Ein SGI® Altix® 4700-Server hat bei einem Performance-Benchmark für SemanticWeb-Anwendungen mit der Inferenzmaschine OntoBroker, einem Produkt der Karlsruher Ontoprise GmbH, bestens abgeschnitten. Die Ergebnisse des Benchmarks belegen: Die SGI Altix-Plattform mit ihrer Shared-Memory-Architektur skaliert im Zusammenspiel mit der Inferenzmaschine OntoBroker optimal.
Semantische Webapplikationen nutzen logische Zusammenhänge innerhalb einer großen Informationsmenge und erleichtern so die aufwendige Suche, das Verteilen und das Zusammenführen von Informationen im Web. Der OntoBroker-Benchmark evaluiert die Geschwindigkeit von Abfragen, die auch logische Verknüpfungen und Schlussfolgerungen (Reasoning) ausführen - eine wichtige Anforderung an Business-Intelligence-Anwendungen. Die Testreihe beinhaltet neun Testszenarien, die sich von typischen Anwendungsfällen ableiten. Getestet wird unter anderem in den Bereichen Wissensmanagement, intelligente Query-Verarbeitung und mit Fragestellungen, die schlussfolgerndes Denken erfordern, so genanntes "deep reasoning". Bei dem Benchmark kam die Java Virtual Machine JRockit® 5.0 von BEA zum Einsatz.
Ziel war es, den Nutzwert der Shared-Memory-Architektur der Altix-Systeme zu messen. Hierzu wurde die Abfrageperformance bei Datenhaltung im Arbeitsspeicher (in-memory) verglichen mit der Geschwindigkeit der Abfragen, wenn sich die Daten auf Plattenspeichern befanden. Des Weiteren ging es in dem Benchmark um eine Reihe von Client-Server-Belastungstests, um die kürzestmögliche Antwortzeit auch bei hohem Datendurchsatz und vielen Anfragen zu ermitteln. Dies entspricht den Erfordernissen umfangreicher Geschäftsanwendungen in höchst verteilten Umgebungen, wie etwa dem Internet.
OntoBroker kann bei Abfragen Ontologien verschiedenster Größe berücksichtigen. Mit Hilfe von Ontologien können Daten aus unterschiedlichen Quellen verknüpft und dem Anwender in einem verständlichen Format zugänglich gemacht werden. Somit entstehen neuartige "intelligente" Geschäftsanwendungen.
Altix und OntoBroker im Business-Intelligence-Stresstest
Die durchgeführten Tests ergaben, dass sich der Altix 4700-Server im Zusammenspiel mit der OntoBroker-Software sehr gut für Geschäftsanwendungen eignet. Die Kombination kommt mit zunehmender Komplexität und wachsender Größe der Ontologien sowie mit steigenden Benutzerzahlen bestens zurecht.
Durchlaufen eines Graphen. Teil des Benchmarks ist eine Abfrage zum Auffinden möglicher Pfade durch einen Graphen, der aus einer Million Knoten besteht. Die Testergebnisse zeigten, dass der Altix-Server in Verbindung mit dem OntoBroker für diese komplexe Aufgabe lediglich 15,7 Sekunden benötigt.
Lehigh University Benchmark. In diesem Testszenario wird die Abfrage einer Ontologie aus dem Universitätsumfeld mit umfangreichen, komplexen Zusammenhängen der Größenordnung 106 simuliert. Die aufwendigste Abfrage auf der SGI Altix benötigte nur 130 Millisekunden, unter Einbeziehung von 40 Threads. Mit einem einzigen Thread hätte die Laufzeit bei 212 Sekunden gelegen.
SemanticMiner®. Bei dieser Anwendung zur Wissenssuche ging es um die semantische Suche und Abfrageverarbeitung von Zusammenhängen in der Größenordnung 104. Fünf Klassen von 195 Abfragen mit unterschiedlicher Komplexität waren auf dem Altix-Server jeweils innerhalb von 18 Millisekunden abgearbeitet.
SmartWeb®. Bei einem weiteren Test wurden Abfragen in Multimedia-Webinhalten untersucht. Der Test umfasste 95 Abfragen und mehr als 60 Regeln, wobei sich diese Regeln stark aufeinander bezogen. Die Abfragen in den Multimedia-Webinhalten dauerten bei einer auf Festplatte gespeicherten Datenbank im Durchschnitt 17 Sekunden, bei einem nicht-materialisierten In-Memory-Modell liefen die Abfragen durchschnittlich lediglich 73 Millisekunden.
Automotive Test. Um die Lade- und Abfragezeiten bei großen Ontologien zu prüfen, wurde auf dem Altix-Server eine Automobil-Ontologie getestet. Das Laden in den Arbeitsspeicher von 1,4 Millionen Fakten in Dateien von 41 MB Größe dauerte nur 133 Sekunden, während das Laden der Datenbank 381 Sekunden benötigte. Die gemessenen Abfragezeiten ergaben, dass das In-Memory-Modell bei großen Datenbeständen besonders vorteilhaft ist.
Wikipedia® Suche. Dieser Test simuliert Wissensabfragen in großen Dokumenten. Auf der Altix benötigte die komplexeste Abfrage von Wikipedia weniger als 35 Millisekunden. Die Ladezeit von 48 Millionen Wiki-Einträgen betrug 138 Minuten.
Client-Server-Test. Dieses Szenario mit bis zu 1.000 Clients erzielte einen Durchsatz von bis zu 102,4 Abfragen pro Sekunde. Die Client-Server-Tests bestätigten, dass OntoBroker in Verbindung mit der Altix viele, gleichzeitig an einen OntoBroker gestellte Client-Anfragen bedienen kann.
"Mit ihrer herausragend skalierbaren Shared-Memory-Architektur berechnet die SGI Altix nicht nur technische und wissenschaftliche Problemstellung auf höchstem Niveau, sondern sie bewältigt auch das High-Performance Reasoning für Business-Intelligence-Anwendungen mit Bravour", so Christian Tanasescu, Senior Director of Applications & Performance Engineering bei SGI. "SGI und Ontoprise haben gemeinsam gezeigt, dass die OntoBroker Inferenzmaschine große Ontologien direkt in den Arbeitsspeicher laden und dort verarbeiten kann. Die Abfragezeiten wachsen dabei im Allgemeinen linear zu der Anzahl der Zusammenhänge." Prof. Dr. Jürgen Angele, CTO und Mitbegründer von Ontoprise ergänzt: "Die Kombination des OntoBrokers und der Altix von SGI beweist, dass die SemanticWeb-Technologie von ontoprise beliebig skaliert. Durch den Einsatz einer Open-Source-Datenbank kann der OntoBroker jederzeit persistent genutzt werden, ohne Auswirkung auf die Total Cost of Ownership (TCO)."
Testkonfiguration
Die Tests wurden auf einem SGI Altix 4700-Server durchgeführt, der mit einem globalen gemeinsamen Arbeitsspeicher von 240 GB und 40 Intel Itanium 2 Dualcore-Prozessoren mit 1,6 GHz und 18 MB L3-Cache ausgestattet war. Das getestete System nutzte die Software OntoBroker 5 Inferenzmaschine, JRockit 5.0 Java Virtual Machine (JVM) von BEA sowie als Betriebssystem Novell SuSE Linux Server 10 SP1 und SGI ProPack 5 SP2. Zur Testkonfiguration gehörte auch ein SGI InfiniteStorage 4500-System mit 2,3 Terabyte (TB), mit Laufwerken mit 15.000 Umdrehungen pro Minute (RPM) sowie zwei RAID-Controllern.
Über ontoprise GmbH
Die ontoprise GmbH ist Anbieter innovativer Softwarelösungen auf der Basis von Ontologien. Dies sind Wissensmodelle, die relevantes Know-how eines Unternehmens einheitlich erfassen. Die mehrfach patentierte Technologie ermöglicht es, gesammelte Unternehmensdaten aus heterogenen Quellen so intelligent zu nutzen, dass Informationen für alle Beteiligten zur zentral verfügbaren Wissensquelle werden. So können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit schnell entscheidend steigern. Weitere Informationen über das Unternehmen aus Karlsruhe finden sich unter http://www.ontoprise.de.
Semantische Webapplikationen nutzen logische Zusammenhänge innerhalb einer großen Informationsmenge und erleichtern so die aufwendige Suche, das Verteilen und das Zusammenführen von Informationen im Web. Der OntoBroker-Benchmark evaluiert die Geschwindigkeit von Abfragen, die auch logische Verknüpfungen und Schlussfolgerungen (Reasoning) ausführen - eine wichtige Anforderung an Business-Intelligence-Anwendungen. Die Testreihe beinhaltet neun Testszenarien, die sich von typischen Anwendungsfällen ableiten. Getestet wird unter anderem in den Bereichen Wissensmanagement, intelligente Query-Verarbeitung und mit Fragestellungen, die schlussfolgerndes Denken erfordern, so genanntes "deep reasoning". Bei dem Benchmark kam die Java Virtual Machine JRockit® 5.0 von BEA zum Einsatz.
Ziel war es, den Nutzwert der Shared-Memory-Architektur der Altix-Systeme zu messen. Hierzu wurde die Abfrageperformance bei Datenhaltung im Arbeitsspeicher (in-memory) verglichen mit der Geschwindigkeit der Abfragen, wenn sich die Daten auf Plattenspeichern befanden. Des Weiteren ging es in dem Benchmark um eine Reihe von Client-Server-Belastungstests, um die kürzestmögliche Antwortzeit auch bei hohem Datendurchsatz und vielen Anfragen zu ermitteln. Dies entspricht den Erfordernissen umfangreicher Geschäftsanwendungen in höchst verteilten Umgebungen, wie etwa dem Internet.
OntoBroker kann bei Abfragen Ontologien verschiedenster Größe berücksichtigen. Mit Hilfe von Ontologien können Daten aus unterschiedlichen Quellen verknüpft und dem Anwender in einem verständlichen Format zugänglich gemacht werden. Somit entstehen neuartige "intelligente" Geschäftsanwendungen.
Altix und OntoBroker im Business-Intelligence-Stresstest
Die durchgeführten Tests ergaben, dass sich der Altix 4700-Server im Zusammenspiel mit der OntoBroker-Software sehr gut für Geschäftsanwendungen eignet. Die Kombination kommt mit zunehmender Komplexität und wachsender Größe der Ontologien sowie mit steigenden Benutzerzahlen bestens zurecht.
Durchlaufen eines Graphen. Teil des Benchmarks ist eine Abfrage zum Auffinden möglicher Pfade durch einen Graphen, der aus einer Million Knoten besteht. Die Testergebnisse zeigten, dass der Altix-Server in Verbindung mit dem OntoBroker für diese komplexe Aufgabe lediglich 15,7 Sekunden benötigt.
Lehigh University Benchmark. In diesem Testszenario wird die Abfrage einer Ontologie aus dem Universitätsumfeld mit umfangreichen, komplexen Zusammenhängen der Größenordnung 106 simuliert. Die aufwendigste Abfrage auf der SGI Altix benötigte nur 130 Millisekunden, unter Einbeziehung von 40 Threads. Mit einem einzigen Thread hätte die Laufzeit bei 212 Sekunden gelegen.
SemanticMiner®. Bei dieser Anwendung zur Wissenssuche ging es um die semantische Suche und Abfrageverarbeitung von Zusammenhängen in der Größenordnung 104. Fünf Klassen von 195 Abfragen mit unterschiedlicher Komplexität waren auf dem Altix-Server jeweils innerhalb von 18 Millisekunden abgearbeitet.
SmartWeb®. Bei einem weiteren Test wurden Abfragen in Multimedia-Webinhalten untersucht. Der Test umfasste 95 Abfragen und mehr als 60 Regeln, wobei sich diese Regeln stark aufeinander bezogen. Die Abfragen in den Multimedia-Webinhalten dauerten bei einer auf Festplatte gespeicherten Datenbank im Durchschnitt 17 Sekunden, bei einem nicht-materialisierten In-Memory-Modell liefen die Abfragen durchschnittlich lediglich 73 Millisekunden.
Automotive Test. Um die Lade- und Abfragezeiten bei großen Ontologien zu prüfen, wurde auf dem Altix-Server eine Automobil-Ontologie getestet. Das Laden in den Arbeitsspeicher von 1,4 Millionen Fakten in Dateien von 41 MB Größe dauerte nur 133 Sekunden, während das Laden der Datenbank 381 Sekunden benötigte. Die gemessenen Abfragezeiten ergaben, dass das In-Memory-Modell bei großen Datenbeständen besonders vorteilhaft ist.
Wikipedia® Suche. Dieser Test simuliert Wissensabfragen in großen Dokumenten. Auf der Altix benötigte die komplexeste Abfrage von Wikipedia weniger als 35 Millisekunden. Die Ladezeit von 48 Millionen Wiki-Einträgen betrug 138 Minuten.
Client-Server-Test. Dieses Szenario mit bis zu 1.000 Clients erzielte einen Durchsatz von bis zu 102,4 Abfragen pro Sekunde. Die Client-Server-Tests bestätigten, dass OntoBroker in Verbindung mit der Altix viele, gleichzeitig an einen OntoBroker gestellte Client-Anfragen bedienen kann.
"Mit ihrer herausragend skalierbaren Shared-Memory-Architektur berechnet die SGI Altix nicht nur technische und wissenschaftliche Problemstellung auf höchstem Niveau, sondern sie bewältigt auch das High-Performance Reasoning für Business-Intelligence-Anwendungen mit Bravour", so Christian Tanasescu, Senior Director of Applications & Performance Engineering bei SGI. "SGI und Ontoprise haben gemeinsam gezeigt, dass die OntoBroker Inferenzmaschine große Ontologien direkt in den Arbeitsspeicher laden und dort verarbeiten kann. Die Abfragezeiten wachsen dabei im Allgemeinen linear zu der Anzahl der Zusammenhänge." Prof. Dr. Jürgen Angele, CTO und Mitbegründer von Ontoprise ergänzt: "Die Kombination des OntoBrokers und der Altix von SGI beweist, dass die SemanticWeb-Technologie von ontoprise beliebig skaliert. Durch den Einsatz einer Open-Source-Datenbank kann der OntoBroker jederzeit persistent genutzt werden, ohne Auswirkung auf die Total Cost of Ownership (TCO)."
Testkonfiguration
Die Tests wurden auf einem SGI Altix 4700-Server durchgeführt, der mit einem globalen gemeinsamen Arbeitsspeicher von 240 GB und 40 Intel Itanium 2 Dualcore-Prozessoren mit 1,6 GHz und 18 MB L3-Cache ausgestattet war. Das getestete System nutzte die Software OntoBroker 5 Inferenzmaschine, JRockit 5.0 Java Virtual Machine (JVM) von BEA sowie als Betriebssystem Novell SuSE Linux Server 10 SP1 und SGI ProPack 5 SP2. Zur Testkonfiguration gehörte auch ein SGI InfiniteStorage 4500-System mit 2,3 Terabyte (TB), mit Laufwerken mit 15.000 Umdrehungen pro Minute (RPM) sowie zwei RAID-Controllern.
Über ontoprise GmbH
Die ontoprise GmbH ist Anbieter innovativer Softwarelösungen auf der Basis von Ontologien. Dies sind Wissensmodelle, die relevantes Know-how eines Unternehmens einheitlich erfassen. Die mehrfach patentierte Technologie ermöglicht es, gesammelte Unternehmensdaten aus heterogenen Quellen so intelligent zu nutzen, dass Informationen für alle Beteiligten zur zentral verfügbaren Wissensquelle werden. So können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit schnell entscheidend steigern. Weitere Informationen über das Unternehmen aus Karlsruhe finden sich unter http://www.ontoprise.de.
