Assim como um centro de dados tradicional, a implementação do Cognos pode precisar de várias máquinas; desta forma, sua solução em nuvem pode precisar de múltiplas imagens. Critérios como o desempenho, escalabilidade e alta disponibilidade tipicamente levam a uma topologia de imagem múltipla. Algumas das melhores práticas são descritas neste artigo.
Esta é a primeira de uma série de melhores práticas e dicas de instalação e configuração para o Cognos em nuvem. O Cognos 8 é usado nesta série.
Antes de começar com as melhores práticas da utilização de imagens de software múltiplas, e questões de desempenho, escalabilidade e alta disponibilidade, vamos dar uma olhada nas nuvens, cargas de trabalho e como o Cognos 8 pode potencializar o poder da nuvem.
Cognos 8 BI: Apertem os sintos
Primeiro, algumas palavras sobre IBM Cognos 8 BI para aqueles que não são familiares com o produto.
O software de gerenciamento de portfólio e produtos, projeto e produto IBM® Cognos® 8 Business Intelligence (BI) é um membro da marca de gerenciamento de informação da IBM que lida com todos os tipos de software — além do Cognos BI, há DB2®, Cloudscape, InfoSphere™, Optim™, FileNet®, Informix®, e OmniFind® — fazendo todos os tipos de tarefas — gerenciamento de analíticas, dados e bancos de dados, gerenciamento de conteúdo corporativo e de conformidade, envio de mensagem e colaboração, e portais e mashups. O software Cognos e o software de análise estatística SPSS compõem a divisão de Analíticas de Negócos da IBM.
O IBM Cognos 8 BI é composto por quatro grandes componentes orientados a tarefas:
- IBM
Cognos 8 BI Reporting: Fornece um conjunto de habilidades para a criação de relatórios em uma solução única e baseada na Web para todos os componentes do ciclo de vida de relatório, por exemplo:
- Relatório de autoatendimento que permite que os usuários obtenham as informações necessárias sem utilizar TI.
- Autore uma vez, e acesse de qualquer lugar relatórios que permitem que a TI crie um ponto único que pode ser acessado por usuários em uma multitude de dispositivos - incluindo suporte para mais de 25 idiomas, múltiplos formatos, e acesso por outros aplicativos e processos.
- IBM Cognos 8 BI Analysis: Permite explorar de maneira interativa informações independentemente de onde os dados estão armazenados (processamento analítico online e fontes relacionais modeladas dimensionalmente). Fornece análise rápida de assuntos complexos, permite transitar entre detalhes de nível de resumo e de transação para descobrir a parte crítica dos dados, e possui séries de tempo customizáveis embutidas para a construção de "fotos" sofisticadas e detalhadas de tendências do que aconteceu na sua empresa no passar do tempo.
- IBM Cognos 8 BI Dashboards: Ajuda a monitorar, medir, e gerenciar o desempenho ao fornecer uma visualização rápida do que seus dados estão tentando dizer; é uma ferramenta chave para ajudar a apontar uma pequena anomalia antes que ela se torne um grande problema. Painéis podem ser personalizados para produzir o nível de visualização que você precisa e para fornecer uma saída em diversos formatos.
- IBM
Cognos 8 BI Scorecarding: Ajuda a analisar os relatórios obtidos por meio dos painéis, transformá-los em uma métrica, e então gerar uma estratégia antecipativa a partir das análises. Ajuda também a comunicar esta estratégia aos outros ao criar métricas contra as quais os resultados podem ser medidos. O componente é como o comando central para uma operação:
- Cada métrica em um scorecard pode ser designada a um dono.
- Cada métrica pode ser classificada por prioridade dentro do mapa de estratégia inteiro.
- Cada scorecard pode ter habilidades de IN embutidas em si para uma análise contínua em uma situação de rápidas mudanças.
- Cada scorecard pode ser visualizado dentro do mapa de estratégia geral, facilitando a determinação de como o scorecard se adequa durante a evolução do plano geral.
Há também váios componentes disponíveis para estender o Cognos 8 BI.
Achamos que óbvio que o poder do software de analítica de negócios e o escopo da computação em nuvem são algo excitante. Ambos os conceitos possuem mais limitações que os sistemas mais tradicionais nos impõem:
- A computação em nuvem tenta superar as limitações de armazenamento virtual e físico facilitando a habilidade de compartilhar recursos de dados e eliminando a necessidade de ter todos os recursos de dados na mesma máquina. Ela tenta eliminar o enigma do pico de uso da CPU ao balancear as cargas de trabalho em vários sistemas dentro (e muitas vezes fora) da nuvem em questão. Ela tenta resolver o problema do custo de acesso ao disponibilizar sistemas de teste de aplicativos predefinidos e aplicativos de produtividade na medida que forem necessários.
- As Analíticas de negócios tiram das mãos humanas o intenso trabalho de encontrar tendências e o automatiza; elas criam "visualizações" dos dados, transformando dados em informação para que as pessoas possam facilmente compreender as tendências e compartilhar suas descobertas; elas provam as combinações possíveis de interpretão/solução, transformando a informação em conhecimento, permitindo que as pessoas se concentrem na tarefa mais importante de todas — responder a pergunta "para onde eu vou a partir daqui?"
Nesta série discutiremos melhores práticas com base em nossas próprias experiências, incluindo:
- Gerenciamento de uma topologia de nuvem de imagem múltipla da Cognos com base na escalabilidade e na alta disponibilidade. Discutiremos o uso do arquivo Hosts existente para gerenciar múltiplas imagens, escalando para diferentes tamanhos de cluster, criando snapshots usando imagens privadas, e onde você pode querer armazenar os arquivos necessários.
- Adaptação do tamanho de sua arquitetura para desempenho e escalabilidade. Falaremos sobre como a comunidade do usuário e a descrição geográfica afetam o desempenho e como a complexidade do aplicativo pode afetar o desempenho. E forneceremos uma regra geral da escalabilidade de pós-implementação.
- Escolha das configurações para permitir a alta disponibilidade. Forneceremos recomendações para a configuração e manutenção do Cognos na nuvem para uma alta disponibilidade e para a recuperação de desastre, incluindo como usar os gateways e servidores de aplicativo do Cognos, o Cognos Content Manager no modo ativo e de espera, e o IBM DB2 High Availability and Disaster Recovery (HADR).
- Topologia geral, segurança, e considerações sobre dados. Falaremos onde seus dados, bancos de dados e fontes de autenticação devem residir para vários tipos de cargas de trabalho e requisitos.
Podemos abordar as variações de instalação e das melhores práticas de segurança especificas de Nuvem do Cognos 8 BI/IBM em futuros artigos se os leitores decidirem que são necessários.
Para começar a série, fornecemos uma lista simples (e não exaustiva) de considerações para o projeto e o teste de sua topologia.
Quatro dicas para começar com a nuvem
Quando você projetar e refinar sua topologia:
- Comece de maneira simples; cumpra seus requisitos, mas evite complexidade desnecessária.
- Mantenha sempre o número de instâncias de nuvem em sua topologia o mais baixo possível; adicionar instâncias é fácil; subestime inicialmente seus requisitos.
- O nº 2 também se aplica ao número de imagens de nuvem únicas. Por exemplo, é mais fácil gerenciar uma única imagem de banco de dados DB2 que se auto-customiza na inicialização do que criar cinco imagens de banco de dados de consulta diferentes.
- O processo de projeto e teste de sua topologia deve ser iterativo, algo como:
- Projete/refine sua topologia.
- Crie/customize as instâncias necessárias.
- Instale/configure as instâncias.
- Salve snapshots de imagens.
- Teste a funcionalidade e o desempenho.
- Repita.
Agora vamos ver o artigo principal: melhores práticas para o gerenciamento de uma topologia de nuvem de imagem múltipla.
Melhores práticas: usando o arquivo Hosts para gerenciar imagens múltiplas
Ao lidar com imagens múltiplas de nuvem, você precisa lidar com múltiplos endereços IP associados a estas imagens.
Um nome de host une um nome lógico e um endereço IP; nomes de host geralmente são armazenados por um servidor DNS
para permitir que programas mapeiem o nome do host para um endereço IP, ou vice-versa. Por exemplo, o endereço IP para seu Content Manager em espera, versão 10.3.0.1, pode ser mapeado pelo nome de host cm_standby.
Para soluções complexas, pode ser apropriado implementar um servidor DNS interno para gerenciar estes nomes de host. Como bônus, entretanto, as máquinas também possuem um arquivo conhecido como o arquivo hosts , usado pelos sistemas operacionais para mapearem nomes de host e endereços IP. Em muitos casos, é mais fácil usar o arquivo hosts para gerenciar seu cluster de instâncias:
- No UNIX®, o arquivo hosts está localizado em /etc/hosts.
- Nos sistemas Windows®, o arquivo hosts está localizado em\Windows\System32\Drivers\etc\hosts.
Para os propósitos deste artigo, consideramos que todas as suas instâncias estão na mesma região da nuvem e, portanto, no mesmo intervalo de classe IP privado. Se você possui instâncias de nuvem em regiões geográficas diferentes, você pode ter a consideração adicional de lidar com intervalos de IP de classe múltiplos.
Exemplo: Um cluster elástico do Cognos 8 com uma imagem única
Lembre-se, é sempre mais simples gerenciar uma solução de nuvem que possui o menos possível de imagens. Por exemplo, embora uma implementação de nuvem do Cognos 8 possa ter instâncias com diferentes papéis (gateway, dispathcer, gerenciador de conteúdo, etc.), geralmente é mais fácil gerenciar a implementação ao criar uma imagem genérica única que possa então ser customizada.
Um cluster do Cognos 8 pode incluir três componentes lógicos:
- Gateway
- Dispatcher e gerenciador de conteúdo
- Banco de dados.
Uma abordagem para construir este cluster é por meio do uso de três imagens de nuvem separadas:
- Imagem de Gateway (com Cognos e Apache)
- Imagem de nuvem de Dispatcher
- Imagem de banco de dados DB2
Lembre-se da regra: a menor quantidade possível de imagens. Escalar dinamicamente a solução neste cenário também apresenta desafios que não estão presentes quando todos os componentes são carregados em uma imagem de nuvem única.
É possível começar com uma imagem de nuvem única que inclua todos os componentes de software (Cognos 8, Apache, e DB2). Então, defina o mecanismo para começar dinamicamente instâncias a partir desta imagem única e a configure para crescer dinamicamente.
As três principais etapas par fazer isso são:
- Instalar todos os softwares necessários em uma única imagem de nuvem.
- Configurar o cluster da solução usando aliases de nome de host.
- Mapear estas aliases em uma instância real e seu endereço IP associado usando o arquivo hosts.
Crie um arquivo hosts que contenha as seguintes entradas:
- myCognos. Alias à instância atual (similar ao host local).
- vm-db2. Alias para a instância DB2.
- vm-gateway. Alias para a instância do gateway Cognos.
- vm-cognos1. Alias para o primeiro dispatcher Cognos.
- vm-cognos2 ... vm-cognos10. Aliases para os nove potenciais dispatchers Cognos remanescentes.
Por padrão, todas as aliases no arquivo hosts são passadas ao host local, o alias para a instância da máquina atual.
A partir da ferramenta de configuração do Cognos 8 na guia Ambiente, insira as configurações da Tabela 1:
Tabela 1. Configurações
| URL do gateway | Substitua o host local por vm-gateway |
|---|---|
| URI do dispatcher | Insira os dez dispatchers: http://vm-cognos1:9080/p2pd/servlet/dispatcher/ext, http://vm-cognos2:9080/p2pd/servlet/dispatcher/ext, etc. para os dez dispatchers |
| URI Controlador para gateway | Substitua o host local por myCognos |
| eURI do dispatcher externo | Substitua o host local por myCognos |
| iURI do dispatcher interno | Substitua o host local por myCognos |
| URI do dispatcher para aplicativos externos | Substitua o host local por myCognos |
| Content Manager | Insira os dez dispatchers: http://vm-cognos1:9080/p2pd/servlet/dispatcher/ext, http://vm-cognos2:9080/p2pd/servlet/dispatcher/ext, etc. para os dez dispatchers |
Nos URIs na Tabela 1, substitua a entrada 9080 (a entrada padrão usada pelo dispatcher ao ser instalado no Websphere® Application Server) pelo número apropriado da entrada em seu ambiente. Por exemplo, 9300 se estiver usando Tomcat ao invés do WebSphere Application Server.
Estas configurações permitem escalar a topologia da sua nuvem de um cluster de instância única até 12 instâncias, simplesmente começando instâncias e alterando o arquivo hosts.
Agora, vamos dar uma olhada no tamanho do cluster.
Qualquer instância pode agir como um cluster único e independente de tamanho 1. Todo software instalado (Cognos 8, Apache, e DB2) é executado em uma instância única.
para um cluster de tamanho 2, duas instâncias possuem os seguintes papéis:
- Instância 1 tem o papel do DB2.
- Instância 2 tem o papel de gateway, dispatcher, e gerente de conteúdo.
Designe a Instância 1 para o papel de DB2 ao fazer as seguintes alterações no arquivo Hosts da Instância 1:
| Alias do nome de host da Instância 1 | A nova configuração |
|---|---|
| myCognos | Instância 1 IP |
| vm-db2 | Instância 1 IP |
| vm-gateway | Instância 2 IP |
| vm-cognos1 ... vm-cognos10 | Instância 2 IP |
Designe a Instância 2 ao papel de gateway, dispatcher, e gerente de conteúdo ao fazer as seguines alterações ao arquivo Hosts da Instância 2:
| Alias do nome de host da Instância 2 | A nova configuração |
|---|---|
| myCognos | Instância 2 IP |
| vm-db2 | Instância 1 IP |
| vm-gateway | Instância 2 IP |
| vm-cognos1 ... vm-cognos10 | Instância 2 IP |
Note que alterações no arquivo hosts devem entrar em vigor imediatamente; na maioria dos sistemas operacionais (incluindo Windows e Linux), entradas de hosts novas e atualizadas não necessitam de qualquer serviços para serem reiniciados. Além disso, qualquer instância do Cognos 8 que já está sendo executada não precisa ser reiniciada para que essas alterações entrem em vigor.
Comece sua terceira instância e altere o arquivo host para designar os seguintes papéis:
- Instância 1 tem o papel do DB2.
- Instância 2 tem o papel do gateway.
- A Instância 3 tem o papel de dispatcher/gerente de conteúdo.
Por exemplos, o arquivo host da Instância 3 é alterado como se segue:
| Alias do nome de host da Insstância 3 | A nova configuração |
|---|---|
| myCognos | Instância 3 IP |
| vm-db2 | Instância 1 IP |
| vm-gateway | Instância 2 IP |
| vm-cognos1 ... vm-cognos10 | Instância 3 IP |
Escalando para clusters de tamanho 4 a 12
Para escalar instâncias adicionais acima do tamanho 3, repita as etapas já descritas. Adicione uma nova instância e anexe-a à topologia como um dispatcher adicional, ao designar os nomes de host vm-cognos remanescentes ao IP da nova instância. Por exemplo, adicionar a quarta instância modifica o arquivo hosts da instância 4:
| Alias do nome de host da Instância 4 | A nova configuração |
|---|---|
| myCognos | Instâncian IP |
| vm-db2 | Instância 1 IP |
| vm-gateway | Instância 2 IP |
| vm-cognos1 | Instância 3 IP |
| vm-cognos2 ... vm-cognos10 | Instância 4 IP |
Você está essencialmente escalando de maneira dinâmica sua solução ao adicionar instâncias de nuvem à lista de dispatcher. A lista de dispatcher age como um balanceador de carga, para que o Cognos 8 entre em contato com os dispatchers para que eles apareçam dentro da configuração Cognos.
O limite de 10 dispatchers (para um total de 12 instâncias nesta topologia) foi arbitrariamente definido para este exemplo; ele pode ser diminuído ou aumentado com base em seus requisitos.
Criação de snapshots usando imagens privadas
Enquanto você desenvolve sua solução, certifique-se de tirar snapshots de seu trabalho, criando imagens privadas na Nuvem IBM. Além de fornecer um backup, as imagens privadas economizarão tempo ao registrar toda a instalação de configuração de software para sua imagem.
Por exemplo, ao criar uma imagem privada de seu sistema operacional com qualquer alteração do repositório, configurações de segurança/firewall, e algumas ferramentas comuns, é possível criar um ponto de início para outras imagens sem ter que "começar do zero" a cada vez. Este tipo de snapshot de imagem base é uma boa prática recomendada.
Alterações nas imagens privadas criam uma imagem privada, mas apenas as diferenças entre a primeira imagem e a segunda imagem são armazenadas. Isso significa que quando se instala, por exemplo, o Cognos 8 na sua imagem base e então cria uma imagem privada, o resultado é uma imagem muito menor. A imagem neste caso precisa apenas persistir o software Cognos 8 recém instalado.
Não é possível deletar nenhuma imagem privada intermediária porque imagens privadas, como explicado anteriormente, armazenam apenas as alterações entre imagens para economizar espaço (chamadas alterações delta). Por exemplo, se a imagem C é baseada na imagem B, que é baseada na imagem A, então não é possível deletar a imagem B pois a C depende dela; o IBM Cloud gera C a partir de A, aplicando alterações em B.
Arquivos na Nuvem IBM são armazenados e dois lugares — no sistema de arquivo associado com a instância da nuvem ou no diretório montado.
Os arquivos podem ser armazenados no sistema de arquivo associado à instância da nuvem. Este sistema de arquivo local é análogo ao disco rígido do PC. Arquivos armazenados aqui devem ser considerados temporários, pois cada sistema de arquivo de instância é efêmero. Se a instância for fechada (ou sofrer algum tipo de falha), a informação no arquivo é perdida. Além disso, os arquivos armazenados dentro da instância de nuvem não são acessíveis a outras instâncias.
Os arquivos podem ser armazenados em um diretório montado com base em um sistema de arquivo da instância de armazenamento da Nuvem IBM. Este sistema de arquivo de nuvem é análogo à unidade do NAS (network addressable storage) conectada a múltiplos PCs. Arquivos armazenados aqui podem ser considerados permanentes graças ao backup e as garantias de redundância do IBM Smart Business Development e o armazenamento da nuvem de teste.
Arquivos armazenados neste diretório montado são acessíveis e compartilháveis entre todas as suas instâncias. Serviços de recuperação e de backup adicionais de seu armazenamento podem ser comprados separadamente pelo IBM Smart Business Development e o Test Cloud.
Se arquivos precisam ser armazenados fora de suas imagens de nuvem ou compartilhadas entre instâncias de nuvem, armazene os arquivos em diretórios montados do IBM Storage Cloud. Em uma implementação de imagem múltipla do Cognos 8, considere armazenar o seguinte em diretórios montados ao invés das suas instâncias locais:
- Fontes de dados com base em arquivos
- Software comum
- Scripts de implementação comuns (permite atualizar/ajustar estes scripts sem modificar imagens privadas múltiplas)
- Arquivos hosts pré-fabricados e outros arquivos de configuração (para copiar em suas instâncias de nuvem)
- Cópias de arquivos de auditoria e de log (para que eles persistam mesmo se a instância original for fechada)
- Arquivos de backup de banco de dados
Esperamos que estas boas práticas ajudem a gerenciar melhor as topologias de nuvem de imagem múltipla, para que você possa executar o Cognos na Nuvem IBM. Combinar o poder da computação em nuvem e a habilidade das analíticas de negócios inteligentes pode dar aos seus aplicativos uma vantagem competitiva.
Procure mais informações sobre a execução do Cognos na nuvem no site do Cognos e no developerWorks ( Recursos).
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-
Veja mais informações sobre o Analítica de Negócios Cognos.
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Veja outros softwares de Analítica de Negócios IBM.
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A ferramenta
equipe de Práticas Comprovadas Cognos fornece documentação de boas práticas criadas a partir de experiências concretas com clientes.
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The Redbooks draft, "IBM Smart Analytics Cloud"detalha uma implementação de laboratório de uma nuvem analítica inteligente.
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Nos recursos para desenvolvedores de nuvem do developerWorks, descubra e compartilhe o conhecimento e a experiência dos desenvolvedores de aplicativos e serviços que estão criando os seus projetos de implementação de nuvem.
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Stephan Jou é arquiteto técnico, membro da equipe de pesquisa e membro senior da equipe técnica da divisão de Analítica de Negócios da IBM, no grupo Technology & Innovation no Escritório do CTO. Em sua carreira na Cognos Software, ele arquitetou e chefiou o desenvolvimento e a produção de vários produtos em release inicial, que permitiram mineração de dados, redes neurais, visualização, dispositivos remotos, painéis e procura semântica. Sua função atual na IBM é focada na tradução de pesquisas acadêmicas e da IBM em estratégias de produto para software Cognos e SPSS. Jou é mestre em neurociência computacional e engenharia biométrica e bacharel em ciência da computação e fisiologia humana, todos pela Universidade de Toronto.
William Lee é engenheiro consultor senior de software na IBM, por meio da aquisição da Cognos. Ele é membro da equipe de Tecnologia e Inovação do Escritório do CTO na divisão de Analítica de Negócios da IBM e ajuda a definir a visão e direção técnica para produtos de software Cognos e SPSS. Lee está com a Cognos e com a IBM desde 1992, e é bacharel em ciência da computação e matemática e mestre em ciência da computação, todos pela Universidade Carleton em Ottawa, no Canadá.
Thanh Pham é Solution Architect do InfoSphere MashupHub. Seu foco é construir uma comunidade em volta de mashups corporativos. Antes dessa função, ele era um architect para o produto ECM/Filenet Business Process Framework. Thanh passou as duas últimas décadas envolvido em desenvolvimento de software, trabalhando em projetos em diversas áreas, incluindo kernel em tempo real, sistemas de comutação de alta velocidade, protocolos de rede, roteadores terabit, multimídia, conferências digitais, bancos de dados de pequena área de cobertura, comércio eletrônico, rastreamento de transações de sistemas de mensagens, processos de negócio e SOA.
Biraj Saha é desenvolvedor conselheiro de softwares na IBM Cognos, especializado em design de metadados e algoritmos e em desenvolvimento para ferramentas Cognos de modelagem, como Framework Manager, Metrics Designer and Architect e desenvolvimento de SOA e SDK para Servidor Cognos 8 BI. Antes de 2000, ele era engenheiro senior de software na EDS Systemhouse, trabalhando em funções de chefia de desenvolvimento para vários clientes em vários desenvolvimentos relacionados a RDBMS, incluindo ERP e conversões de fornecedor de RDBMS e aplicativos customizados Java™, C++, de procedimento armazenado e 4GL. Saha é bacharel em ciência da computação pela Universidade de New Brunswick, no Canadá, e mestre em ciência da computação, com especialização em teoria de restrição de banco de dados orientado a objetos, pela Universidade de Waterloo, no Canadá.