GenevaERS — это корпоративная система отчетности, которая в настоящее время работает в среде мейнфрейма IBM z/OS . [1] Он похож на MapReduce или Apache Spark , но старше их разработки на десятилетие. Он использовался в качестве хранилища данных ETL , отчетности и платформы для разработки приложений. [2] Он был разработан для поддержки бизнес-систем с использованием теории ресурсов, событий, агентов Уильяма Маккарти . [3]
GenevaERS был создан компанией PricewaterhouseCoopers Consulting в рамках своей практики. [4] (IBM приобрела PwC Consulting в 2002 г.) [5] IBM переименовала в GenevaERS масштабируемую архитектуру IBM для финансовой отчетности (SAFR), продавая и лицензируя ее через свое подразделение IBM Global Services , как правило, с услугами для конкретных клиентов. Продукт решает задачи бизнес-аналитики для больших операционных баз данных, особенно в страховой и финансовой отраслях. [6] GenevaERS также популярен среди пользователей SAP и других систем ERP, включая производственные компании, с большими базами данных и значительными потребностями в отчетности.[7] (Несмотря на название SAFR, GenevaERS не ограничивается ролями в финансовой отрасли.) В июле 2020 года IBM предоставила кодовую базу SAFR для проекта Linux Foundation Open Mainframe Project . [8]
В GenevaERS используется однопроходный подход к вводу-выводу и преимущества параллелизма мейнфрейма IBM для одновременного создания нескольких отчетов. Программное обеспечение эффективно использует ЦП и имеет внутреннюю возможность выполнять запросы отчетов с использованием сгенерированного высокопроизводительного кода на ассемблере IBM Z. Большинство пользователей GenevaERS запускают отчеты ежедневно, в ночное время, в течение пакетного окна , но задания могут выполняться в любое время, в том числе одновременно и без прерывания онлайн-рабочих нагрузок. IBM продолжает предлагать коммерческую версию GenevaERS под названием SAFR, которая может использовать zIIP.
Дополнительные оптимизации производительности GenevaERS включают обработку соединений в памяти либо с прямым доступом, либо с помощью технического объединения Common Key Buffer для очень больших многомерных таблиц, конвейерной передачи от одного процесса к другому и агрегации записей Extract-Phrase Record] для немедленного свертывания данных для итоговых выходных данных. .
Хотя GenevaERS может обращаться к нескольким типам данных на основе мэйнфреймов, включая Db2 и VSAM , например MapReduce, более высокая производительность GenevaERS достигается за счет использования последовательных файлов. Процессы GenevaERS называются VIEWS, и за один проход данных может быть запущено любое количество VIEW. Эти ПРОСМОТРЫ могут быть определены через графический пользовательский интерфейс, называемый Workbench. [9]