SAP Inside Track Tokyo 2022 で紹介した SAP HANA Cloud PAL

1. SAP HANA Cloud Resource Planning with PAL
TOKYO
SAP Inside Track 2022
2022-02-24: Week 3 – Analytics & Data Management

2. 2
会社： NTTデータグローバルソリューションズ
部門： BTP事業部D&Iチーム
役割: シニアコンサルタント・新規ソリューション開発リード
SAP歴: HANA 7年
PJ経験: 大手携帯会社様大規模スケールアウトPure HANA構築、大手メーカー様SAP HANA Cloud移行
出身： 中国黒竜江省 （≒雪だらけな寒いド田舎）
趣味： スノボ・旅行・日本酒
参加目的: 情報収集と発信
劉 墨妍（リュウ ボクケン）

3. 2022年2月24日
劉 墨妍
株式会社NTTデータ グローバルソリューションズ
SAP HANA CloudのPAL使ってみた
― Predictive Analysis Libraryによるシステムリソース利用予測
SAP Inside Track 2022
TOKYO

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アイスブレーク質問
質問： おすすめしたい日本酒の銘柄
回答タイプ： 自由テキスト

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セッション関連質問
質問： 予測できたらいい事
回答タイプ： 自由テキスト

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1. 今回予測するもの
2. PALってなに？
3. リソース枯渇の考え方
4. 環境紹介
5. やってみます！
6. 今後やってみたい事
SAP HANA CloudのPAL使ってみた。
― Predictive Analysis Libraryによるシステムリソース利用予測

7. 7
今回予測するもの
用意しておいてくれても。。。
SAP HANA Cloud出たばっかりで色々足りない。
まあいいよ、自分で作るから。
運用してたら今どんな稼働状況なの？いつ枯渇するのかって普通知りたいよ。
でも用意されてない。
なので、システムリソースの利用状況見える化、枯渇予測を私がやってみる。

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PALってなに？
用意されているライブラリ
◆クラスタリング
◆分類
◆回帰
◆時系列予測
◆レコメンド
・・・
一般的なものは揃っています。
SAP HANA Predictive Analysis Libraryの略
機械学習のアルゴリズムが利用できる。
性能を生かして大量データを扱っても大丈夫。
でも機械学習、統計のスキルが無いとパラメータ
チューニングは大変かも。

9. 9
リソース(メモリ、ディスク)枯渇の考え方
【メモリ枯渇の考え方】
・HANAはデータを必要な時にディスクからメモリに圧縮してロードする。
・メモリにはシステム用領域、データ領域、ワーク領域に大きく分けられる。
・SAPの推奨では、データ領域と同じくワーク領域を確保するようにメモリをサイジングする。
・データ領域 × 2 = Allocation Limit Memoryの時にメモリが枯渇するであろうと考えられる。
【ディスク枯渇の考え方】
１．今までのディスク使用量を基づいてN月後のディスク使用量を時系列で予測する。
２．HANA Cloudのディスクと同じぐらいになる時期がディスク枯渇すると思われる時期。

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環境のご紹介
HANAシステムView
日次リソース使用実績Tbl
前処理Tbl
処理パラメータTbl
PALプロシージャ
(アルゴリズム：Double Smoothing)
予測精度Tbl 予測結果Tbl
予実参照View
PALインプットTbl

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ではやってみます！