Data Engineering
Die Herausforderung
Unser Kunde, ein führender Lebensmittelhersteller, stand vor der Aufgabe, große Mengen an Maschinendaten zuverlässig und performant in seine Analytics-Umgebung zu überführen. Der SQL Server sollte dabei sowohl Daten aus der Produktion aufnehmen als auch externe Analytics-Clients bedienen – ohne dass es zu Performanceeinbrüchen kommt.
Die zentrale Herausforderung lag darin, den SQL Server so zu entlasten, dass sowohl die Verarbeitung als auch die Analyse von Maschinendaten reibungslos und in Echtzeit erfolgen können.
- Anwendungsfall
Lebensmittelhersteller
Lebensmittelhersteller: Verarbeitung von Maschinendaten mit SQL Server Service Broker als performante Schnittstelle zwischen Produktion und Analytics
- Technologie
- MS SQL Server
- Service Broker
- Datenmodellierung
- Performance Tuning
- SQL Server Health Check
- T-SQL
- Performance Monitoring
- SQL Server Administration
- C#
Der Lösungsweg
Das Projektteam evaluierte den Einsatz des SQL Server Service Broker External Activation Application als Load-Balancing-Schnittstelle und leitete daraus konkrete Handlungsempfehlungen ab. Dazu wurde eine ETL-Strecke mit SSIS aufgebaut, die Daten aus den Produktionsmaschinen bis in die Persistenzschicht überführte. Parallel dazu erfolgte die systematische Messung von Performance-Kennzahlen auf SQL-Server-, Betriebssystem- und Netzwerkebene während des Datenflusses.
Die Ergebnisse dieser Analysen flossen in gezielte Maßnahmen zur Optimierung von Performance und Stabilität ein.
Das Ergebnis
Der SQL Server Service Broker konnte als performante und zuverlässige Schnittstelle etabliert werden, die den Server spürbar entlastet. Gleichzeitig wurde eine robuste Datenflusstrecke aufgebaut – von der Maschine über den SQL Server bis hin zu externen Analytics-Clients. Damit verfügt der Kunde nun über eine skalierbare Lösung, die sowohl die Produktionsprozesse als auch die analytische Auswertung der Maschinendaten nachhaltig unterstützt.
- Kundenvorteile
- Performante Schnittstelle für die Verarbeitung von Maschinendaten
- Entlastung des SQL Servers durch Load-Balancing
- Transparente Performance-Messungen und konkrete Handlungsempfehlungen
- Stabile Datenflüsse von der Produktion bis zu Analytics-Clients
- Nachhaltige Verbesserung von Datenintegration und Analysefähigkeit