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flexis Technologie – schnell und leistungsstark dank integrierter in-memory database (IMDB)
Der Aufstieg des Arbeitsspeichers
In den vergangenen Jahren hat sich der Einsatz des Arbeitsspeichers anstelle der Festplattenspeicherung für das Datenbankmanagement immer mehr als echte Alternative herauskristallisiert. War Arbeitsspeicher noch vor zehn Jahren teuer und aufgrund langsamer Prozessoren für die Durchführung komplexer Prozesse unattraktiv, so ermöglicht der heutige Entwicklungsstand seinen gewinnbringenden Einsatz – insbesondere für schnelle Systeme und IT-Applikationen, wie sie in der produzierenden Industrie benötigt werden.
Hohe Performance durch IMDB
Die flexis AG setzt bei der Konzeption ihrer Basis-Technologie seit langem auch auf in-memory databases. Gerade bei komplexen Prozessen, die viele Zwischenschritte umfassen, ehe es zu einer endgültigen Speicherung kommt, bietet sich eine Differenzierung zwischen langfristig auf Festplatte gespeicherten Daten und solchen Daten an, die kurzfristig benötigt werden und regelmäßig bearbeitet werden müssen. Im Bereich von Datenbanken, die online und ereignisorientiert Daten aus Auftragsmanagement- oder Produktions- sowie Logistikdatenbanken auslesen, bringen in-memory databases ebenfalls eine eindrucksvolle Steigerung der Performance mit sich. Das gilt insbesondere für Planungs- und Steuerungs-Datenbanken die in den flexis Lösungen extrem von der eingesetzten flexis Nukleon Technologie für IMDB profitieren.
IMDB – ein integraler Bestandteil von flexis Lösungen
Überall dort, wo die Performance im Mittelpunkt steht, bietet sich der Einsatz von in-memory databases an. Sie ermöglichen eine preiswerte Speicherung großer und komplexer Datenmengen und deren Verwendung bei deutlich erhöhter Geschwindigkeit und ohne Qualitätsverlust. flexis Kunden profitieren direkt von diesen Vorteilen, da flexis Lösungen – wo es sich anbietet – konsequent auf in-memory databases setzen und nicht nur die Vorteile des schnellen Datenzugriffs nutzen, sondern auch die Möglichkeit komplexe Strukturen optimiert zu modellieren. Dadurch sind die Optimierungsläufe in flexis Lösungen schneller und die Berechnungszeiten kürzer. Dies zeigt sich insbesondere bei sehr rechenintensiven Aufgabenstellungen wie z.B. Stücklistenauflösung für komplexe Produkte oder Berechnung von Terminen für komplette Produktionsnetzwerke.
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