2020-06-12
114
Лекция 7
Выбор метода реализации Хранилищ данных
Способы доступа к источникам данных определяют архитектуру аналитических платформ. В соответствии с используемыми способами все аналитические платформы делятся на две группы.
Платформы первой группы ориентированы на работу с выделенными источниками данных - хранилищами и витринами данных, которые специально сформированы для аналитической обработки, что выражается и в особых структурах и моделях данных этих источников. В настоящее время наибольшее признание в качестве модели данных для анализа данных получила многомерная модель, которая может быть реализована и средствами реляционных СУБД, и средствами многомерных (OLAP) СУБД. Эффективность и удобство выполнения анализа при использовании последних значительно выше, чем при применении реляционных СУБД, поэтому OLAP-серверы является ядром аналитических платформ первой группы. К этой группе относятся аналитические платформы Microsoft, Hyperion Solutions, «старая» аналитическая платформа Oracle (теперь Oracle Business Intelligence Suite Standard Edition) и др.
|
|
|
Платформы второй группы, а это прежде всего платформы компаний Business Objects, Cognos, Microstrategy, разработаны для работы с более широким кругом источников, в который помимо хранилищ и витрин данных (реляционных и многомерных) входят «обычные» базы данных, создаваемые транзакционными (класса OLTP) системами, и, возможно, другие источники данных: XML-файлы, плоские файлы, файлы MS Excel … Можно сказать, что эти платформы в принципе «равноудалены» от различных источников данных.
В состав платформ второй группы не входят OLAP-серверы и другие средства непосредственного доступа к источникам данных, для доступа к данным в этих платформах используются в основном стандартные интерфейсы к соответствующим серверам: ODBC/JDBC для доступа к реляционным базам/хранилищам, MDX (MultiDimensional eXpressions - язык запросов для простого и эффективного доступа к многомерным структурам данных, наподобие языка SQL) для доступа к многомерным (OLAP)… Кроме того, в некоторых платформах используются и «родные» для конкретных источников интерфейсы. Например, интерфейс OCI (Oracle Call Interface) для доступа к базам данных Oracle, интерфейс XMLA (XML for Analysis - xml-стандарт) для доступа к многомерным хранилищам SAP BI/BW, интерфейсы к базам данных популярных пакетов.
Рынок BI
Согласно исследованиям, проведенным компанией The OLAP Report, безусловным лидером мирового рынка BI в 2006 году стала компания Microsoft - доля ее систем на рынке составляла 31,6%. За ней следовала Hyperion (18,9%) и Cognos (12,9%.) Замыкали пятерку лидеров Business Objects и MicroStrategy (по 7,3% у каждого). SAP в 2006 году сумел завоевать только 5,8% рынка.
|
|
|
Следует отметить, что в 2006 году на мировом олимпе BI корпорации Oracle принадлежало всего 2,8%. Однако этот показатель получен без учета прикладных партнерских продуктов, построенных на базе решений Oracle. Кроме того, сама компания за прошедший год сделала ряд громких приобретений: под ее марку перешли знаменитые продукты Siebel и Hyperion. Siebel Analytics стал основой для новой платформы Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, а Hyperion вошел в состав Oracle BI Suite EE Plus. Немного спустя компанию Sunopsis с ее ETL-решением постигла та же участь - теперь это новый продукт Oracle Data Integrator. Таким образом, четко прослеживается стратегия Oracle, направленная на развитие этого направления не только за счет собственных разработок, но и за счет поглощений конкурентов.
Прямой конкурент Oracle - компания IBM - тоже не заставила себя долго ждать и объявила о громком приобретении Cognos, известной своим мощным аналитическим комплексом. Несколько лет назад IBM уже поглотила компанию Ascential и представила ее ETL-продукт под новым названием Data Stage. Принимая также во внимание тот факт, что IBM является еще вендором серверных платформ и СУБД DB2, можно предположить, что ее предложение составит серьезную конкуренцию другим участникам рынка.
Однако и другие игроки тоже не остались в стороне: крупнейший производитель ERP систем SAP объявил о приобретении французско-германской компании Business Objects, широко известной своими инструментами репортинга.
Таким образом, прошедший год ознаменовался укреплением позиций лидеров за счет слияний и поглощений, в результате чего расстановка сил на международном рынке BI несколько изменилась.
Распределение позиций игроков рынка BI на мировом рынке, 2006 г*.
Так, по-прежнему на первом месте осталась компания Microsoft. На втором месте оказался Oracle, которому теперь принадлежит 21,7%. SAP занял третье место, набрав 13,1%. Четвертое и пятое места принадлежат соответственно компаниям IBM (12,9%) и MicroStrategy (7,3%).
Продукция Microsoft
Фирма Microsoft твердо убеждена, что ее продукты позволяют значительно усовершенствовать процесс создания хранилища данных. Она разработала продукт DataWarehousing Framework, в котором объединены различные технологии (доступ к данным, метаданные, преобразования, запрос конечного пользователя и т.д.) во всех ЭШлах построения и использования хранилища данных, а также управления им. Фирма Microsoft, кроме того, обеспечила поддержку каждого компонента Warehousing Network в продуктах Microsoft Office, BackOffice и Visual Studio. Microsoft тесно сотрудничает и с другими фирмами – производителями продуктов разработки хранилища данных с целью создания Data Warehousing Alliance. Все эти фирмы работают на основе общих технологий и протоколов, которые были установлены для Warehousing Framework. Это позволяет повысить совместимость и возможность взаимодействия различных продуктов на рынке технологий создания хранилищ данных [8].
В СУБД MicrosoftSQLServer 7.0 предусмотрено много средств, которые могут помочь в построении хранилища данных. Поддержка больших баз данных, оптимизация запросов и репликация — все эти функции делают SQLServer мощным инструментом для создания хранилища или витрины данных (рис. 5). Гетерогенные запросы позволяют объединить результирующие наборы из нескольких источников данных OLEDB или ODBC. Кроме того, к вашим услугам службы преобразования данных (DTS), склад (Repository) для хранения метаданных, OLAP-средства для принятия решений (DecisionSupportServices) и MicrosoftEnglishQuery (выполнение запросов на английском языке) [10].
| SQL Server |
| MicrosoftDecisionSupportServices |
| MicrosoftEnglishQuery |
| OLE DB |
| ODBS |
| DTS |
| REPOSITORY |
Рис. 5. Схема работы с хранилищем данных при помощи продукции Microsoft
Службы преобразования данных (DataTransformationServices – DTS) – это универсальный набор инструментов, встроенный в SQLServer 7.0. Он позволяет легко импортировать, экспортировать и преобразовывать данные, перемещая их между любыми двумя источниками, которые поддерживают OLEDB. В каком-то смысле DTS — это своего рода насос данных, с помощью которого можно перемещать исходные записи с одного места на другое с помощью простого интерфейса мастера.
|
|
|
В DTS предусмотрены службы импорта и экспорта данных из различных источников:
· источников данных, поддерживающих OLEDB: Oracle, SQLServer 4.2, 6.5 и др.;
· источников данных, поддерживающих ODBC: DB2 на MVS, данных AS400, Informix, MicrosoftAccess, MicrosoftExcel и др.;
· текстовых ASCII-файлов, содержащих поля фиксированной длины или разделенных символами-ограничителями.
Приложение MicrosoftRepository — это инфраструктура для хранения и совместного использования метаданных. Оно позволяет простым способом описывать данные, находящиеся в хранилище. С помощью склада информационные структуры данных можно хранить отдельно от самих данных; к этим структурам также можно обращаться из других компонентов архитектуры хранилища данных. Склад хранилища данных обладает следующими возможностями:
· сохраняет модели данных со звездообразной структурой;
· заносит в каталог связи между элементами данных и исходными СУБД;
· регистрирует преобразования данных и родословные данных:
· сохраняет правила выборки данных и репликации;
· поддерживает работу команды разработчиков.
Службы поддержки принятия решений фирмы Microsoft (MicrosoftDecisionSupportServices) — это инструменты, позволяющие сделать общедоступными возможности OLAP и информацию, находящуюся в хранилище. С их помощью можно представить информацию из хранилища в виде многомерных кубов, что способствует проведению анализа данных.
Главные особенности и преимущества MicrosoftDSS:
· доступ к любому поддерживающему OLEDB источнику данных;
· поддержка MOLAP (многомерной интерактивной аналитической обработки), ROLAP (реляционной OLAP) и HOLAP(гибрида первых двух);
· объединение возможностей хранения данных SQLServer и анализа данных Excel путем поддержки средств создания свободных таблиц;
|
|
|
· возможность проведения анализа данных в автономном режиме, например во время передвижения в автомобиле, самолете и т.д.
· возможность перехода от настольной системы к общей модели для всего предприятия.
Продукция Sybase
Adaptive Server IQ – это СУБД, оптимизированная для анализа данных на уровне физического дизайна. Уникальная архитектура IQ позволяет обрабатывать незапланированные аналитические запросы в десятки-сотни раз быстрее, чем традиционные СУБД. При этом вместо разбухания данных в хранилище происходит их сжатие [7].
СУБД Sybase Adaptive Server IQ специально разработана для высокоскоростного анализа данных. Благодаря использованию передовой технологии обработки запросов, уникальных способов индексирования и алгоритмов, оптимизирующих производительность, удалось увеличить скорость выполнения нерегламентированных запросов более чем в 100 раз по сравнению с традиционными CУБД и поддерживать производительность, несмотря на увеличение числа пользователей и на изменение типов запросов в зависимости от потребностей бизнеса. В отличие от технологий традиционных СУБД, Adaptive Server IQ обеспечивает отличную производительность без интенсивной настройки (рис. 6).
| PowerDesigner® WarehouseArchitect™ |
| СУБД Sybase Adaptive Server IQ Multiplex |
| Warehouse Control Center |
| Infomaker |
| Sybase PowerStage |
| REPOSITORY |
Рис. 6. Схема работы с хранилищем данных при помощи продукции Sybase
Технологии Adaptive Server IQ обеспечивают высокую скорость анализа данных, гибкость и экономичность одновременно с эффективной поддержкой большого количества пользователей. Sybase Adaptive Server IQ обеспечивает высокие показатели в таких областях как:
· Быстрота:
oМолниеносная скорость выполнения запросов благодаря патентованному, ориентированному на столбцы, методу хранения данных и революционным технологиям индексирования;
oБыстрая параллельная загрузка.
· Гибкость:
oПоддержка запросов любой сложности.
oПростота интеграции в гетерогенные системы за счет открытой архитектуры любой схемы.
oПоддержка широкого спектра платформ (Sun, HP, IBM, SGI, NT).
· Экономичность:
oСжатие данных от 15% до 40%.
oМасштабируемость – поддержка от десятков до тысяч пользователей.
oНе требует настройки, низкая стоимость обслуживания.
oВозможность построения эффективных решений для организации хранилищ на недорогих платформах.
Обычно для управления очень большими объемами информации используются традиционные реляционные базы данных, хранящие данные построчно. Традиционные СУБД хорошо приспособлены для использования в системах оперативной обработки данных (OLTP), где важен быстрый доступ к конкретной строке и частая модификация данных. В случае работы с системами поддержки принятия решений (DSS), нет необходимости работы со всей строкой целиком, так как большинство бизнес задач требует от нас работы только с определенным набором полей. В этом случае чтение всей строки влечет неоправданную затрату ресурсов и значительно усложняет или делает невозможным одновременную работу большого количества пользователей со сверхбольшими базами данных VLDB. Кроме того, с ростом объема исходных данных в традиционных СУБД происходит неуправляемое увеличение объемов хранилища, что требует сложного, дорогостоящего сопровождения и администрирования.
Sybase Adaptive Server IQ Multiplex использует особый, ориентированный на столбцы, метод хранения данных. Такой подход в сочетании с новыми индексными технологиями, преодолевающими ограничения традиционных индексов, значительно ЭШеляет процесс выполнения запросов и снижает требования к объему дискового пространства. Благодаря этому Sybase Adaptive Server IQ Multiplex обеспечивает доступ тысячам ЭШезователей к терабайтным хранилищам данных по цене намного меньшей, чем у конкурентов. Технологии Sybase Adaptive Server IQ Multiplex обеспечивают практически неограниченную масштабируемость при простоте и низкой стоимости внедрения и обслуживания.
Применение режима Multiplex позволяет легко создавать кластерные решения на базе обычных серверов, что позволяет повысить отказоустойчивость и эффективнее использовать ресурсы хранилища.
Ниже приведены несколько технических характеристик Adaptive Server IQ 12.
· Корпоративная производительность
oСкорость выполнения запросов в 10 – 100 раз выше, чем для традиционных реляционных СУБД;
oСкорость загрузки с полной индексацией составляет до 40 ГБ/час.
· Открытость и совместимость
oПоддержка SQL 95 и Sybase Т-SQL;
oВозможность локализации;
oХранимые Java процедуры и пользовательские функции.
· Операционная гибкость
oДинамическое обновление для обеспечения круглосуточной работы;
oПолное управление транзакциями;
oПоддержка NT и UNIX.
· Наименьшие расходы на содержание из всех серверов систем поддержки принятия решении
oСжатие данных в отношении 5:1 по сравнению с традиционными PСУБД;
oНевысокие требования к памяти;
oНевысокие требования к сопровождению и обучению;
oЛегкость настройки.
· Неограниченная масштабируемость
oОт сотен до тысяч пользователей;
oСохранение высокой производительности при работе с данными, объемом превышающим 280 триллионов записей и 16 000 полей;
oЭкономичная поддержка сверхбольших баз данных – объемом до 128 ТБ данных;
oВозможности мультиплексирования – Multiplex.
· Независимость от источников данных
oИнтегрированная поддержка Oracle, Informix, Microsoft, DB2, Teradata, AS/400, VSAM, и других систем.
Также Sybase обладает и своим инструментальным средством для построения хранилищ данных — Sybase Warehouse Studio. Данное ПО значительно упрощает процесс разработки и обслуживания хранилища. В комплект входят: Warehouse Architect — CASE-средство проектирования хранилища, Warehouse Control Center — средство управления метаданными и администрирования хранилища, Infomaker — генератор отчетов и пр.
Sybase Warehouse Studio — это открытая среда для проектирования хранилищ данных и управления метаданными, которая упрощает процесс разработки и обслуживания хранилища, одновременно предоставляя небывалую гибкость в выборе серверных платформ для хранилища и приложений для Бизнес-Анализа. Warehouse Studio — это мощный инструмент для быстрой разработки бизнес-приложений, приносящий реальный результат, как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения времени и технологии.
Достоинства Sybase Warehouse Studio:
· Ключ к быстрой разработке – этот комплект инструментов для проектирования и управления хранилищем данных, направленный на максимально быстрое получение результата как в области технологии, так и в бизнес-области;
· Широкая поддержка РСУБД – поддерживаются все основные серверы ЭШеляонных баз данных, включая Oracle, Microsoft SQL Server, Informix, DB2 и Sybase;
· Интегрированность — концепция технологии Warehouse Studio – дать разработчику единый простой инструмент для работы с хранилищами данных;
· Простой доступ для пользователей – средства управления метаданными позволяют конечным пользователям как просматривать содержание каталога хранилища, так и строить свои собственные запросы, используя популярные бизнес-приложения для анализа и построения отчетов, такие как Cognos, Brio, Business Objects, English Wizard;
· Глобальное управление метаданными — Warehouse Studio включает инструменты для импорта, синхронизации и использования метаданных, позволяющие управлять единым каталогом метаданных всех хранилищ и витрин данных предприятия.
На начальном этапе, проектировании, Warehouse Studio предлагает PowerDesigner® WarehouseArchitect™, позволяя графически спроектировать практически все детали будущего хранилища. В последующем WarehouseArchitect позволяет сгенерировать sql-скрипты для загрузки хранилища данных и даже передать необходимую информацию бизнес-приложению таким образом, чтобы пользователи могли немедленно приступить к работе с хранилищем. Поддерживая различные схемы дизайна: реляционную, многомерную, «звезда», «снежинка», WarehouseArchitect предоставляет эффективный инструмент для построения хранилища любого уровня сложности.
Наличие мощного механизма генерации отчетов позволяет в любой момент иметь качественную документацию модели и удобный доступ к специфическим объектам хранилища: фактам, размерностям, внешним таблицам, атрибутам, метрикам и многомерным кубам.
Начиная с дизайна хранилища и заканчивая вводом его в эксплуатацию, Warehouse Control Center™ позволяет импортировать, синхронизировать, администрировать и использовать логические и физические метаданные обо всех хранилищах и витринах данных предприятия, размещая их в центральном репозитарии.
Для управления процессом импорта, преобразования и загрузки данных Warehouse Studio эффективно интегрируется с лидером рынка Sybase PowerStage. Информация PowerStage о схеме преобразования данных может импортироваться в репозитарий метаданных Warehouse Control Center.
Продукция Oracle
Направление хранилищ данных и аналитических систем является сегодня для компании Oracle одним из самых приоритетных. Будучи поставщиком полного технологического решения в данной области, Oracle выпускает новые продукты и постоянно совершенствует существующие.
В общем виде, технология функционирования любой корпоративной ЭШеляяионно-аналитической системы состоит в следующем. Данные поступают из различных внутренних транзакционных систем, от подчиненных структур, от внешних организаций в соответствии с установленным регламентом, формами и макетами отчетности. Вся эта информация проверяется, согласуется, преобразуется и помещается в хранилище и витрины данных. После этого пользователи с помощью специализированных инструментальных средств получают необходимую им информацию для построения различных табличных и графических представлений, прогнозирования, моделирования и выполнения других аналитических задач [3].
В соответствии с этим основными функциями информационно-аналитической системы являются:
· Извлечение данных из различных источников, их преобразование и загрузка в хранилище
· Хранение данных
· Анализ данных, включая регламентированные отчеты, произвольные запросы, многомерный анализ (OLAP) и извлечение знаний (data mining).
Обычно для выполнения этих функций используются различные продукты, что приводит к усложненной архитектуре системы, необходимости интегрировать разнородные инструментальные среды, дополнительным затратам на администрирование, проблемам согласования данных и метаданных на различных серверах.
Корпорация Oracle предлагает новый подход к созданию аналитических систем – единую и функционально полную платформу для решения всех перечисленных задач[4].
Основой решения является система управления базами данных Oracle9i Database, с помощью которой можно не только надежно хранить огромные объемы аналитической информации, но и эффективно выполнять процедуры извлечения данных из разнородных источников, согласовывать, агрегировать и преобразовывать эти данные в аналитическую информацию, загружать ее в хранилище. Кроме того, средствами этого же продукта поддерживаются различные методы анализа данных, включая многомерный анализ, прогнозирование, поиск закономерностей. Все эти функции реализуются описанными ниже специальными компонентами Oracle9i:
Компонент Data Warehouses объединяет те возможности сервера Oracle, которые предназначены для построения и эффективного использования хранилищ данных. Режимы функционирования базы данных для аналитических задач требуют специальных настроек параметров, методов индексирования и обработки запросов. Начиная с Oracle7, в СУБД Oracle стали появляться новые средства, с помощью которых совершенствовалась работы базы в режиме хранилищ и витрин данных. К их числу относятся параллельная обработка запросов, позволяющая наиболее полно использовать возможности многопроцессорных аппаратных платформ, эффективные битовые (bitmap) индексы и специализированные алгоритмы выполнения запросов, такие как хэш-соединения (hash joins), которые многократно повысили производительность обработки аналитических запросов. В СУБД Oracle имеется мощная возможность секционирования данных (partitioning), облегчающая управление и значительно ускоряющая обработку очень больших таблиц и индексов. Кроме того, появились новые схемы оптимизации, преобразующие запросы к типу «звезда», что позволяет избежать ресурсоемкого полного соединения справочных таблиц. Одним из важнейших усовершенствований в этом же направлении является технология управления суммарными данными на основе материализованных представлений (materialized views). Анализируя статистику работы системы, СУБД рекомендует администратору необходимые агрегаты, автоматически их создает и периодически обновляет. Затем при выполнении запросов с агрегированием система автоматически переписывает их таким образом, чтобы они обращались к суммарным данным, хранящимся в материализованных представлениях. Такой подход резко, иногда на несколько порядков, повышает производительность хранилища данных для конечных пользователей. Среди других технологий, связанных с быстродействием в аналитических задачах, — функциональные индексы, специальные операции для вычисления итогов и подитогов в отчетах, широкий спектр встроенных аналитических функций и ряд других.
ETL компонент — это расширение стандартных средств СУБД Oracle дополнительными командами и средствами, полезными для задач сбора и преобразования данных. К таким средствам относятся внешние таблицы, автоматическая фиксация изменения данных (change data capture), табличные функции, одновременный ввод и корректировка данных, ввод данных в несколько таблиц и др. [5].
Опция OLAP Services позволяет хранить и обрабатывать многомерную информацию на том же сервере баз данных, где находится реляционное хранилище. По функциональным возможностям OLAP Services сравнимы с многомерной СУБД OracleExpress и по существу завершают процесс интеграции технологии OracleExpress с реляционным сервером OracleDatabase. Средства OLAP Services поддерживают в полном объеме основной язык сервера Express, а для существующих баз данных Express обеспечивается их миграция в СУБД Oracle [6].
Средствами опции Oracle9i DataMining реализуется технология data mining, с помощью которой в больших объемах информации можно автоматически выявить ЭШелямерность и взаимосвязи, полезные для принятия управленческих решений.
Концепция построения систем поддержки принятия решений, предлагаемая Oracle, объединяет все компоненты, необходимые для создания и управления Хранилищем Данных, а также для использования накопленной в нем информации.
На рис.7. представлен набор программных средств Oracle, реализующих вышеперечисленные задачи.
| Oracle9i |
| Oracle Express |
| ETL |
| OLAP Services |
| Data Warehouses |
| REPOSYTORY |
| Oracle Reports |
| Application Server |
| JDeveloper |
| BI JavaBeans |
| Database |
| Data Mining |
| Oracle Warehouse Builder |
| Data Warehouses Method (DWM) |
| Server |
Рис. 7. Набор программных средств Oracle, реализующих технологию работы с ХД
Для разработки и развертывания хранилищ и витрин данных предназначен продукт Oracle Warehouse Builder, который представляет собой интегрированную CASE-среду, ориентированную на создание информационно-аналитических систем. Средствами этого продукта можно проектировать, создавать и администрировать хранилища и витрины данных, разрабатывать и генерировать процедуры извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников, эффективно управлять метаданными. Стандарты Common Warehouse Model, лежащие в основе репозитария Oracle Warehouse Builder, обеспечивают его интеграцию с различными аналитическими инструментальными средствами как Oracle, так и других фирм. Для организации доступа с рабочих мест аналитиков к данным хранилища и витрин используются специализированные рабочие места, поддерживающие необходимые технологии как оперативного, так и долговременного анализа. Аналитическая деятельность в рамках корпорации достаточно разнообразна и определяется характером решаемых задач, организационными особенностями компании, уровнем и степенью подготовленности аналитиков. В связи с этим современный подход к инструментальным средствам анализа не ограничивается использованием какой-то одной технологи. В настоящее время принято различать четыре основных вида аналитической деятельности:
· стандартная отчетность,
· нерегламентированные запросы,
· многомерный анализ (OLAP) и
· извлечение знаний (data mining).
Каждая из этих технологий поддерживается продуктами Oracle: для стандартной отчетности используется OracleReports, для формирования нерегламентированных отчетов и запросов — OracleDiscoverer, для сложного многомерного анализа – опция сервера Oracle9i OLAP Services вместе с Jdeveloper и BI JavaBeans или линия продуктов OracleExpress, а для задач «извлечения знаний опция OracleDataMining.
Важнейшей чертой аналитических инструментальных средств и приложений Oracle является их готовность к работе в среде Web. Менеджеры и аналитики, где бы они ни находились, могут получать информацию из Хранилищ и Витрин Данных в защищенной Интранет-архитектуре с помощью сервера приложений Oracle9i ApplicationServer.
Кроме собственно продуктов, обеспечивающих полное решение для корпоративной информационно-аналитической системы, корпорация Oracle предлагает оригинальную методологию выполнения проекта по созданию и сопровождению таких систем. Эта методология называется Data Warehouse Method (DWM) и является частью общего подхода Oracle к проектированию и реализации различных проектов.
Oracle BI Suite EE - самая «интеллектуальная» из аналитических платформ
Еще совсем недавно аналитики Gartner включали платформу Siebel Analytics лишь в группу «Провидцы» своего «магического квадрата» - Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms - отмечая технологические достоинства этой платформы, они не высоко оценили стратегию компании по ее продвижению. После покупки компании Siebel Systems корпорацией Oracle в прошлом году и решительных действий по ее развитию и продвижению, аналитики Gartner поменяли свое мнение. Попытаемся разобраться насколько заслуженно Oracle Business Intelligence Suite Enterprise Edition (Oracle BI Suite ЕЕ) оказалась, по мнению, Gartner в числе лидеров, особенно если учесть, что большинство российских специалистов знает об этой платформе очень немного.
Архитектура
Платформа Oracle BI Suite EE по способам доступа к данным и архитектуре относится ко второй группе. В архитектуре этой платформы (рис. 1) центральное место занимает аналитический сервер - Oracle BI Server, через который реализуется весь доступ к разнообразным источникам данных.
Этот сервер называют аналитическим сервером приложений (business intelligence application server), так как он поддерживает интерфейсы к реляционным и многомерным (OLAP) базам (ODBC, OCI, MDX, CLI), а также к плоским файлам, XML-документам, таблицам MS Excel, базам данных наиболее популярных приложений SAP R/3 и mySAP, Oracle e-Business Suite, JD Edwards Enterprise One, Peoplesoft Enterprise, Oracle Siebel CRM и др., а также выполняет роль интегратора, которая традиционно была прерогативой промежуточной области (staging area) хранилища данных. Пожалуй, Oracle BI Suite EE - это самая «всеядная» (в части источников данных) аналитическая платформа.
Oracle BI Server также обладает всей необходимой серверной инфраструктурой, включая управление сессиями, запросами, отменами и блокировками, ведением журналов и мониторингом активности, балансировкой нагрузки на сервер, и, самое главное, эффективной системой кеширования запросов пользователей и их результатов.
Основными архитектурными компонентами системы являются: Oracle BI Server, Oracle BI Web и Oracle Delivers Server.
