbereitstellung und die Entscheidungsfindung mit niedriger Latenz zum Ziel. Es ist auf steuernde Maßnahmen in laufenden Prozessinstanzen ausgerichtet. Zur Unterstützung beider Szenarien wird im vorliegenden Beitrag ein Architekturkonzept für prozessorientierte OLTP- & OLAP-Anwendungssysteme, auf der Basis von Komponenten, vorgeschlagen. Das Architekturkonzept berücksichtigt dabei neben der Realisierung der Funktionen eines prozessorientierten DWH-Systems auch deren Integration mit Funktionen operativer Teilsysteme sowie Funktionen zur automatisierten Entscheidungsfindung. Weitere im Architekturkonzept berücksichtigte Anforderungen sind die zeit- und bedarfsgerechte Informationsversorgung heterogener Nutzergruppen sowie die flexible Anpassbarkeit an Veränderungen in Geschäftsprozessen

Beschreibung, Verwaltung und Ausführung von Arbeitsabläufen im autonomen Datenbank-Tuning

In den letzten Jahrzehnten wurde die Administration von IT-Systemen zunehmend aufwendiger und kostspieliger. Zur Gewährleistung einer hohen Verfügbarkeit und Performance dieser Systeme reichen eine kontinuierliche manuelle Administration und Optimierung der Systeme im laufenden Betrieb kaum noch aus. Initiativen wie das Autonomic Computing versuchen daher, die Administrationskomplexität neuer Systeme zu reduzieren, indem sie eine Automatisierung der komplexen Systemverwaltungs- und -konfigurationsaufgaben und ihre anschließende Übertragung an die Systeme selbst ermöglichen. Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, die Übertragbarkeit der Konzepte des Autonomic Computing auf das Datenbank-Tuning zu untersuchen und eine Infrastruktur zur Automatisierung typischer Datenbank-Tuning-Aufgaben unter Reduzierung menschlicher Interaktion zu konzipieren. Als eine der Grundvoraussetzungen für die Automatisierung der Datenbank-Tuning-Aufgaben wurden hier die Beschreibung und Modellierung des Tuning-Wissens identifiziert. Die vorgestellten Konzepte ermöglichen es den Administratoren daher, sowohl die Problemsituationen als auch die entsprechenden bewährten Tuning-Abläufe zu erfassen und im System zu hinterlegen. Mit Hilfe einer auf diesen Konzepten aufbauenden Architektur lassen sich IT-Systeme kontinuierlich überwachen und beim Feststellen eines problematischen Verhaltens entsprechende, vorab im System hinterlegte Tuning-Abläufe einleiten. Dabei können sowohl der Überwachungs- als auch der Tuning-Prozess in Abhängigkeit von der anliegenden Arbeitslast und unter der Einbeziehung von Metadaten bzw. nutzerdefinierten Tuning-Zielen beeinflusst werden. Zur Unterstützung einer kollaborativen Entwicklung und eines Austauschs von Tuning-Praktiken wird in dieser Arbeit weiterhin eine Community-Plattform konzipiert. Dabei spielen insbesondere Konzepte zur effizienten, feingranularen, semantikreichen Speicherung, Versionierung und Evolution von Tuning-Praktiken eine wichtige Rolle

Gewinnung, Verwaltung und Anwendung von Performance-Daten zur Unterstützung des autonomen Datenbank-Tuning

In den letzten Jahrzehnten ist die Komplexität und Heterogenität von Informationssystemen rapide gestiegen. Die Folge ist, dass viele moderne IT-Systeme aufgrund ihrer heterogenen Architektur- und Applikationsvielfalt sehr kostenintensiv in der Entwicklung, fehleranfällig in der Nutzung und schwierig durch Administratoren kontrollier- bzw. konfigurierbar sind. Initiativen wie das Autonomic Computing helfen, der steigenden Komplexität Herr zu werden, indem sie den „Problemfaktor Mensch“ entlasten und Technik nutzen, um Technik zu verwalten. Durch die Anpassung bzw. Erweiterung der System-Umgebung versuchen derartige Ansätze neben derzeitiger manueller, reaktiver Performance-Optimierung, eine automatisierte reaktive und proaktive Performance-Kontrolle zu gewährleisten. Zentrale Grundvoraussetzung für eine autonome Infrastruktur ist eine verlässliche, globale Daten- bzw. Wissensbasis. Wir erarbeiten, wie Performance-Daten über das Verhalten und den Zustand des Systems mit aus dem Data-Warehousing bekannten Techniken gesammelt, konsolidiert, verwaltet und zur Laufzeit ausgewertet werden können. Neben der Architektur und den funktionalen Komponenten eines solchen Performance Data Warehouse wird zudem dessen Datenmodell erläutert und die Anbindung an das vorausgehende Monitoring sowie die nachfolgende Analyse spezifiziert. Mit dem Ziel, die menschliche Vorgehensweise „nachzuahmen“ und somit die Administratoren bei ihren Routine-Tätigkeiten zu entlasten, widmen wir uns der Konzipierung und Beschreibung einer möglichen Infrastruktur zur Automatisierung typischer Tuning-Aufgaben. Wir erarbeiten allgemein und anhand von Beispielen, wie Tuning-Wissen und bewährte Praktiken von DBAs abgebildet, in Form von Workflows formalisiert und zur Laufzeit für die Problemlösung angewendet werden können

Exploring Data Hierarchies to Discover Knowledge in Different Domains

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