IBM új generációs adattárház megoldások
|
|
- Gusztáv Magyar
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Baranyi Szabolcs, IBM Magyarországi Kft. Kattintson júniuside 12.szöveg hozzáadásához IBM új generációs adattárház megoldások BigData és DB2 V10
2 Napirend Big Data IBM Big Data platform Adattárház és Big Data DB2 V10 újdonságai Hierarchikus tárolóeszköz kezelés Workload management Query optimalizáció Row and column access Guardium: adatbázis biztonság DB2 és SAP együttműködés 2
3 Adatok forrása: közösségi háló, mérések 12+ TBs? TBs of data every day of tweet data every day 30 billion RFID tags today (1.3B in 2005) 25+ TBs of log data every day 76 million smart meters in M by billion camera phones world wide 100s of millions of GPS enabled devices sold annually 2+ billion people on the Web by end 2011
4 Big Data: Lehetőségek Értékes információ kinyerése a rendkívül nagy mennyiségű változatos,gyorsan termelődő adatfolyamból, új kontextusba helyezi a megszokott elemzéseinket Variety: Sokféle struktúrájó, komplexitású adat: relációs, log, szöveges Folyamatosan termelődő, Velocity: változó Streaming adatok Terabytes --> Petabytes (1K Volume: TBs) --> Zettabytes (1B TBs)
5 Miért csak most?
6 IBM Big Data Platform
7 IBM Big Data Termékcsalád InfoSphere BigInsights Hadoop-alapú gyors analitika nagy adatmennyiség Hadoop Integráció Stream Computing InfoSphere Information Server InfoSphere Streams Nagy mennyiségű adatok integrációja transzformációja Folytonos feldolgozás kis késleltetés MPP Data Warehouse DB2 V10 Struktúrált adat klasszikus tárház IBM Netezza High Capacity Appliance Online Archív adatok IBM Netezza 1000 Ad- hoc elemzések IBM Smart Analytics System Klasszikus analitikai megoldások széleskörű felhasználás IBM Informix Timeseries Idősoros elemzés mérésadatgyűjtés
8 InfoSphere BigInsights V3: volume, variety, velocity Kiterjesztett Hadoop és analitika Enterprise Edition Licensed Szöveg analitika Webes felület Storage, security, cluster management DB2, Netezza, JDBC adatbázis kapcsolatok Enterprise class Vállalati szintű kulcsrakész alkalmazások Apache Hadoop Business process accelerators ( Apps ) Text analytics Spreadsheet-style analysis tool RDBMS, warehouse connectivity Integrated Web-based console Basic Edition Flexible job scheduler Performance enhancements Free download Eclipse-based tooling Integrated install LDAP authentication Online InfoCenter... BigData Univ. Basic Edition: Ingyenes Breadth of capabilities
9 BigInsights és DW komplementer megoldás Big Data analytic applications Traditional analytic tools Data warehouse BigInsights Filter Transform Aggregate
10 BigInsights és DW archív kiegészítés Traditional analytic tools Big Data analytic applications BigInsights Query-ready archive Data Warehouse cold warehouse data
11 BigInsights Kapcsolódás Sample UDFs to submit BigInsights jobs, consume results JDBC read/write DB2 LUW, IW with DPF Netezza BigInsights JDBC DBMS BigInsights drives RDBMS work DB2 drives BigInsights work JDBC read/write
12 DB2 V10 Klasszikus adattárház motor Efficient Simple Reliable Unparalleled automation, compression, and performance Easy Development, XML support, and virtual appliances World class audit & security, high availability, and workload management Driving down costs overall
13 Adaptive Compression Dinamikus tömörítés Page-level compression Jobb tömörítés = tárhely megtakarítás Adaptivitás miatt 60% jobb mint hagyományos Nem szükséges tábla reorg a jobb tömörítésért Potenciálisan jobb I/O hasznlat Kevesebb tárterület: kisebb költség jobb performancia
14 Multi-Temperature Data Management hierarchikus tárolóeszköz kezelés SSD RAID (Very Fast) HOT különböző típusú tárolóeszközök, rétegek teljeskörű támogatása, egyszerű menedzsment mellett Adott célra megfelelő eszközt elv Disk költségek optimalizációja Perfomancia javítás SAS RAID (Fast) WARM Könnyű menedzselhetőség SATA RAID (Medium) COLD Adattárolás optimalizálása: hatékonyság javulás, költség csökkentés
15 Workload Management Managing Service-Level Agreements Jelentős teljesítmény növekedés fontos terhelések előnybe részesíthetők hatékony teljesítmény elosztás előre megadott felhasználási lehetőség processzorra, futó szolgáltatásokra Hierarchikus tárolás kihasználása CPU allokáció adatbázis szinten Az adatbázis terheléshez igazodik Platformfüggetlen Teljesítmény optimalizáció, SLA betartása
16 Time Travel Query employees Time Travel Query adatlekérdezés valós időben, és a múlt egy adott időpontjában, elősegíti a jobb üzleti döntéshozatalt trendek elemzése történelmi adatok alapján szükségtelenné teszi az egyedi, ideiglenesen kialakított rendszerek karbantartását Időbeniség kezelés applikáció változtatása nélkül Standard support ideiglenes változtatásokhoz (jövőbeni adatok bevitele) EmpID Dept System_start System_end M15 05/31/ /31/9999 employees_history EmpID Dept System_start System_end J13 11/15/ /31/ M24 01/31/ /31/ K25 11/15/ /31/2000 Which department is employee in? SELECT Dept FROM employees WHERE EmpID=12345 Which department was employee in on 12/01/1997? SELECT Dept FROM employees FOR SYSTEM_TIME AS OF 12/01/1997 WHERE EmpID=12345 Historikus adatok kezelése minimális változtatással
17 Row and Column Access Control Row and Column Access Control szabály-alapú hozzáférés vezérlés sorok elrejtése a nem megfelelő jogosultsággal rendelkező felhasználók elől oszlopok adatainak maszkolása a nem megfelelő jogosultsággal rendelkező felhasználók felé előzetesen nem szükséges az adatok osztályozása Security és DBA Felelősség szétválasztása Megnövelt adatbiztonság kisebb költséggel
18 Lekérdezés gyorsítás Warehouse Query gyorsítási módok Hash Joins Star Schemas Aggregation EXISTS and NOT EXISTS subqueries Jobb Statisztika Cost based optimalizáció javítás Dynamikus registry Index Management Újragondolva ugró keresés: soros helyett, így kevesebb index kell index prefetch: ritkább index újraépítés szükséges adat prefetch: ritkább tábla újraépítés szükséges Performancia növekedés, analitika segítése
19 Multi-Core Parallelism Több magos párhuzamoság Sokmagos processzorok maximális kihasználása Megnövelt performancia mind tranzakciós mind tárház workload esetén Példa: Többszörös index scan, range partícionált táblák párhuzamos kezelése Többmagos hardver jobb kihasználása
20 DB2 purecluster Transzparens Skálázhatóság Szabadon skálázható, fürtözhető adatbázis-szerverek Földrajzilag távoli helyen is lehetnek Fagyon magas Folytonos rendelkezésre állás, redundanciával Applikáció felé transzparens Külön termék helyett a V10 opciója Extreme Capacity 128 node
21 HADR Multiple Stand-by Megnövelt rendelkezésre állás Több stand-by Több standby node Redundáns marad az első hiba után is Késleltetett tranzakció Tranzakció átküldés késleltethető Visszavont tranzakcók kiszűrése Javított rendelkezésre állás
22 Oracle Kompatibilitás Trigger kezelés javítás PL SQL Performancia javulás Új migrációs csomag DB2 re való migráció költsége csökken
23 IBM s DBaaS (Database as a Service) Adatbázis telepítés felhőben Adatbázis ellátás és menedzsment felhőben Egyszerűbb menedzselhetőség DB2 Cloud szolgáltatások IBM Workload Deployer IBM SmartCloud Enterprise Amazon EC2, Rightscale Traditional DB 2 Operating system OS configuration OS maintenance 2 DB2 installations DB2 configuration DB2 maintenance HA topology OS Image Backup strategy Security patches DB2 and OS Failure recovery Usage based on DBA skills HADR OS Image vs. DBaaS Automated Best Practices Felhő felxibilitásának kihasználása
24 Új tulajdonságok elérhetősége az egyes DB2 10 változatokban Enterprise Database Developer Edition DB2 Workgroup Server DB2 Express DB2 Enterprise Server DB2 Advanced Enterprise Server Adaptive Compression Opt Multi-Temperature Data Management DB2 purescale Opt Opt HADR Time Travel Query Row & Column Access Control 24
25 Napirend Big Data IBM Big data platform Adattárház és Big Data DB2 V10 újdonságai Hierarchikus tárolóeszköz kezelés Workload management Query optimalizáció Row and column access Guardium: adatbázis biztonság DB2 és SAP együttműködés 25
26 Adatvesztés, adatszivárgás okai 2009 Data Breach Report (Verizon RISK Team) 26
27 Kritikus adatok védelme a teljes életciklusuk alatt Különböző adatbázisok, alkalmazások és kliensek felderítése Sebezhetőség felmérés Konfiguráció felmérés Az érzékeny, kritikus adatok felderítése és osztályozza Viselkedés felmérés Assess & Harden Discover & Classify Alaprendszer meghatározás Konfiguráció lezárás és változás követés Titkosítás The Database Security Lifecycle Központosított irányítás Megfelelőségi jelentések Aláírások kezelése Automatizált eszkalálás Biztonságos audit repository Célzott adatbányászat (forensic csalások megelőzése, felderítése és kivizsgálása) Hosszú távú megőrzés Audit & Report Monitor & Enforce 100% átláthatóság Szabály-alapú akciók Anomália érzékelés Valós idejű megelőzés Hangolható hozzáférés ellenőrzés SIEM integráció
28 Guardium - Valósidejű adatbázis monitorozás és biztonság DB2 Microsoft SQL Server Privileged Users Teljekörű hozzáférés-monitorozás Ki, mit, mikor és hogyan - monitorozás Használatához nem szükséges adatbázis vagy alkalmazás módosítás Valós idejű, szabályrendszeren alapuló monitorozás Minimális adatbázis-teljesítmény terhelés A céleszköz 3-6 hónapnyi adatot tud tárolni a saját tárhelyén Egyértelműen elkülöníthető szerepkörök (biztonságos audit állományok) 28 Automatizált megfelelőség jelentések, aláírások (SOX, PCI, NIST, stb.)
29 Napirend Big Data IBM Big data platform Adattárház és Big Data DB2 V10 újdonságai Hierarhcikus tárolóeszköz kezelés Workload management Query optimalizáció Row and column access Guardium: adatbázis biztonság DB2 és SAP együttműködés 29
30 Példa egy jó együttműködésre: IBM-SAP SAP runs SAP... on DB2 Aktuális, általános üzleti elvárások az SAP rendszerekkel szemben javuló rendszerteljesítmény hatékonyság növelés működési kockázatok csökkentése alacsonyabb működési költségek DB2 platform segíti e célok elérését Tények: SAP IT 2000-es évek eleje óta DB2-t használ az SAP üzleti alkalmazásaihoz és K+F rendszerihez DB2-t használ SAP több mint 1200 rendszerén DB2 Kutatás és fejlesztés szinte minden nagyobb SAP termékfejlesztés, mint az ERP, BI, CRM, SRM, valamint a minőségbiztosítás DB2 alapú rendszereken van DB2 a jelentős K+F platform Üzleti rendszerek az SAP a fő üzleti rendszereit migrálta DB2-re SAP HR, ERP, CRM, BI mind DB2-n fut 30
31 AUDI csoport, benne AUDI Hungaria Motor Kft. Előzetesen várt eredmények: adatbázisméret és a havi növekedés mértékének csökkenése on-line DB Backup idejének csökkenése performancia (sebesség) javulása üzemeltetési feladatok csökkenése a SAP release stratégiájához igazított DB2 release menetrend kiszámítható/tervezhető patch-menetrend (negyedévente) jelentős költségmegtakarítás a high-end storage területen az adatbázisok méretének csökkenése miatt. Megvalósítási tanulmány (Proof of Concept) kiválasztott rendszerek: erecruiting, ERP (FI/CO), BW cél: minimum 40%-os adatbázis méretcsökkenés, performancia nem lehet rosszabb a jelenleginél PoC eredmények erecruiting toborzás a DB2 adatbázis titkosítása nem igényelt jelentős erőforrás-többletet. a 78,6 GB-os DB2 adatbázis titkosítása sikeresen, 30 perc alatt lezajlott. ERP (FI/CO) pénzügy, kontrollung erőforrásszükséglet : A CPU és a RAM igény egyértelműen kisebb volt. tárolókapacitás: a DB2 73%-kal kevesebb diszket igényelt. performancia: a DB2 adatbázis átlagosan (az összes mérést figyelembe véve) 64%-kal gyorsabb volt, bizonyos esetekben akár 9 szeres gyorsulást is sikerült elérni. BW Business Information Warehouse üzleti inteligencia erőforrásszükséglet: a CPU-igény hasonló, RAM egyértelműen kevesebb kellett tárolókapacitás: a DB2 53%-kal kevesebb diszket igényelt performancia: a DB2 átlagosan (az összes mérést figyelembe véve) 23%-kal gyorsabb volt. bizonyos mérések a DB2-nél 101-szeres gyorsulást mutattak az Oracle DB-hez képest (az SAP BW kihasználja a DB2 adatbázis speciális funkcióit). A projekt eddig sikeresen zajlik, AHM zökkenőmentes migrációja szeptember 11-i hétvégén megtörtént, majd végére mind a 106 rendszerkörnyezet (landscape => 106x éles, tesz, fejlesztői szerver) átültetése is befejeződött. 31
32
33
34 DB2 által nyújtott általános technológiai előnyök DB2 Deep Compression, és egyes változatokban Adaptive Compression automatikus tömörítés (sor, index és ideiglenes táblák, akár 80%-os helymegtakarítás) hatékonyabb I/O kezelés és átmeneti tábla felhasználás automatikus szótár létrehozás DB2 HADR: integrált HA+DR megoldás egyszerűen konfigurálható és üzemeltethető DB2-n belül 3 tartalék szerver is támogat egyidőben minden DB2 változatban szabadon elérhető Automatizált DBA feladatok tábla és index statisztikák karbantartása, újraszervezése konfiguráció módosítások kezelése DB2 Database Partitioning Feature (DPF) megosztásmenetes architektúra a lineáris skálázhatóság érdekében DB2 Multi-Dimensional Clustering (MDC) gyors betöltési, kiszolgálási képesség nem szükséges külön adminisztráció 99% tömörítése a kapcsolódó indexeknek 34
35 DB2-re történő áttérés egyszerűsége DB2 natív módon támogatja más gyártók által fejlesztett egyedi adatbázis jellemzőket: belső leírási tulajdonságok, csomagok, adat típusok, egyidejűségi modellek, leíró nyelvek, stb. A fejlesztések folyamatosan követik és biztosítják az új tulajdonságok áttérését Áttérés Oracle adatbázisról az Oracle PL/SQL megfelelősség 98%*-os IBM Data Movement Tool képessé teszi az alkalmazások futását Oracle környezetből DB2 környezetbe alkalmas adatok DB2-be történő átmozgatására különböző adatbázis-kezelőkből IBM DB2 Workshop for Oracle Professionals testreszabott oktatás Oracle adatbázis üzemeltetőknek, fejlesztőknek egyszerűen kiterjeszti a PL/SQL ismereteket 2 nap, amely lefedi a két adatbázis-kezelő teljes összeegyeztethetőségét élő mintaáttérés demonstrációs környezetben * szeptember 28. és március 7-e között végzett belső tesztek és ügyféltapasztalatok alapján. Valós igény esetén az IBM térítésmenetesen felméri a megfelelősség mértékét. 35
Hatékony adatbázis-kezelés
Pákozdi, Lóránd, IBM Magyarországi Kft. 2010. június 14. Hatékony adatbázis-kezelés Védelem, valós idejű biztonság és megfelelőség, audit. Guardium Napirend Problémák az adatbázisok ellenőrzése kapcsán
RészletesebbenA hibrid DB cloud biztonsági eszköztára. Kóródi Ferenc Budapest,
A hibrid DB cloud biztonsági eszköztára Kóródi Ferenc Budapest, 2016-10-11 Az adatok védelme Minden szervezet számára kritikus fontosságú Vállalati adatvagyon Szenzitív adatok Külső támadások elsődleges
RészletesebbenBig Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting
Big Data adattárházas szemmel Arató Bence ügyvezető, BI Consulting 1 Bemutatkozás 15 éves szakmai tapasztalat az üzleti intelligencia és adattárházak területén A BI Consulting szakmai igazgatója A BI.hu
Részletesebben2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel
2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel Integrált rendszerek - Engineered Systems Együtt tervezett hardver és szoftver Egyedi
RészletesebbenSTANDARD DEVELOPMENT U.L. FACTORY SYSTEMS GROUP IT DEPARTMENT
Oracle Cloud Platform szolgáltatások bevezetése a Magyar Suzuki Zrt.-nél Farkas Bálint STANDARD DEVELOPMENT U.L. FACTORY SYSTEMS GROUP IT DEPARTMENT MAGYAR SUZUKI CORPORATION Oracle Cloud Platform szolgáltatások
RészletesebbenHogyan növelje kritikus üzleti alkalmazásainak teljesítményét?
Hogyan növelje kritikus üzleti alkalmazásainak teljesítményét? Alkalmazás archiválás EMC Forum 2013 Sepsy Zoltán Mindennapi alkalmazásaink Folyamatos változás az alkalmazás technológiákban. Kiterjedt
RészletesebbenAdattárház és BigData Szimbiózisa. Baranyi Szabolcs IM Technical Sales
Adattárház és BigData Szimbiózisa Baranyi Szabolcs IM Technical Sales Szabolcs.baranyi@hu.ibm.com BigData adatforrásai Adattárház kiterjesztés igénye BigData és adattárház integrációja a hatékonyság növelésére
RészletesebbenExadata, a világ leggyorsabb adatbázisgépe
ORACLE PRODUCT LOGO 2011. november 8. Budapest Exadata, a világ leggyorsabb adatbázisgépe Fekete Zoltán, principal sales consultant http://blogs.oracle.com/zfekete/ 1 Copyright 2011, Oracle and/or its
RészletesebbenValós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok
Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok Pusztai Péter IT fejlesztési senior menedzser Magyar Telekom Sef Dániel Szenior IT tanácsadó T-Systems Magyarország 2016. április
RészletesebbenIBM felhő menedzsment
IBM Váltsunk stratégiát! Budapest, 2012 november 14. IBM felhő menedzsment SmartCloud Provisioning és Service Delivery Manager Felhő alapú szolgáltatások Felhasználás alapú számlázás és dinamikus kapacitás
RészletesebbenMMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 4
Miről lesz szó Big Data definíció Mi a Hadoop Hadoop működése, elemei Köré épülő technológiák Disztribúciók, Big Data a felhőben Miért, hol és hogyan használják Big Data definíció Miért Big a Data? 2017.
RészletesebbenOracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás
2011 November 8. New York Palota Hotel Boscolo Budapest Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás Sárecz Lajos, Vezető tanácsadó Oracle Hungary Átfogó felhő üzemeltetés
Részletesebben<Insert Picture Here> Az archiválás megközelítése az ILM felől (Information Lifecycle Management)
Az archiválás megközelítése az ILM felől (Information Lifecycle Management) Sárecz Lajos Technológiai tanácsadó A probléma Mi az az Információ életciklus kezelés
RészletesebbenADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu
ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu Számonkérés 2 Papíros (90 perces) zh az utolsó gyakorlaton. Segédanyag nem használható Tematika 1. félév 3 Óra Dátum Gyakorlat 1. 2010.09.28.
RészletesebbenADATTÁRHÁZ MENEDZSMENT ÉS METAADAT KEZELÉS
ADATTÁRHÁZ MENEDZSMENT ÉS METAADAT KEZELÉS Gollnhofer Gábor JET-SOL Kft. Nyilvántartási szám: 503/1256-1177 TARTALOM Bemutatkozás Adattárház menedzsment szemszögből Mi kell a sikeres adattárházhoz? Kérdések
RészletesebbenSegítség, összementem!
Segítség, összementem! Előadók: Kránicz László Irimi János Budapest, 2013. április 10. ITFI - Adatintegrációs Kompetencia Központ ITFI - Adatintegrációs Kompetencia Központ Tartalomjegyzék 2 Az Adattárház
RészletesebbenA cloud szolgáltatási modell a közigazgatásban
A cloud szolgáltatási modell a közigazgatásban Gombás László Krasznay Csaba Copyright 2011 Hewlett-Packard Development Company HP Informatikai Kft. 2011. november 23. Témafelvetés 2 HP Confidential Cloud
RészletesebbenMicrosoft SQL Server telepítése
Microsoft SQL Server telepítése Az SQL Server a Microsoft adatbázis kiszolgáló megoldása Windows operációs rendszerekre. Az SQL Server 1.0 verziója 1989-ben jelent meg, amelyet tizenegy további verzió
RészletesebbenRendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon. Groma István PhD SDA DMS Zrt.
Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon Groma István PhD SDA DMS Zrt. Poszeidon EKEIDR Tanúsított ügyviteli rendszer (3/2018. (II. 21.) BM rendelet). Munkafolyamat támogatás. Papírmentes
RészletesebbenCopyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
1 Oracle Felhő Alkalmazások: Gyorsabb eredmények alacsonyabb kockázattal Biber Attila Igazgató Alkalmazások Divízió 2 M I L L I Á RD 4 1 PERC MINDEN 5 PERCBŐL 5 6 Ember használ mobilt 7 FELHŐ SZOLGÁLTATÁS
RészletesebbenVodafone ODI ETL eszközzel töltött adattárház Disaster Recovery megoldása. Rákosi Péter és Lányi Árpád
Vodafone ODI ETL eszközzel töltött adattárház Disaster Recovery megoldása Rákosi Péter és Lányi Árpád Adattárház korábbi üzemeltetési jellemzői Online szolgáltatásokat nem szolgált ki, klasszikus elemzésre
RészletesebbenCloud computing. Cloud computing. Dr. Bakonyi Péter.
Cloud computing Cloud computing Dr. Bakonyi Péter. 1/24/2011 1/24/2011 Cloud computing 2 Cloud definició A cloud vagy felhő egy platform vagy infrastruktúra Az alkalmazások és szolgáltatások végrehajtására
RészletesebbenTitkok. Oracle adatbázisok proaktív es reaktív védelmi eszközei. Mosolygó Ferenc, vezetı technológiai tanácsadó. <Insert Picture Here>
Titkok Belsı támadások Törvényi elıírások Oracle adatbázisok proaktív es reaktív védelmi eszközei Mosolygó Ferenc, vezetı technológiai tanácsadó Proaktív és reaktív védelem Proaktív
RészletesebbenBig Data az adattárházban
Big Data az adattárházban A párbaj folytatódik? Néhány fontos Big Data projekt Cég Téma Adat Újfajta Mennyiség Saját adat? Típus Google Influenza Google I big I Előjelzés előjelzés Farecast Xoom Chicagoi
RészletesebbenAz Oracle Fusion szakértői szemmel
Az Oracle Fusion szakértői szemmel Pigniczki László ügyvezető igazgató ProMigCon Kft. HOUG 2017. november 8. ProMigCon Kft. 2009 novemberében alakult. Alapvető tevékenység: Oracle E-Business Suite bevezetés,
RészletesebbenKonszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban. Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja
Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja Az Xperteam Zrt. Szolgáltatásaink Oracle termékekkel kapcsolatos kiemelkedő szakismeret:
RészletesebbenÜzemeltetési kihívások 2015
2015 Kovács József architekt, DBA John Milton Kft. 2015 DBA feladatköre Adatbáziskezelő architektúra, belső-külső komplexitás Komplexitás kezelése, menedzselése, havária Hol van a log? Üzemeltetési esetek
RészletesebbenMagyar Posta központi Oracle infrastruktúrája VMware alapokon
Magyar Posta központi Oracle infrastruktúrája VMware alapokon MP Zrt. Oracle infrastruktúra 1. Eredeti állapot Tervezés 2. Virtuális platform kiválasztása 3. Környezet felépítése 4. Üzemeltetési kihívások
RészletesebbenBI megoldás a biztosítói szektorban
Dobos Zoltán 2009 szeptember 10 BI megoldás a biztosítói szektorban Tartalom Üzleti felhasználási területek a biztosítói szektorban Cognos megoldások a biztosítói szektor részére 2 Fókusz területek Értékesítési
RészletesebbenSQL Server High Availability
SQL Server High Availability Bevezetés az SQL Server magas rendelkezésre állási megoldásaiba Berke János SQL Server MVP 2016.05.18 Bemutatkozás 10+ év SQL Server tapasztalat Oktató Kapcsolat: Email: Janos@iamBerke.com
RészletesebbenBig Data: a több adatnál is több
Big Data: a több adatnál is több Sidló Csaba István MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Üzleti Intelligencia és Adattárházak Csoport sidlo@sztaki.mta.hu http://dms.sztaki.hu CIO Hungary
RészletesebbenGENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN
INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR 30 MB Szabó Csenger ÚJ GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN 2016. 12. 31. MMK- Informatikai projektellenőr képzés Big Data definíció 2016. 12. 31. MMK-Informatikai
RészletesebbenOracle adatbázis biztonság a gyakorlatban és 12c újdonságok
Oracle adatbázis biztonság a gyakorlatban és 12c újdonságok Mosolygó Ferenc 2014. Október 2. Gyakorlati tapasztalatok 2 2013 Data Breach Investigation Report Verizon 67 % Az adatok 67%-át szerverekről
RészletesebbenSAM-Insights ADVANCED CENTRAL DATA COLLECTOR (ACDC) Szkenneléssel nem mérhető licencelési adatok. Egyedülálló funkcionalitású, új ACDC modul
SAM-Insights ADVANCED CENTRAL DATA COLLECTOR (ACDC) Szkenneléssel nem mérhető licencelési adatok Szoftvergazdálkodási, licencelési szempontból nemcsak az összetett szerverkörnyezet, bonyolult infrastruktúra,
RészletesebbenHogyan lehet megakadályozni az üzleti modellezés és az IT implementáció szétválását? Oracle BPM Suite
Hogyan lehet megakadályozni az üzleti modellezés és az IT implementáció szétválását? Oracle BPM Suite Petrohán Zsolt Vezető tanácsadó zsolt.petrohan@oracle.com Napirend Oracle Fusion Middleware BPM kihívásai
RészletesebbenOracle Enterprise Manager 12c Cloud Control és 11g Grid Control összehasonlítás
Oracle Enterprise Manager 12c Cloud Control és 11g Grid Control összehasonlítás Péntek Csaba National Instruments HOUG Konferencia 2013. 04. 09. Tartalom Bemutatkozás Oracle Enterprise Manager Architektúra
RészletesebbenAmazon Web Services. Géhberger Dániel Szolgáltatások és alkalmazások 2013. március 28.
Amazon Web Services Géhberger Dániel Szolgáltatások és alkalmazások 2013. március 28. Ez nem egy könyváruház? 1994-ben alapította Jeff Bezos Túlélte a dot-com korszakot Eredetileg könyváruház majd az elérhető
RészletesebbenPapp Attila. BI - mindenkinek
Papp Attila BI - mindenkinek 100% 28% 2012 A kiterjesztett BI piac alakulása BAM/CEP 0.23 Other Data 2 Warehouse 10.5 CRM Analytics 1 Data Integration, Data Quality 3 2010 57 mrd USD BI Services 30 2011
RészletesebbenFolyamatok rugalmas irányítása. FourCorm Kft.
Folyamatok rugalmas irányítása FourCorm Kft. www.frckft.hu 1 Dokumentumok áramlása Gyakran szekvenciális Rengeteg felesleges másolat Információk alacsony rendelkezésre állása Nincs szolgálati út- és határidőfigyelés
RészletesebbenCloud computing Dr. Bakonyi Péter.
Cloud computing Dr. Bakonyi Péter. 1/24/2011 Cloud computing 1/24/2011 Cloud computing 2 Cloud definició A cloud vagy felhő egy platform vagy infrastruktúra Az alkalmazások és szolgáltatások végrehajtására
RészletesebbenÜzleti folyamatok rugalmasabb IT támogatása. Nick Gábor András 2009. szeptember 10.
Üzleti folyamatok rugalmasabb IT támogatása Nick Gábor András 2009. szeptember 10. A Generali-Providencia Magyarországon 1831: A Generali Magyarország első biztosítója 1946: Vállalatok államosítása 1989:
RészletesebbenSQLServer. Particionálás
SQLServer 11. téma DBMS particiók, LOG shipping Particionálás Tábla, index adatinak szétosztása több FileGroup-ra 1 Particionálás Előnyök: Nagy méret hatékonyabb kezelése Részek önálló mentése, karbantartása
RészletesebbenAz IBM megközelítése a végpont védelemhez
Az IBM megközelítése a végpont védelemhez IBM PROFESSIONAL SECURITY SERVICES IT SECURITY Sérülékenység centrikus behatolás elhárító rendszer (IPS) Kliens tűzfal Anti-malware technológia VÉGPONT VÉDELEM
RészletesebbenBEVEZETÉS AZ ADATTÁRHÁZ AUTOMATIZÁLÁSBA
BEVEZETÉS AZ ADATTÁRHÁZ AUTOMATIZÁLÁSBA Gollnhofer Gábor JET-SOL Kft. Nyilvántartási szám: 503/1256-1177 JET-SOL KFT. Alapadatok 2003-ban alakultunk Több mint 120 magasan képzett munkatárs Ügyfélkör Nagyvállalati
RészletesebbenKÖVETKEZŐ GENERÁCIÓS NAGYVÁLLALATI TARTALOMKEZELŐ MEGOLDÁSOK Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Mezei Ferenc üzletág-igazgató
KÖVETKEZŐ GENERÁCIÓS NAGYVÁLLALATI TARTALOMKEZELŐ MEGOLDÁSOK Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Mezei Ferenc üzletág-igazgató Hasonló, mégis más Ez se rossz amíg ezt ki nem próbáltad!
RészletesebbenIndexek és SQL hangolás
Indexek és SQL hangolás Ableda Péter abledapeter@gmail.com Adatbázisok haladóknak 2012. 2012. november 20. Miről lesz szó? Történelem Oracle B*-fa Index Felépítése, karbantartása, típusai Bitmap index
RészletesebbenSQL Server High Availability. Bevezetés az SQL Server magas rendelkezésre állási megoldásaiba
SQL Server High Availability Bevezetés az SQL Server magas rendelkezésre állási megoldásaiba Sponsors Bemutatkozás 10+ év SQL Server tapasztalat Oktató Kapcsolat: Email: Janos@iamBerke.com Blog: http://www.iamberke.com
RészletesebbenOracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán
Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában Előadó: Tar Zoltán Témák Bemutatkozás Enterprise Architecture bemutatása Mi az az EA? TOGAF bemutatása OEAF bemutatása Oracle megoldások Oracle termékek
RészletesebbenCélkitűzések Az Oracle10 g felépítésének, használatának alapszíntű megismerése
BEVEZETÉS Célkitűzések Az Oracle10g felépítésének, használatának alapszíntű megismerése A relációs adatbázis-kezelés elméleti és gyakorlati vonatkozásainak áttekintése Az SQL, PL/SQL nyelvek használatának
RészletesebbenCopyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material,
RészletesebbenSAS Enterprise BI Server
SAS Enterprise BI Server Portik Imre vezető szoftverkonzulens SAS Institute, Magyarország A SAS helye a világban 280 iroda 51 országban 10,043 alkalmazott 4 millió felhasználó világszerte 41,765 ügyfél
RészletesebbenRiverbed Sávszélesség optimalizálás
SCI-Network Távközlési és Hálózatintegrációs zrt. T.: 467-70-30 F.: 467-70-49 info@scinetwork.hu www.scinetwork.hu Riverbed Sávszélesség optimalizálás Bakonyi Gábor hálózati mérnök Nem tudtuk, hogy lehetetlen,
RészletesebbenTárolóhely csökkentés és folyamatoptimalizáció archiválással
Tárolóhely csökkentés és folyamatoptimalizáció archiválással Csókás Péter Mentsl Attila Tartalom Célok-eredmények Probléma felvetés Kiinduló állapot Megvalósítási koncepció Tervezett eredmények Projekt
RészletesebbenAdatközpontok felügyelete
Adatközpontok felügyelete A PlateSpin termékcsalád Hargitai Zsolt Sales Support Manager zsolt.hargitai@novell.hu Szolgáltatás-orientált adatközpont 2 Adatközpontok felügyelete 3 Miről lesz szó? 1 Fizikai
RészletesebbenMásolatképzési technikák és azok felhasználási lehetőségei
Másolatképzési technikák és azok felhasználási lehetőségei Godányi Géza Technical Account Manager EMC Magyarország Kft. 1 A belső másolatok előnye: Párhuzamos feldolgozás! Mentés / visszatöltés Oracle
RészletesebbenTakács Gábor mérnök informatikus, okl. mérnöktanár
Takács Gábor mérnök informatikus, okl. mérnöktanár takacsg@sze.hu http://rs1.sze.hu/~takacsg/ Big Data Definition Big Data is data that can t be stored or analyzed using traditional tools. Információ tartalom,
RészletesebbenInfor PM10 Üzleti intelligencia megoldás
Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor Üzleti intelligencia (Teljesítmény menedzsment) Web Scorecard & Műszerfal Excel Email riasztás Riportok Irányít Összehangol Ellenőriz Stratégia Stratégia
RészletesebbenLinux kiszolgáló felügyelet: SUSE Manager
Linux kiszolgáló felügyelet: SUSE Manager SUSE Expert Days Kovács Lajos Vezető konzultáns kovacs.lajos@npsh.hu Linux kiszolgáló felügyelet problémái SUSE Linux Enterprise workload Private and public cloud
RészletesebbenÚjdonságok. Jancsich Ernő Ferenc
Újdonságok Jancsich Ernő Ferenc Microsoft Dynamics NAV o Világszerte, több, mint 110 000 ezer kis- és középvállalat választotta a Microsoft Dynamics NAV rendszert növekedésének támogatásához. o Ez közel
Részletesebben<Insert Picture Here> Migráció MS Access-ről Oracle Application Express-re
Migráció MS Access-ről Oracle Application Express-re Sárecz Lajos Oracle Hungary Izsák Tamás Független szakértő Program Miért migráljunk Microsoft Access-ről? Mi az az Oracle Application
RészletesebbenIBM Big Data Portfólió Áttekintés
IBM Big Data Portfólió Áttekintés Baranyi Szabolcs +36 20 823 5619 Szabolcs.baranyi@hu.ibm.com September 9, 2013 Tartalom Big Data Platform Big Insight InfoSphere BigInsights Quick Start Edition Streams
RészletesebbenETL keretrendszer tervezése és implementálása. Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft.
ETL keretrendszer tervezése és implementálása Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft. Tartalom Bevezetés ETL keretrendszer: elvárások és hogyan készítsük A mi keretrendszerünk Bevezetési tanulságok
RészletesebbenMosolygó Ferenc értékesítési konzultáns
Valódi rendelkezésre állás, minden valódi alkalmazás számára, minden esetre Oracle9i Release2 Mosolygó Ferenc értékesítési konzultáns Ferenc.Mosolygo@Oracle.com Leállások okai Hálózati eszköz (LAN/WAN)
RészletesebbenIBM Software Group Archiválási technológiák - tartalomkezelés Kovács László Az információ kezelésének evolúciója Struktúrált adatok kezelése '60s Alkalmazások '70s Adatbázisok alkalmazásokra optimalizálva
RészletesebbenComponent Soft 1994-2013 és tovább
Component Soft 1994-2013 és tovább IT szakemberek oktatása, tanácsadás Fő témáink: UNIX/Linux rendszerek, virtualizációs, fürtözési, tároló menedzsment és mentési technológiák Adatbázisok és middleware
RészletesebbenOracle E-Business Suite üzemeltetés a Rába Járműipari Holding Nyrt.-nél
Oracle E-Business Suite üzemeltetés a Rába Járműipari Holding Nyrt.-nél 1 Kósa György Szenior Rendszermérnök (Oracle OCP és MSSQL DBA, EBS DBA) T-Systems Magyarország Zrt. Kósa György - T-Systems Magyarország
RészletesebbenOracle Containers for Java - j2ee alkalmazás szerver funkciók. Molnár Balázs Oracle Hungary
Oracle Containers for Java - j2ee alkalmazás szerver funkciók Molnár Balázs Oracle Hungary Mi is a J2EE? Szabványgyűjtemény Java alkalmazások számára A JavaSoft közösség alakította ki Összefogja az egyéni
RészletesebbenNövekvő befektetés megtérülés és teljesítmény az Emelt Szintű Támogatás (ACS) eredménye
Növekvő befektetés megtérülés és teljesítmény az Emelt Szintű Támogatás (ACS) eredménye László Fodor Senior Manager Service Management Advanced Customer Support Services Program Agenda Az Oracle stratégia
RészletesebbenÜzleti kritikus alkalmazások Novell Open Enterprise Serveren
Üzleti kritikus alkalmazások Novell Open Enterprise Serveren Miskey Sándor tanácsadó, Novell Agenda Rendelkezésre állás áttekintése Fürtözési technikák (HA) Stateless, Fail-over, Grid Hibatűrő topológiák
RészletesebbenData Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20.
Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20. 1 2 3 4 5 6 7 8 Pentaho eszköztára Data Integrator Spoon felület Spoon
RészletesebbenFejlesztés, működtetés, felügyelet Hatékony infrastruktúra IBM szoftverekkel
IBM Software Group Fejlesztés, működtetés, felügyelet Hatékony infrastruktúra IBM szoftverekkel Rehus Péter Szoftver üzletág igazgató 2005. február 2. 2003 IBM Corporation On demand igény szerinti működési
RészletesebbenProofIT Informatikai Kft. 1115 Budapest, Petzvál J. 4/a www.proofit.hu
Verzióváltások az üzleti folytonosság fenntartásával a MOL kiskereskedelmi rendszerében Fehér Lajos ProofIT Kft. Hogyan keletkezett a HBO a MOL alapvetései miért egyedi fejlesztés? Sajátos igényeknek megfelelő
RészletesebbenSQLServer. SQLServer konfigurációk
SQLServer 2. téma DBMS installáció SQLServer konfigurációk 1 SQLServer konfigurációk SQLServer konfigurációk Enterprise Edition Standart Edition Workgroup Edition Developer Edition Express Edition 2 Enterprise
RészletesebbenVan-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4.
Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4. Omnit Solutions 2007 óta a piacon BI & adattárház tanácsadás 20 fős csapat Oracle, IBM és Pentaho
RészletesebbenAz indexelés újdonságai Oracle Database 12c R1 és 12c R2
Az indexelés újdonságai Oracle Database 12c R1 és 12c R2 Szabó Rozalinda Oracle adattárház szakértő, oktató szabo.rozalinda@gmail.com Index tömörítés fejlődése 8.1.3-as verziótól: Basic (Prefixes) index
Részletesebben<Insert Picture Here> Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról
Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról Radnai Szabolcs Üzleti Intelligencia Üzletfejlesztési vezető - Kelet-közép Európa régió Az üzleti intelligencia feladata Embedded Business
RészletesebbenCopyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
1 Oracle Konfiguráció Kezelő Gruhala Izabella 2013. Április 8. 2 Agenda Mi az Oracle Konfiguráció Kezelő (Configuration Manager - OCM)? Milyen adatokat gyűjt a Konfiguráció Kezelő? Előnyök, jellemzők,
RészletesebbenTeljes Életút Bázis Adatok
A családtámogatási ellátások folyósításának korszerűsítése TÉBA Teljes Életút Bázis Adatok Előadó: Kálmánné Schlichter Ilona A családtámogatási ellátások 1. A családok támogatásáról szóló 1998. évi LXXXIV.
Részletesebbenwebalkalmazások fejlesztése elosztott alapon
1 Nagy teljesítményű és magas rendelkezésreállású webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon Nagy Péter Termékmenedzser Agenda Java alkalmazás grid Coherence Topológiák Architektúrák
RészletesebbenA USER Kft - mint Open Text partner - bemutatása
A USER Kft - mint Open Text partner - bemutatása SAP konferencia 2008.szeptember 22. Tihany Copyright 2008 Open Text Inc. All rights reserved. Kárász Vilmos Sales Manager USER KFT vilmos.karasz@user.hu
RészletesebbenMagic xpi 4.0 vadonatúj Architektúrája Gigaspaces alapokon
Magic xpi 4.0 vadonatúj Architektúrája Gigaspaces alapokon Mi az IMDG? Nem memóriában futó relációs adatbázis NoSQL hagyományos relációs adatbázis Más fajta adat tárolás Az összes adat RAM-ban van, osztott
RészletesebbenÁtfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor. Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft.
Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft. Áttekintés Struktúrált és egyéb Információk bármely forrásból dokumentumok
RészletesebbenIBM Váltsunk stratégiát! Budapest, 2012 november 14. V7000
IBM Váltsunk stratégiát! Budapest, 2012 november 14. V7000 Storage Integrált Virtualizált Tier -elt Storage az integrált plattfom elengedhetetlen része Storwize V7000 teljesen virtualizált megoldás Kihívás:
RészletesebbenAz információs rendszerek adatai
Az információs rendszerek adatai Nagy mennyiségű adat Tárolás Karbantartás Visszakeresés, feldolgozás Adatbázis 2 Az adatbázis fogalma Az adatbázis együtt tárolt, egymással kapcsolatban levő adatok rendszere.
RészletesebbenSUSE Linux Enterprise High Availability. Kovács Lajos Vezető konzultáns
SUSE Linux Enterprise High Availability Kovács Lajos Vezető konzultáns lkovacs@npsh.hu SUSE Linux Enterprise 12 célok 100 0 % Állásidő csökkentése Hatékonyabb üzemeltetés Gyorsabb innováció 2 Állásidő
RészletesebbenSikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter
Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Bevezető az Oracle9i adattárházas újdonságaihoz Elemzési és vezetői információs igények 80:20 az adatgyűjtés javára! Adattárházak kínálta
Részletesebbenede.bodroghy@hu.ibm.com
ede.bodroghy@hu.ibm.com 5/30/2014 Globális piacvezető a hoszting szolgáltatásokban 21000 ügyfél 140 országban 100000 menedzselt eszköz 685 alkalmazott 13 adatközpont 17 hálózati belépési pont 2 SOFTLAYER
RészletesebbenAz információs rendszerek adatai
Az információs rendszerek adatai Nagy mennyiségű adat Tárolás Karbantartás Visszakeresés, feldolgozás Adatbázis 2 Az adatbázis fogalma Az adatbázis együtt tárolt, egymással kapcsolatban levő adatok rendszere.
RészletesebbenPrivate Cloud architektúra keretrendszer
Private Cloud architektúra keretrendszer 2017 HOUG szakmai nap Okner Zsolt Budapest, 2017-11-08 Bevezető Miért jó a Privát Cloud? Tömeges adatbázis igénylések kezelése Mérhetőség Chargeback Automatizáció
RészletesebbenHadoop és használata az LPDS cloud-on
Hadoop és használata az LPDS cloud-on Bendig Loránd lbendig@ilab.sztaki.hu 2012.04.13 Miről lesz szó? Bevezetés Hadoop áttekintés OpenNebula Hadoop cluster az LPDS cloud-on Tapasztalatok, nyitott kérdések
RészletesebbenFelhőszolgáltatások megvalósítása PureSystems eszközökön
Budai Károly Szoftver architekt 2015. április 1. Felhőszolgáltatások megvalósítása PureSystems eszközökön 2015 IBM Corpora/on Tartalom è Az IBM PureSystems termékcsalád è PureFlex - IaaS è PureApplication
RészletesebbenInnovatív x86. Kósa Gábor System x Brand Specialist gabor.kosa@hu.ibm.com
Innovatív x86 Kósa Gábor System x Brand Specialist gabor.kosa@hu.ibm.com Tartalom IBM-Lenovo x86 CAMS / System x Scale-out Scale-in Integrált (PureSystem) Az infrastruktúra fontos Kérdések, válaszok A
Részletesebben2023 ban visszakeresné 2002 es leveleit? l Barracuda Message Archiver. Tóth Imre Kereskedelmi Igazgató Avisys Kft Barracuda Certified Diamond Partner
2023 ban visszakeresné 2002 es leveleit? l Barracuda Message Archiver Tóth Imre Kereskedelmi Igazgató Avisys Kft Barracuda Certified Diamond Partner 1 Tartalom A Barracuda Networks Termékportfólió IT üzemeltetés
RészletesebbenDöbrönte Zoltán. Data Vault alapú adattárház - Fél óra alatt. DMS Consulting Kft.
Data Vault alapú adattárház - Fél óra alatt Döbrönte Zoltán DMS Consulting Kft. 1 Miről lesz szó Adattárház automatizálás Hol alkalmazható a leghatékonyabban Célok, funkcionalitás, előnyök Data Vault modellezés
RészletesebbenSAP tanfolyam értékesítés, termékstratégia. Berczik Márton, SAP Hungary Kft. ELTE, 2013. április 9.
SAP tanfolyam értékesítés, termékstratégia Berczik Márton, SAP Hungary Kft. ELTE, 2013. április 9. SAP AG SAP Magyarország 41 év üzleti tapasztalat több mint 60.000 dolgozó több mint 120 országban van
Részletesebben2016. április 21. Hotel Aquincum
2016. április 21. Hotel Aquincum Szoftvergazdálkodási érettségi modell IPR-Insights License Consulting Program SAM érettségi modell IPR-Insights SAM Maturity Model 4.0 Szintek és hozzájuk kapcsolódó szolgáltatások,
RészletesebbenAmit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről. Földi Tamás Starschema Kft.
Amit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről Földi Tamás Starschema Kft. Környezet Adattárház Oracle 9i, HPUX 13ezer tábla ~1400 betöltő folyamat ~8000 töltési lépés (mapping) Riportok BusinessObjects
RészletesebbenHOUG c upgrade kérdések 2.0. Fehér Lajos Omnit Solutions Kft. HOUG c Upgrade kérdések 2.0
HOUG 2015.03.24 12c upgrade kérdések 2.0 Fehér Lajos Omnit Solutions Kft. 12c Itt az ideje? 11g R2 támogatás 12c R1 támogatás PS - 2015. január 31. ES - 2018. január 31. PS - 2018. január 31. ES - 2021.
RészletesebbenHozzunk ki többet abból amink van. Fehér Lajos
Hozzunk ki többet abból amink van Fehér Lajos Adatelérés Örök érvényű dolgaink Sor láncolás, migráció Index elhasználódás Tábla fregmentálódás Indexek száma Referenciális hivatkozások Triggerek Adatelérés
RészletesebbenIRÁNYTŰ A SZABÁLYTENGERBEN
IRÁNYTŰ A SZABÁLYTENGERBEN amikor Bábel tornya felépül BRM konferencia 2008 október 29 BCA Hungary A Csapat Cégalapítás: 2006 Tanácsadói létszám: 20 fő Tapasztalat: Átlagosan 5+ év tanácsadói tapasztalat
Részletesebben