Datenmanagement für Unternehmensanwendungen im Kontext heutiger Anforderungen und Trends

Jens Krueger,Martin Grund, Christian Tinnefeld, Benjamin Eckart, Alexander Zeier,Hasso Plattner

semanticscholar(2010)

引用 0|浏览0
暂无评分
摘要
Zusammenfassung Unternehmensanwendungen werden traditionell in OLTP1 und OLAP2 unterteilt. Während sich viele Forschungsaktivitäten der letzten Jahre auf die Optimierung dieser Trennung fokussieren, haben – im Speziellen während des letztes Jahrzehnts – sich sowohl Datenbanken als auch Hardware weiterentwickelt. Einerseits gibt es Datenmanagementsysteme, die Daten spaltenorientiert organisieren und dabei ideal das Anforderungsprofil analytischer Anfragen abdecken. Andererseits steht Anwendungen heute wesentlich mehr Hauptspeicher zur Verfügung, der in Kombination mit der ebenfalls wesentlich gesteigerten Rechenleistung es erlaubt, komplette Datenbanken von Unternehmen komprimiert im Speicher vorzuhalten. Beide Entwicklungen ermöglichen die Bearbeitung komplexer analytischer Anfragen in Sekundenbruchteilen und ermöglichen so komplett neue Geschäftsprozesse und applikationen. Folglich stellt sich die Frage, ob die künstlich eingeführte Trennung von OLTP und OLAP aufgehoben werden kann und sämtliche Anfragen auf einem vereinten Datenbestand arbeiten können. Dieser Artikel betrachtet hierfür die Charakteristiken der Datenverarbeitung in Unternehmensanwendungen und zeigt wie ausgesuchte Technologien die Datenverarbeitung optimieren können. Ein weiterer Trend ist die Verwendung von Cloud Computing und somit die Auslagerung des
更多
查看译文
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要