Seminar SAP HANA – Monitoring und Performance-Tuning

Performanceprobleme lassen sich nur beheben, wenn Beobachtung, Hypothese, Messung und Wirksamkeitskontrolle sauber getrennt werden. Die Schulung entwickelt einen systematischen Diagnosepfad von Workload und Ressourcen bis zu SQL-Plan, Speicher, Parallelisierung und nachhaltiger Betriebsüberwachung.

Inhaltsverzeichnis

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Relevante HANA-Kennzahlen und Warnungen richtig interpretieren
• CPU-, Speicher-, I/O-, Thread-, Lock- und Netzwerkengpässe voneinander unterscheiden
• Teure SQL-Anweisungen und Ausführungspläne strukturiert analysieren
• Optimierungen messen, dokumentieren und in dauerhafte Monitoring-Regeln überführen

Zielgruppe

SAP-HANA-Administratoren, Performance Engineers, SAP-Basis-Teams, Datenbankentwickler, Data Modeler und technische Betriebsverantwortliche.

Voraussetzungen

Gute Grundkenntnisse der SAP-HANA-Architektur und SQL. Für Übungen werden administrative Leserechte auf Monitoring- und Planinformationen benötigt.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Messziel und Baseline festlegen

   Geschäftssymptom, betroffene Nutzer, Zeitraum, Vergleichswert und Serviceziel werden präzisiert. Eine Baseline verhindert Optimierung nach Einzelmessungen ohne Kontext.

2. Schritt 2: Systemzustand und Alerts bewerten

   Dienste, Hostlast, Speicher, CPU, Disk, Log, Sessions, Alerts und zeitliche Korrelation werden geprüft. Akute Ressourcenknappheit wird von langfristigem Trend unterschieden.

3. Schritt 3: Workload und Lastverteilung analysieren

   Transaktionen, Statements, Benutzer, Anwendungen, Batch-Zeiten und Parallelität werden gruppiert. Lastspitzen und periodische Muster werden sichtbar gemacht.

4. Schritt 4: Speicherverhalten untersuchen

   Global Allocation Limit, Service Memory, Column Store, Delta Store, Heap, Statement Memory und Speicherfreigabe werden analysiert. Out-of-Memory-Ursachen werden nach Verbraucher und Zeitpunkt eingegrenzt.

5. Schritt 5: Threads, Blockierungen und Transaktionen prüfen

   Thread States, Job Workers, Locks, lange Transaktionen und Blockierungsketten werden ausgewertet. Warten wird nicht vorschnell als CPU-Problem interpretiert.

6. Schritt 6: Teure Statements identifizieren

   Expensive Statements, SQL Plan Cache, Laufzeit, Häufigkeit, Datenmenge und Anwendungskontext werden kombiniert. Kandidaten werden nach Gesamtauswirkung priorisiert.

7. Schritt 7: Ausführungspläne lesen

   Operatoren, Kardinalitäten, Filter, Join-Strategien, Materialisierung, Parallelisierung und Datenbewegung werden mit Plananalyse untersucht. Abweichungen zwischen Schätzung und Realität werden markiert.

8. Schritt 8: SQL und Modelle optimieren

   Selektivität, Projektion, Join-Bedingungen, Aggregation, Calculation Views, Partitionierung und geeignete Datenstrukturen werden angepasst. Jede Änderung erhält einen Vorher-/Nachher-Nachweis.

9. Schritt 9: Delta Merge und Tabellenpflege bewerten

   Delta-Größe, Merge-Verhalten, Kompression, Partitionen, Statistiken und Tabellenverteilung werden kontrolliert. Unnötige manuelle Eingriffe werden vermieden.

10. Schritt 10: I/O, Persistenz und Log untersuchen

    Savepoints, Log-Schreiblast, Datenvolumes, Backup-Einfluss und Speicherlatenz werden im zeitlichen Zusammenhang geprüft.

11. Schritt 11: Monitoring und Alarmierung verbessern

    Kennzahlen, Schwellen, Trendfenster, Benachrichtigung und Runbook werden so gestaltet, dass wiederkehrende Engpässe früh erkannt und eindeutig eskaliert werden.

12. Schritt 12: Tuning-Ergebnis abnehmen

    Fachliche Korrektheit, Laufzeit, Ressourcenverbrauch, Nebenwirkungen und Verhalten unter Last werden geprüft. Nicht wirksame Änderungen werden zurückgenommen.

Praxisübungen

• Erstellung einer Baseline und zeitlichen Ereigniskorrelation
• Analyse eines Speicher- oder Thread-Engpasses anhand bereitgestellter Messdaten
• Plananalyse und Optimierung einer teuren SQL-Anweisung
• Aufbau einer Monitoring-Matrix mit Schwellenwert, Reaktion und Eskalation

Methodik

Das Seminar arbeitet mit vorbereiteten Störungsbildern und realistischen Messreihen. Jede Diagnose folgt dem Ablauf Symptom, Messung, Hypothese, Änderung, Vergleich und dokumentierte Entscheidung.