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SQL Server Analysis Services (SSAS)

Tech - Par iTPro - Publié le 18 juin 2012
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SQL Server Analysis Services (SSAS) constitue la brique principale d’analyse décisionnelle de la suite SQL Server 2008 R2.

SQL Server Analysis Services (SSAS)

Il comprend un outil de conception et de modélisation de structures multidimensionnelles (les cubes et leurs dimensions) appelé BIDS (Business Intelligence Development Studio), qui s’intègre parfaitement dans l’environnement de développement Visual Studio 2010.

SSAS est un moteur OLAP (Online Analytical Processing) d’exploration de données pour les applications décisionnelles, qui intègre également des fonctionnalités de Datamining. Ce moteur s’exécute sous forme de service Windows, et est chargé d’effectuer les tâches de traitement des cubes (calculs des agrégations) et de répondre aux requêtes de consultation des données. Il est possible de définir des rôles de sécurité afin de restreindre l’accès aux données à des comptes et/ou groupes d’utilisateurs Windows identifiés.

SSAS s’installe généralement sur un unique serveur (ou sur un cluster afin d’assurer la résilience du service). Toutefois, il est possible de concevoir des architectures plus puissantes et offrant un très bon niveau de disponibilité on créant une ferme de serveurs SSAS. La figure 3 illustre la nature fortement scalable du moteur Analysis Services (SSAS) dans ce type d’architecture :

On distingue deux types d’activité pour le moteur SSAS :

  • Rafraîchissement (processing), opération qui consiste à (re)calculer / mettre à jour périodiquement les agrégations d’un cube, afin de refléter les dernières données arrivées dans la base de données sous-jacente ;
  • Réponse aux requêtes utilisateurs, générées par les outils BI manipulés ou les rapports Reporting Services (SSRS)

Dans cette architecture, le serveur SSAS de droite est directement interconnecté au serveur de base de données (situé dessous), et porte le rôle exclusif de Processing (en d’autres termes, c’est lui et lui seul qui est chargé de rafraichir la base de données OLAP et les cubes qu’elle contient).

Les quatre serveurs SSAS de gauche sont organisés en ferme via un mécanisme de répartition de charge réseau, type NLB (Network Load Balacing) ou Load Balancer matériel, et portent quant à eux uniquement le rôle de serveur de réponses aux requêtes.

Ces serveurs peuvent au choix posséder une copie locale du cube OLAP à requêter, ou être attachés à un volume SAN commun en lecture seule afin de limiter la duplication des données. Les utilisateurs accèdent à la ferme OLAP via leurs outils BI classiques (SSRS, Report Viewer, PowerPivot, etc.) en utilisant un alias réseau ou une adresse IP virtuelle, le mécanisme de répartition de charge se chargeant de distribuer les requêtes de manière équitable entre les serveurs.

SSAS s’inscrit en parfait complément des solutions Fast Track et PDW car les cubes OLAP peuvent être adossées aux bases de données hébergées sur ces plates-formes et tirer parti de leur puissance pour calculer des agrégations très rapidement. Ces cubes peuvent alors être mis à disposition des utilisateurs fonctionnels pour servir leurs requêtes, et le Data Warehouse être utilisé par des experts métiers ou des miners pour exécuter des requêtes lourdes de type analytique.

SQL Server Analysis Services 2012 introduit enfin un nouveau mode d’installation qui s’appuie sur le moteur de compression des données en mémoire xVelocity, et ajoute donc à la suite SQL Server une solution de type OLAP in memory.

Voilà qui complète le tour d’horizon des solutions proposées par Microsoft pour gérer de grands volumes de données dans l’entreprise. Le mois prochain, nous détaillerons les solutions disponibles ou à venir pour les gérer dans le Cloud public de Microsoft (Windows Azure). Nous évoquerons également les solutions d’intégrations des données temps réel ainsi que les principaux projets Big Data sur lesquels travaille Microsoft, et conclurons par les capacités d’intégration des outils BI de la suite Microsoft avec ces différentes solutions, sans lesquelles les utilisateurs ne seraient pas en mesure d’exploiter ces gisements  de données.

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