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congrès
Paris




7, 8 et 9
février 2012
Accélérez vos entrepôts de données avec
les Appliances Microsoft
     SQL Server Fast Track
     Parallel Data Warehouse
7 Février 2012
Olivier Tolon - Spécialiste Solution SQL Server PDW
Gilbert Breton – Architecte SQL Server PDW
Microsoft
Agenda
•   Data Warehousing aujourd’hui & Challenges Associés
•   Vision Microsoft
•   Appliance ?
•   Rappel SMP / MPP
•   Solutions
     – SQL Server Fast Track Data Warehouse
          • Concept
          • Apports Architectures de référence
     – SQL Server Parallel Data Warehouse
          •   Architecture Hardware
          •   Architecture Logicielle
          •   Apports MPP
          •   Distributed Data Warehouse Architecture
•   Résumé
1
2
3
4
5



1   > 10TB   17%   34%

                                         4
                                     Appliances
2                  57%
                                       78%

                                                        5
3                  92%                                       Massive Parallel Processing

                                                                                       82 %
                         Croissance Marché

                                                  Source – TDWI, “Next Generation Data Warehouse Platforms”
Vision Microsoft Data Warehouse
Faire de SQL Server la plus rapide et la plus abordable des bases
       pour tous les clients quelle que soit la taille de base




  Evolutivité Massive à prix        Choix et flexibilité            Solution Data
            réduit                                               Warehouse Complete


                        Adminsitration Simplifiée du Data Warehouse
Appliance ????

   Définition générale
      • Dispositif, outil ou système conçu pour un
        usage particulier
   Transposition aux Entrepôts de Données :
      • Infrastructure matérielle dédiée
      • Logiciel SGBD dédié / Configuration optimisée
      • Service dédié
        (Assemblage/Installation/Maintenance…)
Goulots d’étranglement matériels potentiels

                                                                                         DISK   DISK
                            A           A




                                            FC SWITCH
                                   FC
            SQL SERVER
            CPU CORES
            WINDOWS




                                                                                     A
   SERVER




                            B     HBA   B
              CACHE




                                                                                            LUN




                                                                         CACHE
                                                        A    STORAGE             A
                                                        B   CONTROLLER           B       DISK   DISK
                            A      FC   A
                                  HBA                                                B
                            B           B
                                                                                            LUN




CPU Feed Rate   ? SQL Server Rate ? HBA Port Rate ?Switch Port Rate ? SP Port Rate ? LUN Read Rate ? Disk Feed Rate
                  Read Ahead

      ?                ?                    ?                 ?                  ?          ?             ?
Microsoft Data Warehousing
                  Offerings
                                                   Fast Track Data            Parallel Data
    Enterprise            BDW Appliance
                                                    Warehouse RA               Warehouse
                                                        Reference           Appliance for high end
 Scalable and reliable    Scalable and reliable
                                                  architectures offering    MPP Data Warehousing
SMP platform for data      platform for data
                                                        best price            delivering highest
 warehousing on any       warehousing on any
                                                  performance for data         scalability and
      hardware                 hardware
                                                      warehousing               performance

Ideal for data marts or                           Ideal for data marts or
                          Ideal for large data                               Ideal for high scale or
  small to mid-sized                                small to mid-sized
                          marts or mid-sized                                high performance data
   enterprise data                                 data warehouses with
                                 EDWs                                          marts and EDWs
  warehouses (EDWs)                               scan-centric workloads

                                                        Reference
                          Integrated Appliance                                   DW Appliance
                                                      Architectures
    Software only             (Software and                                     (Fully integrated
                                                      (Software and
                                Hardware)                                   Software and Hardware)
                                                        Hardware)

    Scale-Up DW              Scale-Up DW              Scale-Up DW           Scale-Out DW with MPP


   10s of terabytes          <5 terabytes            5–120 terabytes             5s - 100s of TB
Rappel SMP vs MPP
                                                                                   CPU


CPU   CPU                                                                                Stockage
                                                                                   CPU


                                       7
                                                                                   CPU
                                                                                   SMP
                                                                                         Stockage
                                       6                                           CPU




Stockage                               5
                                                                                   CPU



                                                                                         Stockage
                                                                                   CPU

CPU   CPU   CPU   CPU
                        Process Time



                                       4                                           CPU



                                                                                         Stockage
                                                                                   CPU
                                       3

                                                                                   CPU
                                                                                   MPP
                                       2                                                 Stockage
      Stockage                                                                     CPU




CPU   CPU   CPU   CPU                  CPU   CPU   CPU     CPU
                                                                                   CPU
                                        1
                                                                                         Stockage
                                                                                   CPU


                                       0
                                             1TB         5TB     10TB   15TB   20TBCPU

                                                                                         Stockage
                                                                                   CPU




                                                                                   CPU




                  Stockage                                                         CPU
                                                                                         Stockage
Avantages MPP
•   Evolutivité (Scalabilité)
•   Puissance CPU virtuellement illimité
•   Stockage virtuellement illimité
•   Architecture shared nothing limitation des contentions
    possible, notamment
    – Bus
    – Stockage
    – Memory
• Pas de goulet d’étranglement au chargement, autant de bases
  de données que de noeuds
Contrainte MPP
• Choix de la clé de distribution déterminant pour les performances du
  système
SQL Server Fast Track   Architecture de
Data Warehouse          référence
SQL Server Fast Track Data Warehouse

   Une méthode de conception de systèmes équilibrés
   et performance à un ratio prix/performances réduit
   pour les workloads Data Warehouse
   Des configurations de référence hardware
   développées en collaboration avec des partenaires
   constructeur et basées sur cette méthode
   Des Best practices de répartition, chargement et
   administration de données
Composants Fast Track Data Warehouse


                            Software:
                               • SQL Server 2008 Enterprise
                               • Windows Server 2008

                            Configuration guidelines:
                              • Physical table structures
                              • Indexes
                              • Compression
                              • SQL Server settings
                              • Windows Server settings
                              • Loading

                            Hardware:
                               • Tight specifications for servers,
                                 storage and networking
                               • ‘Per core’ building block
Matériels & Intégration
VIDEO

Fast Track en action
Fast Track SMP / PDW MPP
                                                      PDW
 2 Proc FT                3,5GB/sec                             16GB/sec
                                                     1 Rack

                                                      PDW
 4 Proc FT                7GB/sec                               32GB/sec
                                                     2 Racks

                                                      PDW
 8 Proc FT                14GB/sec                              48GB/sec
                                                     3 Racks

                                                      PDW
                             MPP                                64GB/sec
                      N * Débit Nominal
                                                     4 Racks
                          d’1 noeud


            Higly Tuned
   SAN
0,3GB/sec
                SAN                   Max physical throughput
             1,5GB/sec
SQL Server Parallel Data   Appliance
Warehouse
Introduction à Parallel Data Warehouse

              •   Offre appliance Enterprise Data Warehouse High End
                   –   Haute évolutivité - Dizaine à centaines de terabytes
                   –   Haute performance grâce à un système MPP


              •   Flexibilité et choix
                   –   Plusieurs Fournisseurs matériel possibles
                   –   Possibilité de déploiement au travers d’architecture distribuées


              •   Solution la plus complète
                   –   Solution data warehouse complète couvrant le poste de travail, data
                       warehouse d’ enterprise (EDW), et les data marts
                   –   Intégration forte avec l’offre de business intelligence Microsoft
                   –   Outillage complet: BI, ETL, MDM, et streaming data
Control Rack                                       Data Rack



                                                    Compute Nodes                           Storage Nodes
Control
Nodes
            Control Nodes                                        SQL

            Active / Passive
                                                                 SQL

                           SQL                                   SQL


                                                                 SQL

          Management Servers




                                                                       Dual Fiber Channel
                                                                 SQL




                                 Dual Infiniband
                                                                 SQL


Landing                   Built-in                               SQL
 Zone         Landing ZoneBackup
                                                                 SQL


                                                                 SQL

             Backup Node
                                                                 SQL

                                                   Spare Compute Node

            Private Network
Appliance Parallel Data Warehouse
Architecture matérielle


                                                                               Compute Nodes                              Storage Nodes


                                   Control Nodes                                               SQL


                                   Active/Passive
                                                                                               SQL



         Client Drivers                               SQL
                                                                                               SQL



                                                                                               SQL

                                                                                           Star Schema
                                 Management Servers                                            SQL
                                                                                                     Or




                                                                                                     Dual Fiber Channel
                                                            Dual Infiniband
         Data Center                                                                           SQL
         Monitoring                                                                     Normalized Data
                                                                                               SQL
                                   Landing Zone
                                                                                               SQL

       ETL Load Interface               Data stored
                                        on servers
                                                                                               SQL

                                    Backup Node
                                                                                               SQL

       Corporate Backup Backup
           Solution      Data
                                                                              Spare Database Server


    Corporate Network             Private Network
Apports PDW– Traitement parallèle massif
                     Control Rack                                        Data Rack



                                                              Compute Nodes                           Storage Nodes
                                                                                                                      La requête 1 est
                     Control Nodes
                                                                                                                      soumise à SQL Server
                                                                          SQL
                                                                                                                      sur le Control Node
                    Active / Passive
                                                             ?             SQL

      Requête 1                      SQL
                                                             ?            SQL

                                                             ?             SQL

                  Management Servers                         ?                                                        La requête est




                                                                                 Dual Fiber Channel
                                                                          SQL




                                           Dual Infiniband
                                                             ?                                                        exécutée sur les
                                                             ?             SQL                                        10 noeuds
                      Landing Zone                           ?            SQL
                                                                                                                      Le résultat est
                                                             ?             SQL
                                                                                                                      envoyé au client
                                                             ?             SQL
                       Backup
                       Node
                                                             ?             SQL


                                                             Spare Compute Node

                  Private Network
Apports PDW– Traitement parallèle massif
                        Control Rack                                        Data Rack



                                                                 Compute Nodes                           Storage Nodes
                                                                                                                         Requêtes multiples
                                                                                                                         exécutées simultanémen
                        Control Nodes                                        SQL                                         sur tous les noeuds
           ?           Active / Passive
                                                                ???? ? ???    SQL
                                                                                                                         PDW supporte le
   ?                                    SQL
                                                                ???? ? ???                                               requêtage pendant le
                         ? ? ??
                                                                             SQL
                                                                                                                         chargement de données
                                                                ???? ? ???
           ?             ?? ??
                                                                              SQL

                     Management Servers
                                                                ???? ? ???




                                                                                    Dual Fiber Channel
                                                                             SQL




                                              Dual Infiniband
    ?                                                           ?? ?? ? ???   SQL
                                                                ???? ? ???
                         Landing Zone
                                                                ???? ? ???   SQL


       ?                                                        ???? ? ???    SQL



               ?          Backup
                                                                ???? ? ???    SQL


                          Node                                  ???? ? ???    SQL

   ?                                                            Spare Compute Node
               ?
                     Private Network

 Performance hors normes grâce à la parallélisation massive des requêtes sur des
             nœuds ultra shared nothing hautement performants.
Possibilités de positionnement de
données
• Répliquée
  Une structure de table est copiée dans son intégralité sur chaque nœud PDW.


• Distribuée
  Une structure de table qui est répartie uniformément sur tous les nœuds sur la base
  d’une colonne de distribution uniforme. (Chaque distribution est une table physique
  séparée au niveau moteur de chaque nœud)


• Ultra Shared Nothing
  Capacité à mixé à la fois des tables distribuée et répliquées pour minimiser les
  mouvements entre les nœuds.
       • Les petites tables sont stockées plus efficacement en les répliquant sur
          chaque nœud.
       • Certaines opération seront alors plus efficaces (opérations mono nœuds, ex:
          jointure compatibles avec la clé de distribution)
Tables répliquées
Exemple de schéma en étoile:
      Les petites tables de dimensions sont répliquées
                                                         TD
                                                          TD          PD
                                                                       PD
                                                               SFSF
                                                               011-
                                                         SD
                                                          SD    08    MD
                                                                      MD

  Time Dim
 Date Dim ID
 Calendar Year                  Product Dim
 Calendar Qtr
 Calendar Mo                     Prod Dim ID             TD           PD
                                                               SF
 Calendar Day                    Prod Category
                                                               09-
                                 Prod Sub Cat            SD           MD
                                                               16
                                 Prod Desc




                 Sales Facts
                                                          TD           PD
                                                                SF
                 Date Dim ID
                                                                17-
                 Store Dim ID                             SD          MD
                                                                24
                 Prod Dim ID
                 Mktg Camp Id
                 Qty Sold
                 Dollars Sold


 Store Dim                         Mktg                  TD           PD
                                 Campaign                      SF
                                                               25-
 Store Dim ID                      Dim                   SD    32     MD
 Store Name                      Mktg Camp ID
 Store Mgr                       Camp Name
 Store Size                      Camp Mgr
                                 Camp Start
                                 Camp End


                                                         TD           PD
                                                                SF
                                                                33-
                                                         SD     40    MD
Tables distribuées
 Exemple de schéma en étoile;
       Les grandes tables de faits sont distribuées (hash) sur tous les « database
       serveurs » de la configuration
                                                                                     TD
                                                                                      TD          PD
                                                                                                   PD
                                                                                           SF
                                                                                            SF
                                                                                           01-
                                                                                             1
                                                                                     SD
                                                                                      SD   08     MD
                                                                                                  MD
  Time Dim
 Date Dim ID
 Calendar Year
 Calendar Qtr                   Product Dim
 Calendar Mo
 Calendar Day                    Prod Dim ID                                         TD           PD
                                                                                           SF
                                 Prod Category
                                                                                           09-
                                 Prod Sub Cat                                        SD           MD
                                                                                           16
                                 Prod Desc




                 Sales Facts
                                                                                      TD           PD
                                                                                            SF
                 Date Dim ID
                                                                                            17-
                 Store Dim ID                                                         SD          MD
                                                                                            24
                 Prod Dim ID
                 Mktg Camp Id
                 Qty Sold
                 Dollars Sold


 Store Dim                         Mktg                                              TD           PD
                                 Campaign                                                  SF
                                                                                           25-
 Store Dim ID                      Dim                                               SD    32     MD
 Store Name                      Mktg Camp ID
 Store Mgr                       Camp Name
 Store Size                      Camp Mgr
                                 Camp Start
                                 Camp End


                                                                                     TD           PD
                                                                                            SF
                                                                                            33-
                                                                                     SD     40    MD
SQL Server PDW : Create table…
   Create Table store_sales (column defs)
   with
   distribute_on (ss_item_sk),
   cluster_on (ss_date_sk),
   partition_on (ss_date_sk) range for values (0,1,2,3,4,5)


          Create Table h_store_sales_a
             Create Table h_store_sales b                     8 Cluster Index Tables per node
              Create Table h_store_sales_ …                   1 per File Group- Dist a to h
                 Create Table h_store_sales_h




                                                                      6 Partition functions
                                                                      (ss_date_sk) per table
                                                                      per filegroup


                                                                         8K
                                                                           8K
                                                                             8K          N-number of
                                                                               8K        Pages
                                                                                 8K
                                                                                            Tuple
PDW : Puissance de traitement
                                         Etapes élémentaires
                                                 d’exécution              Database Server             Q1
                     Control Node Madison
                                                                       Database Server              Q1 Q2
                                          Plan ID                   Database Server             Q1Q2 Q3
Select *                DSQL              Plan                   Database Server
from store_sales ;
                                                                                             Q1Q2Q3 Q4
                                                                   SQL Server                Q2Q3Q4 Q5

                                                                  mad_store_sales_a          Q3Q4Q5 Q6
                     Temp Table                                   mad_store_sales_b
                                                                                                  Q6 Q7
                                                                  mad_store_sales_c          Q4Q5
                                                                  mad_store_sales_d
                       Translation to SQL Server 2008                                          Q6Q7 Q8
                                                                  mad_store_sales_e          Q5
                       Select * from mad_store_sales_a
                                                                  mad_store_sales_f
                       Select * from mad_store_sales_b                                         Q7
                       Select * from mad_store_sales_c
                                                                  mad_store_sales_g          Q6 Q8
                                                                  mad_store_sales_h
                       Select * from mad_store_sales_d                                         Q8
                       Select * from mad_store_sales_e                                       Q7
                       Select * from mad_store_sales_f
                       Select * from mad_store_sales_g                                       Q8
                       Select * from mad_store_sales_h

                                                               Les 8 requêtes sont exécutées en
                                                               parallèle sur chacun des “Database
                      L’ensemble des requêtes est              Servers” au niveau de chacune des
                      envoyé à chacun des “Database            distributions
                      server” via Infiniband
VIDEO

Parallel Data Warehouse en action
Parallel Data Warehouse
               Expérience en mode appliance

• Matériel fournis par un seul fournisseur
• Choix parmi plusieurs fournisseurs
• Commandable par rack
• Le fournisseur:
  – Assemble l’appliance
  – Installe l’appliance avec OS, SQL
     Server, et logiciel PDW
• Appliance installée en 1 – 2 jours
• Support
  – Microsoft reçoit le 1er appel
  – Le partenaire matériel fourni le support
     site
Focus sur quelques avantages majeurs
SQL Server Parallel Data Warehouse
Prêt à l‘emploi 

• PDW livré prêt à l‘usage
  Complètement pré-installé & pré-configuré

• Plug & Play
• Industry Standard
   –   Software
   –   Servers
   –   Storage components
   –   Network Switches
   –   Cabling
   –   Licences
   –   Power consumption
   –   19“Racks
Simplicité d’utilisation
    Nativement optimisé – Création de base

 Spécification des tailles répliquée et distributée
 Création et dimensonnement automatiques des bases sur les
 noeuds
 CREATE DATABASE PDW
  WITH
  (AUTOGROW = ON,
  REPLICATED_SIZE = 1000 GB,
  DISTRIBUTED_SIZE = 100 GB,
  LOG_SIZE = 10 GB);
Simplicité d’utilisation
   Console d’administration
Backup

    Commande simple Command :

    BACKUP DATABASE PDW TO “PDW_FULL“




BACKUP database: 3.75 TB
 in 48 min. (avg. 1300 MB/sec)
RESTORE database:
in 1H 44min. (avg. 595 MB/sec)

Effective 1.29 TB stored on disk
Migration de données
Chargements ultra rapides

   Fichier plat 75 GB / 600 millions de lignes
                                     Option        Loadtime        MB/sec
                                     Reload        09 min 35 sec     133
                                     Append        09 min 42 sec     131
  Command syntax:
  dwloader.exe                       FastAppend    02 min 23sec      534.7
  -i D:TPCHlineItem.tbl
  -M Fastappend -E -m
  -d tpch_100gb
  -E -c -b 10000 -rt value -rv 100
  -R LineItem.tbl.rejects                         Sans
  -e ascii -t "|" -r rn                     optimisation :
  -U sa -P {password}                          45 fois plus
  -T tpch_100gb.dbo.lineitem_Load
                                                rapide...
Performance de copie

  Table LineItem précédemment chargée : 75 GB / 600 million
  de lignes
                                                      14 fois
select * into lineitem_compressed FROM                 plus
tpch_100gb.dbo.lineitem                               rapide




36 min 07 sec (SMP) contre 2 min 12 sec ... sur PDW
Architecture Data Warehouse distribuée
Flexibilité et alignement Business

   La technologie de copie                                            Permet le support de
   rapide de données                                                  groupe utilisateurs ayant
   permet des mouvements                                              des SLA différents:
   de données rapide et la                                            • Performance
   consistance entre l’ EDW                                           • Capacité
   et les Data Marts                                                  • Chargement
                                                                      • Concurrence
                                                                      • Sécurité




 Création de Data Marts SQL Server 2008, Fast Track Data Warehouse, et SQL Server
                                Analysis Services

  Une architecture distributée permet la flexibilité d’ajouter ou changer des workloads ou groupes
   d’utilisateurs variés, tout en maintenant la consistance des données au travers de l’entreprise.
Hub & Spoke
 Urbanisation maîtrisée
TOP                                                                                            UP




             Data Warehouse

                       Application E
                                          Master
                                         Data Mgmt

       Application A     Application D
        Fast Track          Fast Track
                                                  Infiniband
                                                                                        BOTTOM
       Application B                                                              App
DOWN                     Application C             App              App
                                                                                   C     App
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                                                                                   D
                                          Fast Track       Fast Track     Fast Track
Remote table copy

Création d’une tabler Heap sur un serveur destination SMP
NYCPDW-LZ01 :

CREATE REMOTE TABLE destdb.dbo.LineItem_test AT
( 'Data Source = NYCPDW-LZ01,1433; User ID = sa; Password = x
;' )
AS SELECT * FROM tpch_100gb.dbo.lineitem_load


 Résultat:                       Vériciation statut:

 21 min 25 sec !!!               SELECT * FROM sys.dm_pdw_dms_workers
 600 millions de lignes          WHERE type = 'PARALLEL_COPY_READER'
                                 and destination_info =
                                 '[destdb].[dbo].[LineItem_test]'
Performance

            Test Query Performance
 2,000


 1,800


 1,600


 1,400
         1,800
 1,200


 1,000               1,200                    Query Time (sec)


  800


  600


  400


  200


    -
                                     11   4
Conclusion - Points forts
•   Fast Track Data Warehouse offre
          • Haute performance SMP
          • 5 à 120 terabytes en v3.0
          • Déploiement rapide
•   Parallel Data Warehouse offre
      – Evolutivité Massive jusqu’à plusieurs 10 à plusieurs centaines de terabytes
      – Appliances massivement parallèles (Massively Parallel Processing: Query, Load)
      – Déploiement immédiat / Administration réduite
      – Chargement ultra rapide
      – Support de requêtes complexes et non prédictibles
      – Enterprise Data Warehouse Distribué (Hub & Spoke)
    • Commun
      – Choix de matériels standard et de type commodité
      – Intégration à la plateforme Microsoft BI et solutions tierces
Questions
• MERCI !

 otolon@microsoft.com
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Accélérez vos entrepôts de données avec les Appliances Microsoft : SQL Server Fast Track et Parallel Data Warehouse

  • 1. palais des congrès Paris 7, 8 et 9 février 2012
  • 2. Accélérez vos entrepôts de données avec les Appliances Microsoft SQL Server Fast Track Parallel Data Warehouse 7 Février 2012 Olivier Tolon - Spécialiste Solution SQL Server PDW Gilbert Breton – Architecte SQL Server PDW Microsoft
  • 3. Agenda • Data Warehousing aujourd’hui & Challenges Associés • Vision Microsoft • Appliance ? • Rappel SMP / MPP • Solutions – SQL Server Fast Track Data Warehouse • Concept • Apports Architectures de référence – SQL Server Parallel Data Warehouse • Architecture Hardware • Architecture Logicielle • Apports MPP • Distributed Data Warehouse Architecture • Résumé
  • 4. 1 2 3 4 5 1 > 10TB 17% 34% 4 Appliances 2 57% 78% 5 3 92% Massive Parallel Processing 82 % Croissance Marché Source – TDWI, “Next Generation Data Warehouse Platforms”
  • 5. Vision Microsoft Data Warehouse Faire de SQL Server la plus rapide et la plus abordable des bases pour tous les clients quelle que soit la taille de base Evolutivité Massive à prix Choix et flexibilité Solution Data réduit Warehouse Complete Adminsitration Simplifiée du Data Warehouse
  • 6. Appliance ???? Définition générale • Dispositif, outil ou système conçu pour un usage particulier Transposition aux Entrepôts de Données : • Infrastructure matérielle dédiée • Logiciel SGBD dédié / Configuration optimisée • Service dédié (Assemblage/Installation/Maintenance…)
  • 7.
  • 8. Goulots d’étranglement matériels potentiels DISK DISK A A FC SWITCH FC SQL SERVER CPU CORES WINDOWS A SERVER B HBA B CACHE LUN CACHE A STORAGE A B CONTROLLER B DISK DISK A FC A HBA B B B LUN CPU Feed Rate ? SQL Server Rate ? HBA Port Rate ?Switch Port Rate ? SP Port Rate ? LUN Read Rate ? Disk Feed Rate Read Ahead ? ? ? ? ? ? ?
  • 9. Microsoft Data Warehousing Offerings Fast Track Data Parallel Data Enterprise BDW Appliance Warehouse RA Warehouse Reference Appliance for high end Scalable and reliable Scalable and reliable architectures offering MPP Data Warehousing SMP platform for data platform for data best price delivering highest warehousing on any warehousing on any performance for data scalability and hardware hardware warehousing performance Ideal for data marts or Ideal for data marts or Ideal for large data Ideal for high scale or small to mid-sized small to mid-sized marts or mid-sized high performance data enterprise data data warehouses with EDWs marts and EDWs warehouses (EDWs) scan-centric workloads Reference Integrated Appliance DW Appliance Architectures Software only (Software and (Fully integrated (Software and Hardware) Software and Hardware) Hardware) Scale-Up DW Scale-Up DW Scale-Up DW Scale-Out DW with MPP 10s of terabytes <5 terabytes 5–120 terabytes 5s - 100s of TB
  • 10. Rappel SMP vs MPP CPU CPU CPU Stockage CPU 7 CPU SMP Stockage 6 CPU Stockage 5 CPU Stockage CPU CPU CPU CPU CPU Process Time 4 CPU Stockage CPU 3 CPU MPP 2 Stockage Stockage CPU CPU CPU CPU CPU CPU CPU CPU CPU CPU 1 Stockage CPU 0 1TB 5TB 10TB 15TB 20TBCPU Stockage CPU CPU Stockage CPU Stockage
  • 11. Avantages MPP • Evolutivité (Scalabilité) • Puissance CPU virtuellement illimité • Stockage virtuellement illimité • Architecture shared nothing limitation des contentions possible, notamment – Bus – Stockage – Memory • Pas de goulet d’étranglement au chargement, autant de bases de données que de noeuds Contrainte MPP • Choix de la clé de distribution déterminant pour les performances du système
  • 12. SQL Server Fast Track Architecture de Data Warehouse référence
  • 13. SQL Server Fast Track Data Warehouse Une méthode de conception de systèmes équilibrés et performance à un ratio prix/performances réduit pour les workloads Data Warehouse Des configurations de référence hardware développées en collaboration avec des partenaires constructeur et basées sur cette méthode Des Best practices de répartition, chargement et administration de données
  • 14. Composants Fast Track Data Warehouse Software: • SQL Server 2008 Enterprise • Windows Server 2008 Configuration guidelines: • Physical table structures • Indexes • Compression • SQL Server settings • Windows Server settings • Loading Hardware: • Tight specifications for servers, storage and networking • ‘Per core’ building block
  • 17. Fast Track SMP / PDW MPP PDW 2 Proc FT 3,5GB/sec 16GB/sec 1 Rack PDW 4 Proc FT 7GB/sec 32GB/sec 2 Racks PDW 8 Proc FT 14GB/sec 48GB/sec 3 Racks PDW MPP 64GB/sec N * Débit Nominal 4 Racks d’1 noeud Higly Tuned SAN 0,3GB/sec SAN Max physical throughput 1,5GB/sec
  • 18. SQL Server Parallel Data Appliance Warehouse
  • 19. Introduction à Parallel Data Warehouse • Offre appliance Enterprise Data Warehouse High End – Haute évolutivité - Dizaine à centaines de terabytes – Haute performance grâce à un système MPP • Flexibilité et choix – Plusieurs Fournisseurs matériel possibles – Possibilité de déploiement au travers d’architecture distribuées • Solution la plus complète – Solution data warehouse complète couvrant le poste de travail, data warehouse d’ enterprise (EDW), et les data marts – Intégration forte avec l’offre de business intelligence Microsoft – Outillage complet: BI, ETL, MDM, et streaming data
  • 20. Control Rack Data Rack Compute Nodes Storage Nodes Control Nodes Control Nodes SQL Active / Passive SQL SQL SQL SQL Management Servers Dual Fiber Channel SQL Dual Infiniband SQL Landing Built-in SQL Zone Landing ZoneBackup SQL SQL Backup Node SQL Spare Compute Node Private Network
  • 21. Appliance Parallel Data Warehouse Architecture matérielle Compute Nodes Storage Nodes Control Nodes SQL Active/Passive SQL Client Drivers SQL SQL SQL Star Schema Management Servers SQL Or Dual Fiber Channel Dual Infiniband Data Center SQL Monitoring Normalized Data SQL Landing Zone SQL ETL Load Interface Data stored on servers SQL Backup Node SQL Corporate Backup Backup Solution Data Spare Database Server Corporate Network Private Network
  • 22. Apports PDW– Traitement parallèle massif Control Rack Data Rack Compute Nodes Storage Nodes La requête 1 est Control Nodes soumise à SQL Server SQL sur le Control Node Active / Passive ? SQL Requête 1 SQL ? SQL ? SQL Management Servers ? La requête est Dual Fiber Channel SQL Dual Infiniband ? exécutée sur les ? SQL 10 noeuds Landing Zone ? SQL Le résultat est ? SQL envoyé au client ? SQL Backup Node ? SQL Spare Compute Node Private Network
  • 23. Apports PDW– Traitement parallèle massif Control Rack Data Rack Compute Nodes Storage Nodes Requêtes multiples exécutées simultanémen Control Nodes SQL sur tous les noeuds ? Active / Passive ???? ? ??? SQL PDW supporte le ? SQL ???? ? ??? requêtage pendant le ? ? ?? SQL chargement de données ???? ? ??? ? ?? ?? SQL Management Servers ???? ? ??? Dual Fiber Channel SQL Dual Infiniband ? ?? ?? ? ??? SQL ???? ? ??? Landing Zone ???? ? ??? SQL ? ???? ? ??? SQL ? Backup ???? ? ??? SQL Node ???? ? ??? SQL ? Spare Compute Node ? Private Network Performance hors normes grâce à la parallélisation massive des requêtes sur des nœuds ultra shared nothing hautement performants.
  • 24. Possibilités de positionnement de données • Répliquée Une structure de table est copiée dans son intégralité sur chaque nœud PDW. • Distribuée Une structure de table qui est répartie uniformément sur tous les nœuds sur la base d’une colonne de distribution uniforme. (Chaque distribution est une table physique séparée au niveau moteur de chaque nœud) • Ultra Shared Nothing Capacité à mixé à la fois des tables distribuée et répliquées pour minimiser les mouvements entre les nœuds. • Les petites tables sont stockées plus efficacement en les répliquant sur chaque nœud. • Certaines opération seront alors plus efficaces (opérations mono nœuds, ex: jointure compatibles avec la clé de distribution)
  • 25. Tables répliquées Exemple de schéma en étoile: Les petites tables de dimensions sont répliquées TD TD PD PD SFSF 011- SD SD 08 MD MD Time Dim Date Dim ID Calendar Year Product Dim Calendar Qtr Calendar Mo Prod Dim ID TD PD SF Calendar Day Prod Category 09- Prod Sub Cat SD MD 16 Prod Desc Sales Facts TD PD SF Date Dim ID 17- Store Dim ID SD MD 24 Prod Dim ID Mktg Camp Id Qty Sold Dollars Sold Store Dim Mktg TD PD Campaign SF 25- Store Dim ID Dim SD 32 MD Store Name Mktg Camp ID Store Mgr Camp Name Store Size Camp Mgr Camp Start Camp End TD PD SF 33- SD 40 MD
  • 26. Tables distribuées Exemple de schéma en étoile; Les grandes tables de faits sont distribuées (hash) sur tous les « database serveurs » de la configuration TD TD PD PD SF SF 01- 1 SD SD 08 MD MD Time Dim Date Dim ID Calendar Year Calendar Qtr Product Dim Calendar Mo Calendar Day Prod Dim ID TD PD SF Prod Category 09- Prod Sub Cat SD MD 16 Prod Desc Sales Facts TD PD SF Date Dim ID 17- Store Dim ID SD MD 24 Prod Dim ID Mktg Camp Id Qty Sold Dollars Sold Store Dim Mktg TD PD Campaign SF 25- Store Dim ID Dim SD 32 MD Store Name Mktg Camp ID Store Mgr Camp Name Store Size Camp Mgr Camp Start Camp End TD PD SF 33- SD 40 MD
  • 27. SQL Server PDW : Create table… Create Table store_sales (column defs) with distribute_on (ss_item_sk), cluster_on (ss_date_sk), partition_on (ss_date_sk) range for values (0,1,2,3,4,5) Create Table h_store_sales_a Create Table h_store_sales b 8 Cluster Index Tables per node Create Table h_store_sales_ … 1 per File Group- Dist a to h Create Table h_store_sales_h 6 Partition functions (ss_date_sk) per table per filegroup 8K 8K 8K N-number of 8K Pages 8K Tuple
  • 28. PDW : Puissance de traitement Etapes élémentaires d’exécution Database Server Q1 Control Node Madison Database Server Q1 Q2 Plan ID Database Server Q1Q2 Q3 Select * DSQL Plan Database Server from store_sales ; Q1Q2Q3 Q4 SQL Server Q2Q3Q4 Q5 mad_store_sales_a Q3Q4Q5 Q6 Temp Table mad_store_sales_b Q6 Q7 mad_store_sales_c Q4Q5 mad_store_sales_d Translation to SQL Server 2008 Q6Q7 Q8 mad_store_sales_e Q5 Select * from mad_store_sales_a mad_store_sales_f Select * from mad_store_sales_b Q7 Select * from mad_store_sales_c mad_store_sales_g Q6 Q8 mad_store_sales_h Select * from mad_store_sales_d Q8 Select * from mad_store_sales_e Q7 Select * from mad_store_sales_f Select * from mad_store_sales_g Q8 Select * from mad_store_sales_h Les 8 requêtes sont exécutées en parallèle sur chacun des “Database L’ensemble des requêtes est Servers” au niveau de chacune des envoyé à chacun des “Database distributions server” via Infiniband
  • 30. Parallel Data Warehouse Expérience en mode appliance • Matériel fournis par un seul fournisseur • Choix parmi plusieurs fournisseurs • Commandable par rack • Le fournisseur: – Assemble l’appliance – Installe l’appliance avec OS, SQL Server, et logiciel PDW • Appliance installée en 1 – 2 jours • Support – Microsoft reçoit le 1er appel – Le partenaire matériel fourni le support site
  • 31. Focus sur quelques avantages majeurs SQL Server Parallel Data Warehouse
  • 32. Prêt à l‘emploi  • PDW livré prêt à l‘usage Complètement pré-installé & pré-configuré • Plug & Play • Industry Standard – Software – Servers – Storage components – Network Switches – Cabling – Licences – Power consumption – 19“Racks
  • 33. Simplicité d’utilisation Nativement optimisé – Création de base Spécification des tailles répliquée et distributée Création et dimensonnement automatiques des bases sur les noeuds CREATE DATABASE PDW WITH (AUTOGROW = ON, REPLICATED_SIZE = 1000 GB, DISTRIBUTED_SIZE = 100 GB, LOG_SIZE = 10 GB);
  • 34. Simplicité d’utilisation Console d’administration
  • 35. Backup Commande simple Command : BACKUP DATABASE PDW TO “PDW_FULL“ BACKUP database: 3.75 TB in 48 min. (avg. 1300 MB/sec) RESTORE database: in 1H 44min. (avg. 595 MB/sec) Effective 1.29 TB stored on disk
  • 37. Chargements ultra rapides Fichier plat 75 GB / 600 millions de lignes Option Loadtime MB/sec Reload 09 min 35 sec 133 Append 09 min 42 sec 131 Command syntax: dwloader.exe FastAppend 02 min 23sec 534.7 -i D:TPCHlineItem.tbl -M Fastappend -E -m -d tpch_100gb -E -c -b 10000 -rt value -rv 100 -R LineItem.tbl.rejects Sans -e ascii -t "|" -r rn optimisation : -U sa -P {password} 45 fois plus -T tpch_100gb.dbo.lineitem_Load rapide...
  • 38. Performance de copie Table LineItem précédemment chargée : 75 GB / 600 million de lignes 14 fois select * into lineitem_compressed FROM plus tpch_100gb.dbo.lineitem rapide 36 min 07 sec (SMP) contre 2 min 12 sec ... sur PDW
  • 39. Architecture Data Warehouse distribuée Flexibilité et alignement Business La technologie de copie Permet le support de rapide de données groupe utilisateurs ayant permet des mouvements des SLA différents: de données rapide et la • Performance consistance entre l’ EDW • Capacité et les Data Marts • Chargement • Concurrence • Sécurité Création de Data Marts SQL Server 2008, Fast Track Data Warehouse, et SQL Server Analysis Services Une architecture distributée permet la flexibilité d’ajouter ou changer des workloads ou groupes d’utilisateurs variés, tout en maintenant la consistance des données au travers de l’entreprise.
  • 40. Hub & Spoke Urbanisation maîtrisée TOP UP Data Warehouse Application E Master Data Mgmt Application A Application D Fast Track Fast Track Infiniband BOTTOM Application B App DOWN Application C App App C App Fast Track Fast Track A B E App D Fast Track Fast Track Fast Track
  • 41. Remote table copy Création d’une tabler Heap sur un serveur destination SMP NYCPDW-LZ01 : CREATE REMOTE TABLE destdb.dbo.LineItem_test AT ( 'Data Source = NYCPDW-LZ01,1433; User ID = sa; Password = x ;' ) AS SELECT * FROM tpch_100gb.dbo.lineitem_load Résultat: Vériciation statut: 21 min 25 sec !!! SELECT * FROM sys.dm_pdw_dms_workers 600 millions de lignes WHERE type = 'PARALLEL_COPY_READER' and destination_info = '[destdb].[dbo].[LineItem_test]'
  • 42. Performance Test Query Performance 2,000 1,800 1,600 1,400 1,800 1,200 1,000 1,200 Query Time (sec) 800 600 400 200 - 11 4
  • 43. Conclusion - Points forts • Fast Track Data Warehouse offre • Haute performance SMP • 5 à 120 terabytes en v3.0 • Déploiement rapide • Parallel Data Warehouse offre – Evolutivité Massive jusqu’à plusieurs 10 à plusieurs centaines de terabytes – Appliances massivement parallèles (Massively Parallel Processing: Query, Load) – Déploiement immédiat / Administration réduite – Chargement ultra rapide – Support de requêtes complexes et non prédictibles – Enterprise Data Warehouse Distribué (Hub & Spoke) • Commun – Choix de matériels standard et de type commodité – Intégration à la plateforme Microsoft BI et solutions tierces
  • 44. Questions • MERCI ! otolon@microsoft.com gilbret@microsoft.com