"Der heutige Anwendungsfall für die In-Memory-Technologie im Zusammenhang mit Multi-Core ist ein analytisches Datenmodell mit einer großen Faktentabelle, deren Daten auf mehrere Rechenkerne fraktioniert werden", erläutert Brenckmann. Im konkreten Fall könnte es sich um ein Unternehmen handeln, das seine gesamten Bon-Daten für ein Produkt nach Quartal aufgeschlüsselt über eine Anzahl von rund einer Milliarde Datensätze ermitteln möchte. Bislang warfen derartige Rechenoperationen innerhalb von relationalen Datenbanken ein typisches OLAP-Problem (Online Analytical Processing) auf: Die Berechnungen erfolgen in Schritten, deren Zwischenergebnisse zunächst abgelegt werden müssen. "Diese Vorberechnungen oder Aggregate benötigen viel Platz", sagt Brenckmann, "außerdem müssen bei neuen Daten die Aggregate wieder neu berechnet werden. Die In-Memory-Technologie macht diese Aggregate überflüssig - die Berechnungen erfolgen in Sekundenschnelle direkt aus dem RAM heraus. Die Datenmenge reduziert sich, der Ladevorgang beschleunigt sich und Datenmodelle werden flexibler."

Ganze Rechenzentren als Rückhalte-Systeme

Damit Daten aus dem RAM beim Ausfall eines Speichers nicht verloren gehen, ist das System mehrfach redundant ausgelegt: Für die über verteilte Landschaften partitionierten Daten werden Indizes auf Festplattensystems hinterlegt, das sind 1:1-Kopien aller im RAM gehaltenen Daten. Fällt ein Blade aus, springt ein Hot-Stand-By-Blade ein, das im Normalbetrieb leer mitläuft und übernimmt die entsprechenden Daten aus dem Festspeichersystem. Die Sicherheits-Architektur lässt sich bis zum Cluster-Fail-Over ausbauen, das zusammen mit den Hardware-Anbietern entwickelt wurde und ganze Rechenzentren als Rückhalte-Systeme vorsieht.