에스베이스

Essbase
에스베이스
원저작자아보 소프트웨어
안정된 릴리스
21.3 / 2021년 12월, 8개월 전(2021-12년)
운영 체제Windows, Linux, IBM AIX, HP-UX, Solaris
유형다차원 데이터베이스
면허증.독자 사양
웹 사이트oracle.com/technetwork/middleware/essbase

Essbase는 분석 애플리케이션을 구축하는 플랫폼을 제공하는 다차원 데이터베이스 관리 시스템(MDBMS)입니다.Essbase는 1998년에 Hyperion Software와 합병한 Arbor Software의 제품으로 시작되었습니다.Oracle Corporation은 2007년에 Hyperion Solutions Corporation을 인수하여 2009년 현재 Oracle 시장에서는 사내 및 Oracle의 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 양쪽에 있는 "Oracle Essbase"로서 Essbase를 인수했습니다.2005년 후반까지 IBM은 Essbase의 OEM 버전을 DB2 OLAP [1]Server로 마케팅했습니다.

데이터베이스 연구자 E. F. Codd는 분석 시스템에 대한 12가지 규칙을 제시한 백서에서[2] "온라인 분석 처리"(OLAP)라는 용어를 만들었습니다(관계 모델을 정의하는 그의 유명한 12가지 규칙 집합에 대한 암시).Computerworld가 발행한 이 백서는 Essbase 기능에 대한 언급이 다소 명확했으며, 나중에 Codd가 Arbor Software의 후원을 받았다는 것이 밝혀지자 Computerworld는 논문을 [3]철회했습니다.

OLTP(Online Transaction Processing)와는 달리 OLAP는 트랜잭션이 아닌 사용자 쿼리를 처리하도록 최적화된 데이터베이스 기술을 정의합니다.그 결과 다차원 데이터베이스는 RDBMS(Transaction Processing Performance Council, TPC)와는 다른 벤치마크 세트(Analystic Performance Benchmark, APB-1)를 중심으로 퍼포먼스 요건을 설정했습니다.

Hyperion은 2005년에 많은 제품의 이름을 변경하여 Essbase에 Hyperion System 9 BI+ Analytic Services라는 정식 이름을 붙였지만, 새로운 이름은 실무자들에 의해 대부분 무시되었습니다.Essbase 브랜드는 나중에 마케팅 목적으로 공식 제품명으로 돌아왔지만, 서버 소프트웨어는 Oracle의 BIFS([4]Business Intelligence Foundation Suite) 제품에 통합될 때까지 "Analytic Services"라는 타이틀을 계속 유지하고 있었습니다.

2005년 8월, Information Age 잡지는 Essbase를 Netscape, BlackBerry, Google, 가상화, Voice Over IP(VOIP), Linux, XML, Pentium 프로세서 및 ADSL과 함께 과거 10년간 [5]가장 영향력 있는 기술 혁신의 하나로 선정했습니다.편집자 Kenny MacIver는 다음과 같이 말했습니다.Hyperion Essbase는 비즈니스 인텔리전스 맵에 온라인 분석 처리를 도입한 다차원 데이터베이스 기술입니다.이는 수십 개의 경쟁 OLAP 제품과 수십억 개의 OLAP 큐브를 만드는 데 박차를 가하고 있습니다."

역사와 동기

Essbase는 원래 Lotus 1-2-3 및 Microsoft Excel과 같은 스프레드시트와 관련된 확장성 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다.실제로 Essbase에 관한 특허는 그러한 [6]시스템의 필요성을 설명하기 위해 스프레드시트를 동기 부여 사례로 사용하고 있습니다.

이 문맥에서 "다차원"은 스프레드시트 형식으로 재무 데이터를 표현하는 것을 말한다.일반적인 스프레드시트는 열 제목에 따라 시간 간격을 표시하고 행 제목에 계정 이름을 표시할 수 있습니다.예를 들어 다음과 같습니다.

1월 2월 마루 총
양 1000 2000 3000 6000
판매의 $100 $200 $300 $600
비용 $80 $160 $240 $480
이익 $20 $40 $60 $120

예를 들어 사용자가 이러한 값을 지역별로 분류하려면 일반적으로 여러 스프레드시트에 이 테이블을 복제해야 합니다.

북쪽
1월 2월 마루 총
양 240 1890 50 2180
판매의 $24 $189 $5 $218
비용 $20 $150 $3 $173
이익 $4 $39 $2 $45
남쪽
1월 2월 마루 총
양 760 110 2950 3820
판매의 $76 $11 $295 $382
비용 $60 $10 $237 $307
이익 $16 $1 $58 $75
총 지역
1월 2월 마루 총
양 1000 2000 3000 6000
판매의 $100 $200 $300 $600
비용 $80 $160 $240 $480
이익 $20 $40 $60 $120

이 구조를 대체적으로 표현하려면 3차원 스프레드시트 그리드가 필요하며, 이로 인해 "시간", "계정", "지역"이 차원이라는 생각이 들게 됩니다.시스템에 추가 치수가 추가됨에 따라 다차원 값을 올바르게 나타내는 스프레드시트를 유지하는 것이 매우 어려워집니다.Essbase와 같은 다차원 데이터베이스는 적어도 개념적으로 다차원 "하이퍼큐브"에 존재하는 값에 대한 데이터 저장소를 제공합니다.

희소성

차원의 수와 크기가 증가함에 따라 다차원 데이터베이스 개발자는 데이터의 물리적 표현에 있어 기술적인 문제에 점점 더 직면하게 됩니다.위의 예가 "Customer" 및 "Product" 차원을 추가하기 위해 확장되었다고 가정합니다.

치수 치수값수
어카운트 4
시간을 4
지역 3
고객. 10,000
제품. 5,000

다차원 데이터베이스가 가능한 모든 값에 대해 저장 공간을 예약한 경우, 2,400,000(4 × 4 × 3 × 10,000 × 5,000) 셀을 저장해야 합니다.소프트웨어가 각 셀을 64비트 부동소수점 값으로 매핑할 경우 이는 최소 17기가바이트(정확히 19.2GB)의 메모리 요건에 해당합니다.물론 실제로 의미 있는 가치를 가진 "고객"과 "제품"의 조합 수는 전체 공간의 극히 일부에 불과합니다.다차원 공간의 이러한 특성을 희소성이라고 합니다.

집약

OLAP 시스템은 일반적으로 각 차원의 구성원을 하나 이상의 계층으로 배열함으로써 각 차원 내에서 여러 수준의 세부사항을 제공합니다.예를 들어 시간 차원은 "Total Time"으로 시작하여 여러 해, 분기, 월로 분할된 계층으로 나타낼 수 있습니다.계정 차원은 "수익"으로 시작할 수 있으며, "수익"과 "비용" 등으로 구분됩니다.

위의 예에서 '제품'이 개별 제품 SKU를 나타내는 경우 분석가는 '제품 그룹', '제품 패밀리', '제품 라인' 등의 집계를 사용하여 보고서를 작성할 수도 있습니다.마찬가지로 "고객"의 경우 지리적 위치 또는 업종에 따라 자연스러운 집계를 통해 고객을 배치할 수 있습니다.

입력 데이터 집합에 포함된 집계 값의 수는 놀라울 정도로 커질 수 있습니다.고객 및 제품 치수가 각각 실제로 6세대 깊이의 경우, 36(6 × 6)의 집계 값이 단일 데이터 포인트의 영향을 받습니다.따라서 이러한 모든 집계 값이 저장될 경우 필요한 공간의 양은 모든 집계 치수의 깊이 곱에 비례합니다.대규모 데이터베이스의 경우, 이로 인해 효과적인 스토리지 요구사항이 집계되는 데이터의 수백 배에 달할 수 있습니다.

블록 스토리지(Esbase Analytics)

버전 7 이후 Essbase는 두 가지 "스토리지 옵션"을 지원하여 희소성을 활용하여 큰 다차원 공간을 표현하기 위해 필요한 물리적 메모리 및 디스크 공간을 최소화했습니다.Essbase[6] 특허는 물리 메모리의 양을 줄이는 것을 목적으로 한 원래의 방법을 기술하고 있습니다.이 방법은 밀접하게 관련된 값을 찾는 데 걸리는 시간을 늘리지 않고 필요한 물리 메모리의 양을 줄이는 것을 목적으로 하고 있습니다.대체 스토리지 옵션이 등장하면서 이를 블록 스토리지 옵션(Essbase BSO)이라고 하는 마케팅 자료(나중에 Essbase Analytics라고도 함)가 등장했습니다.

간단히 말하면, Essbase는 개발자가 치수에 "밀도" 또는 "희소" 태그를 붙여야 합니다.그런 다음 시스템은 하이퍼큐브를 나타내는 데이터를 "블록"으로 배열합니다. 여기서 각 블록은 "밀도" 차원으로 구성된 다차원 배열로 구성되며, 공간은 해당 블록의 모든 잠재적 셀에 할당됩니다.시스템은 필요한 경우에만 블록을 생성하므로 희소성이 악용됩니다.위의 예에서는 개발자가 "Accounts"와 "Time"을 "dense"로, "Region"과 "Customer"와 "Product"를 "sparse"로 태그 지정했다고 가정합니다.예를 들어 데이터가 포함된 지역, 고객 및 제품의 조합이 12,000개일 경우 블록은 12,000개만 생성됩니다. 각 블록은 계정과 시간의 모든 가능한 조합을 저장할 수 있을 정도로 큽니다.따라서 저장된 셀 수는 192000(4 × 4 × 12000)이며, 2GB 미만의 메모리(정확한 1,536MB)와 적절한 블록을 검색하는 데 사용되는 인덱스의 크기가 필요합니다.

데이터베이스는 이 구현을 프런트엔드 툴로부터 숨기므로(즉 존재하지 않는 셀에서 데이터를 검색하려는 보고서는 단순히 "null" 값을 볼 뿐), 완전한 하이퍼큐브는 자연스럽게 탐색할 수 있으며 값을 대화식으로 임의의 셀에 로드할 수 있습니다.

계산 엔진

사용자는 Essbase BSO에서 다음과 같이 계산을 지정할 수 있습니다.

  • 차원적 위계를 통한 가치의 집약
  • 치수 부재에 대한 저장된 계산
  • "동적으로 계산된" 치수 부재 또는
  • 데이터베이스에 저장된 값에 대해 작동하는 절차적 "계산 스크립트"입니다.

첫 번째 방법(차원 집계)은 덧셈을 통해 암묵적으로 수행되거나 선택적으로 계층 분기를 감산, 곱셈, 분할 또는 무시함으로써 수행됩니다.또한 이 집약 결과는 데이터베이스에 저장하거나 필요에 따라 동적으로 계산할 수 있습니다.멤버에는 "Stored" 또는 "Dynamic Calc" 태그를 붙여 사용할 방법을 지정해야 합니다.

두 번째 방법(저장된 계산)은 계산된 각 치수 멤버에 대해 공식을 사용합니다. Essbase가 해당 멤버를 계산하면 결과는 데이터 값과 마찬가지로 해당 멤버에 대해 저장됩니다.

세 번째 방법(동적 계산)은 저장된 계산과 정확히 동일한 형식으로 지정되지만 사용자가 해당 구성원에 의해 지정된 값에 액세스할 때 결과를 계산합니다. 시스템은 이러한 계산된 값을 저장하지 않습니다.

네 번째 방법(계산 스크립트)은 Essbase 계산 엔진에 고유한 절차 프로그래밍 언어를 사용합니다.이러한 유형의 계산은 하이퍼큐브 내의 모든 데이터 값에 작용하므로 간단한 공식으로 표현할 수 없는 계산을 수행할 수 있습니다.

위에서 설명한 대로 집계된 값 또는 저장된 계산을 트리거하려면 계산 스크립트도 실행해야 합니다. 이러한 유형의 계산을 실행하기 위해 내장된 계산 스크립트("기본 계산"이라고 함)를 사용할 수 있습니다.

Aggregate 스토리지(엔터프라이즈 분석)

블록 스토리지는 검색 시간에 영향을 주지 않고 스토리지 요구 사항을 효과적으로 최소화하지만 대규모 애플리케이션에서 Aggregate 데이터를 처리하는 데 한계가 있어 Aggregate 스토리지 옵션(Esbase ASO) 또는 최근에는 Enterprise Analytics라는 이름의 두 번째 스토리지 엔진을 도입하게 되었습니다.이 스토리지 옵션을 사용하면 데이터베이스가 SQL Server Analysis Services와 같은 OLAP 데이터베이스와 같은 기능을 훨씬 더 많이 수행할 수 있습니다.

데이터 로드 후 Essbase ASO는 집계 값을 저장하지 않고 필요에 따라 계산합니다.이러한 값을 생성하는 데 시간이 걸리는 대규모 데이터베이스의 경우 데이터베이스는 각 차원에서1개 이상의 집계 레벨로 구성된1개 이상의 집계 '뷰'를 실현할 수 있습니다(예를 들어 데이터베이스는 5세대 제품과 3세대 고객의 모든 조합을 계산할 수 있습니다).그런 다음 가능한 경우 e 뷰를 사용하여 다른 집계 값을 생성합니다.이 프로세스는 부분적으로 자동화될 수 있습니다.관리자가 사용할 수 있는 디스크 공간의 양을 지정하고 데이터베이스는 실제 사용량에 따라 보기를 생성합니다.

이 방법에서는 큐브를 단일 대형 하이퍼큐브로서 계산 목적으로 취급할 수 없다는 큰 단점이 있습니다.집약값을 직접 제어할 수 없기 때문에 프런트 엔드 툴로부터의 라이트백이 제한되고 MDX 식으로 표현할 수 없는 복잡한 계산이 불가능하기 때문입니다.

계산 엔진

Essbase ASO는 다음과 같이 계산을 지정할 수 있습니다.

  • 차원적 위계를 통한 가치의 집적
  • 동적으로 계산된 치수 멤버.

첫 번째 방법(차원집약)은 기본적으로 Essbase BSO에서 사용되는 알고리즘을 복제합니다.

두 번째 방법(동적 계산)은 MDX 식을 차원 멤버에 대해 평가합니다.

사용자 인터페이스

대부분의 Essbase 사용자는 Smart View로 알려진 Microsoft Excel(이전의 Lotus 1-2-3)용 애드인을 통해 Essbase 데이터로 작업합니다.Essbase Add-in은 Microsoft Excel의 표준 플러그인이며 Essbase 데이터베이스 연결, 데이터 가져오기 또는 쓰기, 큐브 치수 탐색('줌인', '피봇' 등)[7]에 사용할 수 있는 추가 메뉴를 만듭니다.

2005년 Hyperion은 Hyperion Visual Explorer(HVE)라는 시각화 도구를 제공하기 시작했습니다.HVE는 Tableau Software의 OEM이었습니다.Tableau Software는 Stanford University에서 사용자가 관계형 데이터베이스 및 OLAP 데이터베이스와 상호작용하는 새로운 방법을 조사하기 위한 정부 지원 연구 프로젝트로 시작되었습니다.Hyperion과 Tableau는 기본적으로 다차원(OLAP) 데이터베이스용으로 설계된 Tableau 소프트웨어의 첫 버전을 구축했습니다.Oracle은 2007년에 Hyperion을 인수한 직후에 Tableau Software와의 OEM 계약을 종료했습니다.

다른 대부분의 유명한 분석 벤더는 Essbase를 지원하는 사용자용 애플리케이션을 제공하고 있으며 다음과 같은 기능을 갖추고 있습니다.

Hyperion의 이전 제품들은 다음과 같은 새로운 이름을 얻었습니다.

Hyperion의 이전 제품 Hyperion System 9 BI+ 제품
하이페리온 Essbase ASO 엔터프라이즈 분석
Hyperion Essbase BSO Essbase 분석
Hyperion Analyzer 웹 분석
Hyperion 리포트 재무 보고서
Hyperion 인텔리전스 인터랙티브 리포트
Hyperion SQR 실가동 보고서
Hyperion 메트릭스 빌더 엔터프라이즈 메트릭스

API는 C, Visual Basic 및 Java에서 사용할 수 있으며 내장된 스크립팅 지원은 Perl에서 사용할 수 있습니다.표준 XML for Analysis 프로토콜은 MDX 언어를 사용하여 Essbase 데이터 소스를 쿼리할 수 있습니다.

2007년 Oracle Corporation은 Hyperion BI 툴을 Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Plus에 번들하기 시작했습니다.

관리 인터페이스

다수의 표준 인터페이스가 Essbase 애플리케이션을 관리할 수 있습니다.

  • 관리 명령의 원래 명령줄 인터페이스인 ESSCMD
  • MaxL은 "다차원 데이터베이스 액세스 언어"로, ESSCMD 명령의 슈퍼셋을 모두 제공하지만 SQL과 유사한 구문과 MDX 쿼리 지원을 제공합니다.
  • Essbase Application Manager는 원래 Microsoft Windows GUI 관리 클라이언트로서 7.0 이전 버전의 Essbase와 호환됩니다.
  • Essbase Administration Services(나중에 Analytic Administration Services로 이름 변경)는 현재 지원되는 GUI 관리 클라이언트인 버전 9.3.1에서 'Essbase Administration Services'로 돌아갑니다.
  • Essbase Integration Server: 관계형 또는 파일 기반 데이터 원본에서 파생된 데이터 모델을 기반으로 Essbase 데이터베이스의 구조와 내용을 유지관리합니다.

클라우드 서비스

2017년부터 Essbase Cloud는 보고서 및 대시보드, 데이터 시각화, 인라인 데이터 준비 및 [12]모바일을 포함하는 분석 솔루션 제품군인 Oracle Analytics Cloud(OAC)의 일부로 제공됩니다.

경쟁 제품

OLAP에는 SAP BPC, Microsoft SQL Server Microsoft Analysis Services, (MOLAP, HOLAP, ROLAP), IBM Cognos(ROLAP), IBM Cognos(ROLAP/Cognos) 등 시장에 나와 있는 Essbase(HOLAP/MOLAP)와 경쟁하는 여러 주요 제품이 있습니다.

또한 Essbase를 포함한 위의 경쟁업체는 모두 OLAP을 제외한 큐브(사실 및 차원 데이터만)를 공급하기 위해 이기종 관계형(Microsoft SQL Server, Oracle, IBM DB/2, TeraData, Access 등) 또는 비관계형 데이터 소싱(Excel, 텍스트 파일, CSV 파일 등)을 사용합니다.

Essbase 내보내기 및/또는 제품 마이그레이션

2009년 현재 두 가지 옵션은 Essbase 큐브를 다른 형식으로 내보낼 수 있습니다.

  1. 상용 변환 응용 프로그램인 CubePort는 Essbase 큐브를 Microsoft SQL Server Analysis Services 제품으로 변환합니다.이 제품은 개요, 멤버 수식, 계산 스크립트, 데이터 로드(로드 규칙), MDX 쿼리에 대한 보고서 스크립트, 대체 변수 및 보안 모델을 포함하는 Essbase 큐브를 구성하는 객체 간 변환을 수행합니다.Windows, Unix, AIX, HP UX, Solaris, IBM DB/2 OLAP 또는 AS/400 Showcase의 Oracle/Hyperion Essbase를 비롯한 모든 플랫폼 버전에서 추출할 수 있습니다.
  2. OlapUnderground Outline Extractor는 새 개체를 직접 생성하지는 않지만 아웃라인의 순수하고 기본적인 내보내기를 수행합니다.출력은 개요 동기화 등 다른 OLAP 제품에 간접적으로 가져올 수 있는 단순한 텍스트파일입니다.아웃라인 추출기는 Applied OLAP, Inc.에 의해 유지, 지원 및 무료로 배포됩니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "DB2 OLAP Server". Archived from the original on 2006-12-05. IBM DB2 OLAP Server goes out of support January 31, 2007.
  2. ^ Codd, E. F.; S B Codd; C T Salley (1993-07-26). "Providing OLAP to User-Analysts: An IT Mandate" (PDF). Computerworld. Archived from the original (PDF) on 2017-08-08.
  3. ^ Whitehorn, Mark (26 Jan 2007). "OLAP and the need for SPEED: In another dimension". The Register.
  4. ^ "Essbase Business Intelligence". Oracle.
  5. ^ "News Release - Hyperion" (Press release). 16 August 2005. Archived from the original on 2007-09-27.
  6. ^ a b Earle, Robert J.(1992) "컴퓨터 메모리에 다차원 데이터를 저장하고 검색하는 방법 및 장치"미국 특허 5,359,724가 Arbor Software Corporation에 할당되었습니다.
  7. ^ Hyperion Solutions Corporation (2006)Essbase 데이터베이스 관리자 가이드.2006-02-04 Wayback Machine에서의 아카이브
  8. ^ "Applied OLAP: Dodeca Spreadsheet Management System Software". DodecaSpreadsheet Management System. Applied OLAP, Inc.{{cite web}}: CS1 maint :url-status (링크)
  9. ^ "Dodeca Excel Add-In for Essbase".
  10. ^ "Homepage -". Archived from the original on 2013-04-22. Retrieved 2018-09-06.
  11. ^ "Self-service data analysis with cubus EV".
  12. ^ Todd Rebner (April 19, 2017). "Oracle Essbase Cloud is Here". Datavail Corporation.

외부 링크